Bibliographic record
Abstract
Bilindiği üzere mezar taşı kitabeleri tek tek incelendiklerinde ait oldukları kimselere, toplu olarak değerlendirildiklerinde ise ait oldukları şehir veya bölgenin sosyal hayatına dair bize pek çok ipucu verirler. Mezar taşı kitabeleri manzum veya mensur olabilirler, manzum olmaları halinde edebî bir öneme de sahiptirler. Aynı zamanda yapıldıkları devrin zevkine göre işlenmiş süslemeleri ve hat sanatının birer numunesi olan yazılarından dolayı sanat tarihi açısından da önemli birer kaynaktırlar. Bütün bu özellikleriyle mezar taşı kitabeleri, edebiyat tarihi, sanat tarihi, şehir tarihi ve şehir kültürü araştırmaları için vazgeçilmez birer kaynaktırlar, dolayısıyla bütün bu yönleri açısından sistematik olarak ve dikkatle incelenmelidirler. Bektâşî mezar taşları üzerine yapılan yayınlarda genellikle bu taşlar sanat tarihi açısından taşıdıkları süsleme ve semboller yönüyle değerlendirilmişler, kitabelerin dili ve muhtevasının Bektâşî inanç ve geleneklerini ne şekilde yansıttığı üzerinde hiç durulmamıştır. Bu çerçevede tebliğimizde Bektâşî mezar taşları üzerine yapılmış yayınlar genel bir değerlendirmeye tabi tutularak Bektâşî mezar taşı kitabelerinin muhteva itibarıyla diğer mezar taşlarına göre gösterdiği farklı özellikler belirlenecek, Bektâşî inanç ve gelenekleri çerçevesinde nasıl şekillendikleri ortaya konmaya çalışılacaktır.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.013 |
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".