Kadın Emeğini Değerlendirme Vakfı (KEDV)
Kadın haklarını ekonomik bağımsızlık üzerinden ele alan KEDV, özellikle yerel üretim ve kooperatifleşme alanında Türkiye'deki en güçlü aktördür. Sosyal kalkınmayı, kadınların kendi öz kaynaklarını kullanmalarıyla başarır.
- Kadın kooperatifleri desteği
- Ekonomik güçlendirme projeleri
- Yerel kalkınma savunuculuğu

Kadın Emeğini Değerlendirme Vakfı (KEDV), akademik tasarım denetiminde 61/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (87); görece geliştirilebilir alanları estetik (37) ve etkileşim tasarımı (49).
Kadın Emeğini Değerlendirme Vakfı (KEDV), tarafından tasarlanan bu Kadın Hakları Savunuculuğu platformu olarak 61/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. Kadın Emeğini Değerlendirme Vakfı (KEDV), 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.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (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.
Kadın Hakları Savunuculuğu
Kadın Emeğini Değerlendirme Vakfı (KEDV) bu kategoride 2 puan üzerinde — sektör ortalaması 59/100. En iyi %53 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.

