Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, Safranbolu'nun kent kimliğini farklı açılardan bakarak, aynı zamanda bir bütüne ulaşacak şekilde irdelemeyi hedeflemektedir. Hem sahip olduğu tarihi ve kültürel geçmişi, hem de kentte yaşayan bireylerin algısında oluşan Safranbolu izlenimi imge kavramıyla açıklanmaya çalışılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde kent kavramının tanımına, kökenlerine, özelliklerine yer verilmiştir. Modernleşme öncesi ve sonrası kent incelenerek, geçirdiği dönüşümler, dünya sahnesindeki yeni işlevi ve rolü kavranmak istenmiştir. İkinci bölümde kent kültürü, kent imgesi ve kent kimliği kavramları incelenerek, aralarındaki ilişki belirlenmeye çalışılmıştır. Üçüncü bölümde Safranbolu tarihi geçmişi, kültürü, sivil mimari örneği olan evleri, canlılığını koruyan yaşam tarzı detaylı bir şekilde anlatılmıştır. UNESCO Dünya Mirası Listesi'ne girmesinin önemi ve koruma anlayışı hakkında bilgi almak için Safranbolu Belediye Başkanı ile söyleşi yapılmıştır. Son olarak bireylerin zihinlerindeki Safranbolu algısını öğrenmek için Kevin Lynch'in kullandığı görüşme formu yöntemi 30 katılımcıya uygulanmıştır. Yapılan çalışmaların sonucunda küreselleşen dünyada, git gide birbirine benzeyen kentler arasında, Safranbolu'nun yerel değerleriyle nasıl ön plâna çıktığı ve bu yerel değerlerini ne denli koruyabildiği tartışılmıştır.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it