Türkiye Ormancılar Derneği (TOD)
Türkiye ormancılığının en köklü meslek örgütlerinden biri olan TOD, sektörel uzmanlığını dijital yayınları, yangın istatistikleri ve hukuksal mücadele raporlarıyla sergilemektedir. Teknik bilgi ile aktivizmi birleştiren site, özellikle orman ekosistemi üzerine en derinlikli veri setlerini barındıran mecralardan biridir.
- Orman yangını istatistikleri ve analizleri
- Ekoturizm ve orman okuryazarlığı
- Hukuksal savunuculuk raporları

Türkiye Ormancılar Derneği (TOD), akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (95) ve görsel kararlılık (84); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve etkileşim tasarımı (51).
Türkiye Ormancılar Derneği (TOD), tarafından tasarlanan bu Orman & Biyoçeşitlilik 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.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Orman & Biyoçeşitlilik
Türkiye Ormancılar Derneği (TOD) bu kategoride 10 puan üzerinde — sektör ortalaması 49/100. 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.

