Fatih Belediyesi Yedikule Hayvan Barınağı
Belediye çatısı altında olmasına rağmen, gönüllü yönetimi ve yüksek kapasiteli rehabilitasyon hizmetleri ile özel bir yere sahiptir. Dijital platformu, sahiplendirme ve barınak yönetimi süreçlerini resmî bir ciddiyetle yürütür.
- Yüksek rehabilitasyon kapasitesi
- Resmî ve güvenilir süreç yönetimi
- Gönüllü koordinasyon desteği

Fatih Belediyesi Yedikule Hayvan Barınağı, akademik tasarım denetiminde 67/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (97) ve görsel kararlılık (89); görece geliştirilebilir alanları estetik (38) ve etkileşim tasarımı (48).
Fatih Belediyesi Yedikule Hayvan Barınağı, tarafından tasarlanan bu Sokak Hayvanı Koruma platformu olarak 67/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Sokak Hayvanı Koruma
Fatih Belediyesi Yedikule Hayvan Barınağı bu kategoride 17 puan üzerinde — sektör ortalaması 50/100. En iyi %25 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.

