Türkiye Atıf Dizini
Akademik etki ölçümlemesi konusunda en spesifik ve analitik veritabanlarından biridir. Atıf ağlarını görselleştirme imkanı, araştırmacılara çalışmalarının etkisini anlama konusunda eşsiz bir değer sunar. Veri analitiği ve raporlama arayüzleri, rakiplerinden daha detaylıdır.
- Atıf ağı analizi
- Etki faktörü ölçümleme
- Gelişmiş istatistiksel raporlar

Türkiye Atıf Dizini, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (93); görece geliştirilebilir alanları estetik (32) ve etkileşim tasarımı (40).
Türkiye Atıf Dizini, Sobiad tarafından tasarlanan bu Akademik Veritabanı & Dergi platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Türkiye Atıf Dizini, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (Birren, 1969)
3 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akademik Veritabanı & Dergi
Türkiye Atıf Dizini bu kategoride 8 puan üzerinde — sektör ortalaması 57/100. En iyi %32 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

