Türkiye Yaban Hayatı
Bu platform, Türkiye'nin faunasını ve florasını kategorize ederek amatör ve profesyonel doğa gözlemcileri için bir referans kaynağı oluşturuyor. Kullanıcı katkılı veri girişi ve hızlı arama mekanizmaları, sitenin teknik altyapısını bu kategoride öne çıkarıyor. Yalın arayüzü, içerik odaklı bir deneyim sağlıyor.
- Geniş canlı veri tabanı
- Kullanıcı odaklı tür arama
- Topluluk temelli veri katkısı

Türkiye Yaban Hayatı, akademik tasarım denetiminde 69/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (97) ve görsel kararlılık (85); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (51) ve hareket tasarımı (58).
Türkiye Yaban Hayatı, tarafından tasarlanan bu Ekosistem & Biyoçeşitlilik platformu olarak 69/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Türkiye Yaban Hayatı, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Yeşil sürdürülebilirlik, güven ve büyümeyi temsil eder. Fintech ve sağlık markalarında en güçlü pozitif çağrışımlara sahip ton olarak öne çıkar. (Birren, 1969)
Vue.js tabanlı Nuxt framework. SSR ile sunuluyor.
"Geniş renk yelpazesi yaratıcı ve özgür bir kimlik ortaya koyuyor; görsel etki yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Ekosistem & Biyoçeşitlilik
Türkiye Yaban Hayatı bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %7 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.

