Bibliographic record
Abstract
GECEKONDU DÖNÜŞÜMÜ PENDİK ÖRNEĞİ Büyükşehirlere göçle birlikte oluşan hızlı kentleşme süreci, çarpık yapılaşma ve gecekondu olgusunu da modern şehircilik çerçevesinde bir sorun olarak beraberinde getirmiştir. Gerek merkezi yönetim ve gerekse de yerel yönetimler bu sorunun giderilmesi için, modern şehircilik anlayışının yanı sıra sosyolojik gerçekleri de göz önünde bulundurarak bazı çalışmalar yapmaktadırlar. Bunlardan birisi de gecekondu dönüşümünün sağlanmasına yönelik çabalardır. Bu çalışmada, Pendik gecekondu dönüşüm uygulamaları incelenerek, vatandaşın demografik yapısı, gecekondu dönüşümüne bakışı, yaşadıkları mahalleden memnuniyetleri, dönüşüm uygulamasının sonrası gelişme ve değişimler araştırılmıştır. Araştırma verilerinin elde edilmesinde Gecekondu Dönüşüm Uygulamaları hakkında bir anket uygulanmıştır. Vatandaşların dönüşüm algısı, dönüşüme verdiği destek ve beklentilerin hangi boyutta karşılandığı t-testi ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA), uygulama, destek ve beklentiler arasındaki ilişkiyi bulmaya yönelik ise Pearson Çarpım Moment Korelâsyon Analizi tekniği kullanılmıştır. Araştırma ile elde edilen veriler üzerinde yapılan çalışmanın sonucunda, vatandaşların yaşadıkları mahalleden memnun oldukları, dönüşüm uygulamalarından memnuniyetleri ile beklentilerin karşılanması arasında anlamlı bir ilişki olduğu bulunmuştur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".