İzmir Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Derneği
Yerel düzeyde uzmanların bir araya geldiği, bilimsel paylaşımların yapıldığı ve halka açık doğru bilgilendirme kaynakları sunan dinamik bir platformdur.
- Bilimsel kongre organizasyonları
- Uzman ağı
- Eğitim faaliyetleri

İzmir Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Derneği, akademik tasarım denetiminde 69/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (90) ve içerik (72); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve marka kimliği (52).
İzmir Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Derneği, tarafından tasarlanan bu Geleneksel Türk Tıbbı platformu olarak 69/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. İzmir Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Derneği, dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Geleneksel Türk Tıbbı
İzmir Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Derneği bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %8 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.

