AkademikTR
Akademik ekosistemdeki veri tabanlarını sınıflandırması ve araştırmacılara yol gösterici analizler sunmasıyla değer yaratır. Sitenin içerik mimarisi, araştırmacıların en doğru veritabanına ulaşmasını hızlandırmak üzerine kurgulanmıştır.
- Akademik platform rehberi
- Literatür tarama analizi
- Disiplinlerarası kaynak sınıflandırması

AkademikTR, akademik tasarım denetiminde 75/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri içerik (96) ve akıcılık (96); görece geliştirilebilir alanları estetik (34) ve marka kimliği (35).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
72+ puan
AkademikTR
1ST TASARIM BAŞARI ÖDÜLÜ
AkademikTR, 1st.com.tr ölçüm motorunda 72 ve üzeri puan alarak bronz madalya kazandı. Değerlendirmede renk kullanımı, yazı düzeni, erişilebilirlik, teknik performans ve sayfa yapısı birlikte ölçüldü.
AkademikTR, Akademik Veritabanı & Dergi alanında bir web sitesi. 1st.com.tr ölçüm motorunda 75/100 puan aldı ve "Güçlü" düzeyinde yer alıyor. Puan tek bir ölçüme değil; renk, tipografi, erişilebilirlik ve teknik performans ölçümlerinin toplamına dayanıyor. Sitenin güçlü yönleri ve geliştirilebilecek alanları bu sayfadaki raporda ayrı ayrı listeleniyor.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
9 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akademik Veritabanı & Dergi
AkademikTR bu kategoride 18 puan üzerinde (sektör ortalaması 57/100). En iyi %18 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.

