TAP Vakfı
Türkiye Aile Sağlığı ve Planlaması Vakfı (TAPV), yıllardır süregelen saha deneyimini dijital ortama aktararak kadınların bedenlerini tanıması ve koruyucu sağlık yaklaşımları edinmesi konusunda öncü bir rol üstlenir. Eğitim modülleri ve bilgilendirme broşürleri, kadın sağlığı okuryazarlığını artırmak için tasarlanmış en nitelikli yerli dijital kaynaklardır.
- Kurumsal eğitim programları
- Bilimsel veriye dayalı rehberlik
- Farkındalık odaklı içerik

TAP Vakfı, akademik tasarım denetiminde 72/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (93); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (43).
TAP Vakfı, tarafından tasarlanan bu Kadın Sağlığı & Refah platformu olarak 72/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; kullanıcıların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. genel kullanıcı deneyimini daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (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.
Kadın Sağlığı & Refah
TAP Vakfı bu kategoride 23 puan üzerinde — sektör ortalaması 49/100. En iyi %9 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.

