Bibliographic record
Abstract
Nüfus sayımı, bir ülkede yaşayan insanların belli zaman dilimlerinde belli amaçlarla kayıt altına alınmasıdır. Nüfus sayımları; kayıt altına alınan nüfusun sayı, cinsiyet, yaş, meslek, dil, din ve öğrenim durumlarını göstermesinden dolayı toplumların ekonomik, sosyolojik ve tarihi yönlerini araştırmak açısından oldukça önemlidir. Geçmişte nüfus sayımları askere alınacaklar ve vergi yükümlülerini belirlemek noktasında önemliyken günümüzde halkın ihtiyaçlarına çözüm üretmesi açısından oldukça önemlidir. Türkiye’de ilk kez modern anlamda nüfus sayımı 1927 yılında yapılmış olup ikinci nüfus sayımı 1935 yılında gerçekleştirilmiştir. Daha sonra her beş senede bir nüfus sayımları tekrar edilmiş, 1990 yılından itibaren onar yıllık arayla nüfus sayımı planlanmıştır. Gelişen teknolojiyle beraber 2007’den bu yana Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi aracılığı ile ülkemizin nüfusu hakkında veri toplanmaktadır. Bu çalışmanın konusu, Cumhuriyet döneminde Türkiye’de yapılan ikinci nüfus sayımı olan 1935 Genel Nüfus Sayımına ait; nüfus sayım kanun ve talimatnameler, sayım cetveli, haritalar ve istatistik verileri kapsayan 6 farklı yayının coğrafi açıdan incelenmesidir. Çalışmanın temel amacı, İstatistik Genel Direktörlüğü tarafından 1935 nüfus sayımına dair basılan ve genel itibariyle istatistik verilerden oluşan yayınların, coğrafya ve özellikle nüfus coğrafyasında kullanılan veri kaynağı olarak değerlendirilmesidir. Bu amaca yönelik olarak, 1935 Genel Nüfus Sayımı verileri incelenerek tablo, grafik ve haritalarla konu açıklanmaya çalışılmıştır. 1935 Genel Nüfus Sayımına ait basılı kaynaklardan elde edilen; nüfus büyüklüğü, kır ve kent nüfusu, yaş, cinsiyet, mesleklere göre dağılım, okuma ve yazma oranları, anadil, engellilik durumu, doğum yeri, din ve medeni durum konularının tamamı coğrafya ile ilgilidir. Kaynaklarda verilen bilgilerin çokluğu ve içeriği dikkate alındığında 1935 Genel Nüfus Sayımıyla ilgili yayınların önemli bir coğrafi kaynak olduğu anlaşılır. 1935 ve periyodik olarak yapılan nüfus sayımları ve sonrasında yapılan yayınlar sayesinde Türkiye nüfusunun coğrafi özellikleri hakkında güvenilir veriler temin edilmeye başlanmıştır.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.004 |
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".