MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132006716

“Doğu Avrasya bozkırlarının göçebe sanatı” sergisinden seçilmiş kemer toka tasarımları (Metropolitan Sanat Müzesi)

2024· dissertation· tr· W7132006716 on OpenAlexaboutno aff
Saliha Beyza Umurca

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2024
Typedissertation
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicHistory and Cultural Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPeriod (music)LimitingQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avrasya kıtasının bozkır bölgesi, en eski çağlardan beri Avrasya tarihinde oldukça önemli bir rol oynamıştır. Bu geniş bozkır topraklarındaki erken dönem göçebe ve yarı göçebe halkların, sanatı, kültür ve yaşam tarzları hakkında bilgi vermekte olan eserler içerisinde, oldukça önemli bir yeri olan nesneler kemer tokalarıdır. Bozkır sanatı, binlerce yıldır göçebe yaşam tarzının var olduğu geniş Avrasya bozkır topraklarında kendini göstermektedir. Tezimiz; “Doğu Avrasya Bozkırlarının Göçebe Sanatı” sergisinden seçilmiş, MÖ 6. yüzyıl ile MS 2. yüzyıl aralığında olan kemer tokalarından, 70 eseri kapsamaktadır. Bu eserlerin, tasarım özellikleri ile figürlerin değerlendirilmesi ve çizimleri yapılmış, tarihi ve menşei bağlamında bilgiler verilerek ortak bir sanat üslubunun varlığına dikkat çekilmeye çalışılmıştır. Çoğunluklu olarak Hun Konfederasyonu dönemine denk gelen bu eserler, en belirgin tasarım özellikleri olduğu gibi Türk Sanatı’nın da önemli üslubu olan, hayvan üslubu kapsamında, hayvan mücadele sahnelerini barındırmaktadır. Kemer tokalarının, bölge ve tarihlendikleri dönem ile birlikte tasarım özellikleri de tespit edilerek bu kültürel ortaklık vurgulanmıştır. Yüksek stilizasyonun hakim olduğu, göçebe halkların üzerlerinde taşıdıkları bu küçük ölçülerdeki anlatı sahneleri, bozkır sanatının en dikkate değer parçaları olarak günümüze kadar ulaşmıştır.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.110

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0330.007

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMarmara University Open Access SystemSame topicHistory and Cultural HeritageFrench-language works237,207