Kültürel Araştırmalar Vakfı
Somut olan tarihi yapıların yanı sıra, geleneğin ve somut olmayan mirasın korunması konusunda çok özgün dijital içerikler üretmektedir. Özellikle 'Folk-Portal' çalışmalarıyla verilerin dijitalleşmesi konusunda öncüdür. Vakıf, kültürel mirası geleceğe taşıyacak yeni nesiller için eğitici bir platform sunarak fark yaratmaktadır.
- Somut olmayan miras dijital arşivi
- Çocuklar için kültürel eğitimler
- Mutfak kültürü araştırmaları

Kültürel Araştırmalar Vakfı, akademik tasarım denetiminde 61/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (90); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve estetik (36).
Kültürel Araştırmalar Vakfı, tarafından tasarlanan bu Tarihi Miras Koruma platformu olarak 61/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Kültürel Araştırmalar Vakfı, 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.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Tarihi Miras Koruma
Kültürel Araştırmalar Vakfı bu kategoride 1 puan altında — sektör ortalaması 62/100. En iyi %55 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.

