Alâeddin Keykubad ın Doğu ve Güneydoğu Anadolu Siyaseti: Eyyubilerle İlişkiler ve Anadolu nun Geleceği Üzerine Stratejik Adımlar
Bibliographic record
Abstract
Alâeddin Keykubad, 1220-1237 yılları arasında Selçuklu Devleti’nin hükümdarı olarak önemli bir yönetici figürüydü. Onun döneminde Selçuklu Devleti, askeri ve diplomatik başarılarla büyük bir güç kazandı. Özellikle Eyyubiler ile kurduğu ilişkiler, Keykubad’ın hükümdarlığının belirleyici unsurlarındandı. Selçuklular ile Eyyubiler arasındaki ilişkiler, hem karşılıklı çıkarların şekillendirdiği işbirliğini hem de dönemsel rekabeti içeren çok boyutlu bir yapı sergiliyordu. Keykubad, Eyyubi devletine karşı düzenlediği seferlerle doğu ve güneydoğu’da bazı stratejik şehirleri ele geçirerek Selçuklu egemenliğini pekiştirdi. Ayrıca, yaptığı diplomatik anlaşmalar sayesinde iki devlet arasında denge sağlanmış ve bölgede güçlerini koruma imkânı bulmuşlardır. Bu çalışma, Selçuklu-Eyyubi ilişkilerini nitel tarih yöntemiyle incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada dönemin ana kaynakları ve çağdaş akademik literatür karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş, ilişkilerin askeri, diplomatik ve siyasi yönleri ayrıntılı biçimde analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, bu ilişkilerin tek boyutlu bir çatışma veya sürekli bir ittifak olmadığını, bölgesel çıkarlar ve siyasi dengelere göre şekillenen çok katmanlı bir yapı taşıdığını göstermektedir. Gelecek çalışmalarda, bu ilişkilerin yerel topluluklar, bölgesel güç dengeleri ve ekonomik süreçler üzerindeki etkilerinin daha kapsamlı biçimde araştırılması önerilmektedir.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.008 |
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".