Bibliographic record
Abstract
Dil, insanlığın anahtarı olarak tanımlanabilir. Zira insanlık; bilgiyi ve dolayısıyla bilgi aktarımını gerektirir. Bilgi aktarımı sağlayabilmenin en kolay ve etkili yolu ise varlık ve kavramları şifrelemek yani şekil veya seslerle eşleştirmektir. Nitekim ilk insandan bu yana bu güce hâiz olan insanoğlu, kendisiyle ve evrenle ilgili her türlü konuyu düşünüp araştırmış ve elde ettiklerini diğerleriyle de paylaşmıştır. Bu bağlamda insanoğlunun zihnini meşgul edenler arasında; mükemmel bir düzen içerisinde işleyen bu dünyanın ve evrenin nasıl oluştuğu, bu düzenin kim tarafından kurulduğu ve ölümden sonra bir hayatın olup olmadığı gibi sorular da yer almıştır. Değişik dönem ve coğrafyalarda birçok mütefekkir, âlim ya da filozof bu tarz sorulara buldukları cevapları söz veya yazıyla topluma iletmişlerdir. Ayrıca insanlığa elçi olarak gönderilen peygamberler de açıklamalarda bulunmuş, insanın bu dünyadaki gayesinin ne olması gerektiğini ve her şeyin yaratıcısı olan Allah’ın ne buyurduğunu yani töreyi anlatmışlardır. Bu da aslında insanların ilk andan beri varoluş ve töreyle ilgili bilgi sahibi olduklarının göstergesidir. Ancak bu bilgi zaman zaman çeşitli nedenlerden ötürü bazılarınca ya unutulmuş ya da inkâr edilmiştir. Mesuliyet duygusuyla bu kişileri uyarıp hakikati hatırlatanlar ise hep var olmuştur. İşte bu araştırmanın amacı da töreli hakikatin edebî eserlere nasıl taşındığını günümüz şairleri üzerinden ortaya koymaktır.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.013 |
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".