Hayvan Hakları İzleme Komitesi (HAKİM)
İşkence kavramını canlı hakları perspektifiyle ele alarak, barınak ve saha çalışmalarındaki hak ihlallerini veri odaklı bir şekilde raporlar. Sitedeki yıllık ihlal raporları, Türkiye'deki sistematik hayvan hakları sorunlarını belgeleyen en kapsamlı ve erişilebilir dijital kaynaktır.
- Sistematik hayvan hakları raporlaması
- Belediye barınakları denetim arşivi
- Hukuki ve idari savunuculuk

Hayvan Hakları İzleme Komitesi (HAKİM), akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve görsel kararlılık (92); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve teknik altyapı (47).
Hayvan Hakları İzleme Komitesi (HAKİM), tarafından tasarlanan bu İşkence Karşıtı platformu olarak 59/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
İşkence Karşıtı
Hayvan Hakları İzleme Komitesi (HAKİM) bu kategoride 3 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %56 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.

