SIGNAL
ENTRDEARESRU
PROJE TALEBİ BAŞLAT
NOMOS GEO Denetim Protokolü

TERİMLER / KAYNAKLAR / MAKİNE KATMANI

Terimler, yöntemsel dayanaklar ve makine katmanı

Bu kaynakça, NOMOS'a özgü her eşiği onaylayan otoriteler listesi değildir. Örnekleme, risk yönetişimi, veri bütünlüğü, kanıt kökeni, değerlendirici uyumu, açık standartlar ve uygunluk değerlendirmesi alanlarındaki yöntemsel dayanakları tanımlar.

Sürüm
0.9.0
Durum
yayın için kilitli aday metin

Terimler sözlüğü

Advisory
Maddi olmayan; açıklık, biçim veya iyi uygulama düzeyinde iyileştirme gerektiren bulgu.
AI ürünü
Kullanıcının eriştiği belirli üretken sistem ürünü, yüzeyi, planı ve sürümüyle tanımlanan ölçüm nesnesi.
Atomik iddia
Doğruluk, kapsam, zaman, varlık veya kanıt bakımından bağımsız hüküm taşıyabilen en küçük anlam birimi.
BQ
Gerçek bir sınamanın yürütülme ve yeniden üretim düzeyini gösteren Benchmark Quality kodu.
Capture / yakalama kaydı
İstem gönderimi, yanıt, zaman, yüzey ve bütünlük kanıtını birlikte koruyan kayıt.
Common Support
Karşılaştırılan bütün AI ürünlerinde ortak ve meşru erişim koşullarını taşıyan kullanıcı evreni.
Critical
Kullanıcı, hak, güvenlik veya maddi karar üzerinde ağır sonuç doğurabilecek; telafi edilemeyen bulgu.
GEO-1000
Hedef nüfus sonuçlarını 1.000 kullanıcı eşdeğerinde görünür kılan raporlama ölçeği.
Gerçeklik Paketi / Truth Pack
Bir varlık hakkında sürümlü kimlik, kapsam, zaman, kanıt ve karşı kanıt kayıtlarını birleştiren denetim paketi.
İstem
Araştırma sorusunu, hedef varlığı, bağlamı ve cevap yükünü kilitleyen üretken sistem girdisi.
Kapsama oranı
Bir tahmin aralığı yönteminin varsayılan gerçek değeri ne sıklıkla kapsadığını gösteren sınama ölçüsü.
Major
Sonucu veya uygunluk hükmünü maddi biçimde bozan; bileşik puanla telafi edilemeyen bulgu.
Moderate
Maddi etkisi sınırlı fakat giderilmesi gereken; koşullu sonuca yol açabilen bulgu.
Native Reach
Belirli AI ürününe, diline, yüzeyine ve kullanım koşuluna doğal ve meşru biçimde erişebilen hedef nüfus.
NOMOS
Bu eserde Kaan MURAZ ile yapay zekâ sistemleri arasındaki eleştirel yöntem sesini ve standart kimliğini ifade eder; bağımsız hukuk kişisi veya müstakil temel model değildir.
Reference Gap
Karar için gerekli güvenilir referansın bulunmadığı veya erişilemediği durum.
Sentetik gösterim
Gerçek kullanıcı, gerçek AI çıktısı veya gerçek kurum performansı olmayan; yöntemin iç işleyişini sınamak için hesaplanmış örnek.
Unresolved
Kanıtların nihai hükme yetmediği ya da çelişkinin çözülemediği karar statüsü.

