Bibliographic record
Abstract
Japon Türkolog Taiyo Hasegawa’ın Oğuzname Destanı Japonca, Uygur Türkçesi ve Anadolu Türkçesi ile Karşılaştırmalı İncelemesi Bütün Türk dünyasının ortak tarihi mirası olan, tarihi bilgi ve belgelere göre en geç 12.yüzyılda Uygur yazısıyla yazıldığı anlaşılan (Ercilasun, 2016) “Oğuzname Destanı”, şimdiye kadar dünyada çeşitli dillere çevrilmiştir. Japon araştırmacı Taiyo Hasegawa tarafından Japon diline çevrilen Oğuzname destanı, 2006 yılında Japonya’da yayınlandı. Araştırmacı Hasegawa tarafından Japon diline çevrilmiş olan Oğuzname eseri, Çin’deki ünlü Türkologlardan “Gen Ximin (Şimin) ve Tursun Ayup” tarafından Modern Uygur Türkçesi ile hazırlanan ve 1980 yılında Pekin Milletler Yayınevi (Çin)’de yayınlanan “Kadim Uygurların Tarihi Destanı Oğuzname” adlı eser çevrilerek hazırlanmıştır. “Kadim Uygurların Tarihi Destanı” adlı Oğuzname Destan, ilk olarak 1891 yılında Rus Türkolog Wilhelm Radloff tarafından, daha sonrasında 1930’da Fransız Türkolog Paul Pelliot tarafından, yine sonrasında 1932’de Berlin’de Reşid Rahmeti ile birlikte Willy Bang tarafından ve son olarak da 1959’da Rusya’da Aleksandr Mihayloviç Şerbak tarafından yayınlanmış Oğuzname Destanı eserlerine dayanarak Modern Uygur Türkçesiyle hazırlanmıştır.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.585 | 0.424 |
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".