ŞENOL GÜNEŞ SPOR KOMPLEKSİNDEKİ MÜSABAKALARIN, BEŞİRLİ SAHİLİ KULLANICI MEMNUNİYETİNE ETKİLERİ
Bibliographic record
Abstract
Kara ve su arasındaki geçiş zonu olarak tanımlanan kıyı alanları, kent yaşamına yalnızca ekolojik ve ekonomik katkılar sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda rekreasyonel faaliyetler ve sosyal etkileşim açısından da önemli kamusal mekânlar olarak işlev görmektedir. Bu çalışma, yoğun kullanıma sahip kamusal alanların kıyı kullanımı üzerindeki etkisini, Trabzon’daki Şenol Güneş Spor Kompleksi’nde gerçekleştirilen müsabakalar ve Beşirli Sahil Rekreasyon Alanı örneğinde incelemektedir. Araştırmada nicel yöntem yaklaşımı benimsenmiş olup, anket yoluyla elde edilen veriler istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Anket bulguları, müsabaka günlerinde kıyı alanının taşıma kapasitesinin aşıldığını, insan ve araç yoğunluğunun fiziksel çevreyi olumsuz etkilediğini ve kullanıcı memnuniyetini azalttığını göstermektedir. Ulaşım ve otopark yetersizliği, çok işlevli kamusal alanların etkin planlanmasında eksikliklere işaret etmektedir. Buna rağmen kullanıcıların sahil alanı kullanımına olan istekliliği, kent-kıyı ilişkisi açısından olumlu bir bağın kurulduğunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, büyük ölçekli kamusal projelerin kıyı alanları üzerindeki etkilerinin çevresel, bütüncül ve kullanıcı odaklı yaklaşımlarla değerlendirilmesi gerektiğini ortaya koymakta ve yeni planlama süreçlerinde katılımcı temelli yöntemlerin önemine dikkat çekmektedir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".