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.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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".