Yöntemsel dayanaklar

  1. [K01] Aggarwal ve diğerleri. GEO: Generative Engine Optimization. 2024. https://doi.org/10.1145/3637528.3671900
  2. [K02] NIST. AI Risk Management Framework 1.0. 2023. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
  3. [K03] NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1). 2024. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
  4. [K04] AAPOR. Transparency Initiative. güncel sürüm. https://aapor.org/standards-and-ethics/transparency-initiative/
  5. [K05] AAPOR. Standard Definitions, 10. baskı. 2023. https://aapor.org/standards-and-ethics/standard-definitions/
  6. [K06] AAPOR. Code of Professional Ethics and Practices. güncel sürüm. https://aapor.org/standards-and-ethics/
  7. [K07] United Nations Statistics Division. Designing Household Survey Samples: Practical Guidelines. 2008. https://unstats.un.org/unsd/demographic-social/Standards-and-Methods/files/Handbooks/surveys/Series_F98-E.pdf
  8. [K08] CDC/NCHS. Reliability of Estimates: Design Effect and Effective Sample Size. güncel kayıt. https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/tutorials/reliabilityofestimates.aspx
  9. [K09] NIST/SEMATECH. Confidence Limits for a Binomial Proportion. güncel kayıt. https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section2/prc241.htm
  10. [K10] W3C. PROV-O: The PROV Ontology. 2013. https://www.w3.org/TR/prov-o/
  11. [K11] W3C. JSON-LD 1.1. 2020. https://www.w3.org/TR/json-ld/
  12. [K12] IETF. RFC 8259 — The JavaScript Object Notation Data Interchange Format. 2017. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc8259.html
  13. [K13] IETF. BCP 14 — RFC 2119 ve RFC 8174. 1997/2017. https://www.rfc-editor.org/info/bcp14
  14. [K14] IETF. RFC 8785 — JSON Canonicalization Scheme. 2020. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc8785.html
  15. [K15] ISO/IEC. 17000:2020 — Conformity assessment vocabulary and general principles. 2020. https://www.iso.org/standard/73029.html
  16. [K16] ISO/IEC. 17007:2026 — Conformity assessment — Guidance for drafting normative documents suitable for use for conformity assessment. 2026. https://www.iso.org/standard/17007
  17. [K17] ISO/IEC. 42001:2023 — Artificial intelligence management system. 2023. https://www.iso.org/standard/42001
  18. [K18] W3C. Process Document. güncel sürüm. https://www.w3.org/policies/process/
  19. [K19] ISO. Good Standardization Practices. güncel kayıt. https://www.iso.org/files/live/sites/isoorg/files/store/en/PUB100440.pdf
  20. [K20] UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. 2021. https://www.unesco.org/en/legal-affairs/recommendation-ethics-artificial-intelligence
  21. [K21] European Union. Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act. 2024. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
  22. [K22] European Union. Regulation (EU) 2016/679 — General Data Protection Regulation. 2016. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
  23. [K23] Creative Commons. Attribution 4.0 International. 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
  24. [K24] Open Source Initiative. Open Source Definition. güncel sürüm. https://opensource.org/osd
  25. [K25] NIST. FIPS 180-4 — Secure Hash Standard. 2015. https://doi.org/10.6028/NIST.FIPS.180-4
  26. [K26] IETF. RFC 3161 — Time-Stamp Protocol. 2001. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc3161.html
  27. [K27] Jacob Cohen. A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. 1960. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
  28. [K28] Klaus Krippendorff. Reliability in Content Analysis: Some Common Misconceptions and Recommendations. 2004. https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.2004.tb00738.x

Makine tarafından okunabilir katman

Bu insan-okur baskısına ayrı bir JSON yayın nesnesi eşlik eder: NOMOS-GEO-Audit-Protocol-TR-0.9.0-machine.json. Nesne; kitap kimliğini ve sürümünü, bölüm kimliklerini, normatif kural kimliklerini ve kaynak metinden ayrılmış makineye yönelik blokları taşır.

Makinece okunabilir bir katmanın varlığı sertifika, kanonik dünya standardı statüsü, AI sağlayıcı onayı veya kendiliğinden güven ilişkisi oluşturmaz. İnsan metni ile makine kaydı arasındaki her uyuşmazlık, kilitli Türkçe kaynağa göre sürüm kontrolü ve sorumlu insan incelemesi gerektirir.

Önerilen atıf

Muraz, Kaan. NOMOS GEO Denetim Protokolü: Üretken Sistemlerde Varlık Temsilini Küresel Nüfus Üzerinden Ölçme Protokolü. Aday nihai metin, Türkçe editoryal ana metin. NobleJackal, 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.22040778. https://noblejackal.com/tr/nomos-geo-audit-protocol/
© 2026 Kaan MURAZ. CC BY 4.0 ile lisanslanmıştır; atıf zorunludur.