Kentsel İyi Oluş (Urban Wellbeing, UWB), insanların iyi oluşunun kentte yaşanan fiziksel, sosyal, çevresel, kültürel ve yönetişimsel deneyimlerle ilişkisini inceleyen bir araştırma alanıdır; Kentsel Yaşam Kalitesi (Urban Quality of Life, UQoL) ise yaşam kalitesinin belirli bir kent, mahalle ve yaşama çevresindeki koşullar ve değerlendirmelerle bağlantılı boyutunu ele alır. Roberto Malvezzi'nin bu derlemesi, UWB ve UQoL literatürünü yalnız tek tek çalışmaların sonuçlarını sıralayarak değil, 2000–2024 döneminden seçilen 253 makaleyi bir araştırma alanı veri kümesi gibi ele alarak tematik, semantik, metodolojik ve coğrafi düzeylerde yapısal olarak incelemektedir.

Çalışmanın başlangıçtaki Scopus sorgusu 16 Nisan 2025'te gerçekleştirilmiş ve kaynakta baskın olarak 287 belge raporlanmıştır. Dışlama ölçütlerinden sonra seçilmiş literatür gövdesi, yani Literature Body (LB), 253 çalışmadan oluşmaktadır. Bu çalışmaların yaklaşık %91'i, 230/253 oranıyla belirli bir kentsel coğrafyada gerçekleştirilmiş uygulamalı vaka çalışmalarından oluşmaktadır. Metodolojik analizde altı tam metne erişilemediği için daha ayrıntılı yöntem karşılaştırması 224 çalışma üzerinde yürütülmüştür.

Derlemenin özgün yönlerinden biri, araştırma alanındaki konuları standartlaştırmak için AI destekli sınıflandırma ile hiyerarşik semantik kümelemeyi birleştirmesidir. İlk sınıflandırma Microsoft PowerApps'in standart sınıflandırma algoritmasıyla yapılmış, çıktılar elle doğrulanmış ve sonunda 1168 temel konu ataması elde edilmiştir. Bu konular önce 95 birinci düzey kümeye, sonra 48 ikinci düzey kümelenmiş konuya ve son olarak 12 üst kategoriye dönüştürülmüş; bu kategoriler de insan, sosyal, kent, yönetişim, çevre ve doğrudan UWB/UQoL ile ilişkili olmak üzere altı makro tematik alan altında yorumlanmıştır.

Semantik Ağ Analizi (Semantic Network Analysis, SNA), araştırma konularının aynı belgelerde birlikte görülme örüntülerini incelemektedir. Çalışmanın önemli sonucu, UWB ve UQoL'nin birbirinin basit eş anlamlısı olmadığıdır. UWB/SWB çalışmaları doğal varlıklar, insan deneyimi ve sosyal gruplarla daha güçlü ilişki gösterirken; UQoL çalışmaları kentleşme, hizmetler ve hareketlilik, sosyoekonomik koşullar, erişilebilirlik ve kent çevresinin daha dışsal/tangible özellikleriyle daha fazla bağlantılıdır. Yazar bunu UWB için daha çok kişinin kent deneyiminin iç dünyaya yansıyan “inward” boyutu, UQoL için ise kişinin dış kentsel çevreyi değerlendirdiği “outward” boyut şeklinde yorumlamaktadır.

Çalışmanın ikinci önemli sonucu metodolojiktir. 224 uygulamalı çalışmanın %68,31'i nicel yöntem ağırlıklıdır; karma nitel–nicel araştırmalar yalnız %12,15 düzeyindedir. Araştırmaların %66,52'si yalnız tek veri kaynağı türü kullanmaktadır. Buna karşın öznel ve nesnel veriyi birlikte kullanan çalışmalar güçlü biçimde temsil edilmektedir. Yazar, gelecekteki en önemli araştırma boşluklarından birini nicel ve nitel yöntemlerin daha gerçek anlamda bütünleştirilmesi; diğerini ise öznel kentsel deneyimin daha güçlü biçimde mekânsallaştırılması olarak tanımlamaktadır.

Sonuçların yorum sınırı önemlidir. Derlemede kullanılan sorgu yalnız belirli Scopus alanları ve İngilizce çalışmalarla sınırlandırılmıştır; Avrupa ve Çin'deki uygulamalı çalışmalar diğer coğrafi gruplara göre çok daha fazladır. Yazar bu durumun coğrafi karşılaştırmalarda yanlılık oluşturabileceğini kabul etmektedir. Ayrıca ilk sorgudaki “urban” kelimesinin seçimi “smart city” gibi bazı literatürleri zayıf yakalamıştır. Bunun üzerine yapılan genişletilmiş sorgu kontrolü tematik yapının genel olarak kararlı olduğunu göstermiş olsa da çalışma bütün UWB/UQoL literatürünü eksiksiz temsil eden evrensel bir sınıflandırma olarak değerlendirilmemelidir.

