An investigation of current urban texture of Gaziantep Çıksorut quarter as a unlicensed construction development and suggusting solutions for rehabilitation
Bibliographic record
Abstract
1950'li yıllardan itibaren Türkiye'de kırsal kesimlerden büyük kentlere göçler başlamış, göçlerle birlikte kaçak yapılar da kendini göstermeye başlamıştır. Bu yıllardan sonra Türkiye'nin hemen hemen bütün illerinde sayısı artmaya başlayan kaçak yapılar Gaziantep ilinde de yüksek oranda artış göstermeye başlamıştır. Kaçak yapılar kente göç ile yerleşen düşük gelirli insanların kendi imkanları ve yöntemleri ile şekillendirdikleri konutlardır. Kaçak yapılar gecekondu ve imara aykırı yapıları içermektedir. Bu çalışmada gecekondu ve imara aykırı yapı kavramlarının farklı kavramlar olduğu ve ayrıca imara aykırı yapılaşmayı oluşturan sanayi, göç ve kentleşme etkenleri açıklanmıştır. Çalışma alanı olarak imara aykırı yapıların olduğu Gaziantep ilinin Şehitkamil ilçesine bağlı Çıksorut bölgesi hakkında detaylı literatür taraması yapılıp, dokuz mahalleden oluşan Çıksorut bölgesinde bölgesel ve mekânsal ölçekte analizler yapılmıştır. Bölgedeki sorunları ve kentsel dönüşüm uygulama yöntemlerinden olan İyileştirme (Rehabilitasyon) müdahalelerini tespit etmek için analiz çalışmalarından sonra bölge halkına demografik profillerine ilişkin, Çıksorut bölgesi ve ikamet ettikleri bina ile ilgili anket soruları yönlendirilmiştir. Elde edilen bulgular sonucunda bölgede yaşam kalitesinin çok düşük, bölgesel ve yapısal ölçekte çok eksikliklerin olduğu saptanıp bu doğrultuda bölgesel ve yapısal ölçekte uygulanacak İyileştirme (Rehabilitasyon) müdahaleleri belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Gaziantep, Çıksorut Bölgesi, Kaçak Yapılar, İmara Aykırı Yapı, Kentsel Dönüşüm, İyileştirme Müdahaleleri
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".