Milli Mücadele sürecinde sağlık politikaları (1919-1922)
Bibliographic record
Abstract
Toplumun sağlığı, bireyin sağlığı kadar önemli ve değerlidir. Bu amaçla Milli \nMücadele döneminde, sosyal devlet anlayışının gereği olarak, halkın sağlığının \nkorunması ve yükseltilmesi hedeflendi. Büyük Millet Meclisi’nin 2 Mayıs 1920’de \nçıkardığı “İcra Vekilleri’nin Sureti İntihabına Dair Kanun”la “Sıhhiye ve Muavenet-i \nİçtimaiye Vekâleti” kurularak, sağlıkla ilgili işler ilk defa bakanlık düzeyinde ele \nalındı. Böylece, sağlık hizmetlerini toplumun her kesimine eşit, ücretsiz ve nitelikli \nbir şekilde ulaştırma yolunda önemli çalışmalar yapılmaya başlandı. \nMilli Mücadele sırasında, 13 milyon olan nüfusun yarıya yakını hastaydı. \nBazı bölgelerde hastalıklı insan oranı yerel nüfusun yüzde 86’sına ulaşıyordu. \nDüşmana karşı pek çok cephede savaşım verilirken, öksüz kalan çocuklar ve \nmuhacirlerde belli başlı sorunlar arasında gelmekteydi Bu sorunların farkında olan, \nBüyük Millet Meclisi, Mustafa Kemal’in önderliğinde genel sağlığı korumak, \ngeliştirmek ve sosyal hizmetlerle ilgili meseleleri çözmeye yönelik, pek çok tüzük, \nyönetmelik ve kanun çıkardı. Benzersiz bir reform niteliği taşıyan bu yasal \ndüzenlemelerle, aynı zamanda Cumhuriyet dönemi sağlık sisteminin temeli \noluşturuldu
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.006 |
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".