Çalışmanın temel problemi nedir?

İnsanların iyi oluşu ve yaşam kalitesi çok uzun zamandır psikoloji, sağlık, ekonomi ve sosyal bilimlerde araştırılmaktadır. Buna karşılık yaşamın özellikle kentte gerçekleşiyor olmasının iyi oluş üzerindeki anlamı daha karmaşıktır. Kent yalnız binalar, yollar, parklar ve altyapıdan oluşmaz. İnsanlar kent içinde sosyal ilişkiler kurar, aidiyet geliştirir, hizmetlere erişir, ekonomik koşullarla karşılaşır, politikaların sonuçlarını deneyimler, doğal alanlarla temas eder ve yaşadığı çevreyi kişisel geçmişi ile beklentileri üzerinden yorumlar.

Bu nedenle “iyi bir kent insanı mutlu eder mi?” biçimindeki basit bir soru yeterli değildir. Araştırma alanı en az dört farklı düzeyi aynı anda içerir: bireyin içsel deneyimi, fiziksel ve doğal kentsel çevre, sosyal ilişkiler ve yönetişim/politika koşulları.

Malvezzi'nin amacı belirli bir kentsel müdahalenin etkisini hesaplamak değildir. Çalışma daha üst düzey bir soruya yönelir: UWB ve UQoL araştırma alanları son 25 yılda nasıl oluşmuş, hangi temaları araştırmış, hangi yöntemleri kullanmış, dünyanın farklı bölgelerinde nasıl farklılaşmış ve gelecekte nasıl daha güçlü araştırılabilir?

Önce temel kavramları ayıralım

Kentsel İyi Oluş ile Kentsel Yaşam Kalitesi Aynı Kavram mı?

Bu derlemenin semantik ağ sonuçlarına göre Kentsel İyi Oluş (UWB) ile Kentsel Yaşam Kalitesi (UQoL) önemli bir ortak tematik çekirdeği paylaşsa da birbirinin tam eş anlamlısı değildir; UWB daha çok bireyin kent deneyiminin içsel, duygusal, bilişsel ve sosyal sonuçlarıyla, UQoL ise kişinin kentteki somut koşulları, hizmetleri, erişilebilirliği ve yaşam çevresini değerlendirmesiyle ilişkilidir.

Bu ayrım mutlak bir kavramsal duvar değildir. Çalışma UWB ile UQoL arasında çok sayıda ortak bağlantı olduğunu göstermektedir. Ancak ego-network analizinde iki kavramın güçlü bağlantılarının sıralaması farklılaşmaktadır.

UWB/SWB tarafında doğal varlıklar, insanla ilişkili konular ve sosyal gruplar daha üst sıralarda yer alırken; UQoL tarafında kentleşme, hizmetler ve hareketlilik, sosyoekonomik koşullar, çevresel sorunlar ve erişilebilirlik gibi kentle ilişkili konular daha belirgin hale gelmektedir.

Yazar bu nedenle UWB'yi kişinin kent deneyiminin kendi iç durumuna etkisini araştırmaya daha yatkın bir “içe dönük boyut”; UQoL'yi ise kişinin yaşadığı kentin dış çevresini değerlendirmesine daha yatkın bir “dışa dönük boyut” olarak kavramsallaştırmaktadır. Bu sınıflandırma derlemenin semantik örüntülerinden çıkarılan bir yorumdur; bütün UWB ve UQoL araştırmalarının zorunlu tanımı olarak görülmemelidir.

Bu Derlemede “Emplacement” Ne Anlama Geliyor?

Emplacement, bu derlemede insanın yalnız bir kent mekânının içinde bulunmasını değil, kişinin yaşadığı yer tarafından biçimlendirildiği ve aynı zamanda davranışları, ilişkileri, anlamları ve katılımıyla o yeri biçimlendirdiği karşılıklı insan–çevre ilişkisini ifade eden temel kavramsal yapıdır.

Bu yaklaşım “kentsel iyi oluş = iyi fiziksel çevre” biçimindeki indirgemeci bir görüşten daha geniştir. Bir parkın varlığı yalnız hektar veya mesafe olarak değerlendirilmez; parkın kişi tarafından kullanılıp kullanılmadığı, sosyal ilişkileri destekleyip desteklemediği, güvenli hissedilip hissedilmediği, anılar ve yer bağlılığı üretip üretmediği de önem kazanır.

Aynı şekilde bir mahalle yalnız bina ve altyapı toplamı değildir. Sosyal uyum, aidiyet, güvenlik algısı, kültürel hafıza, ekonomik koşullar ve yönetişim uygulamaları zaman içinde fiziksel mekânla bütünleşerek kişinin o çevreyi nasıl algıladığını etkileyebilir.

Yazar bu nedenle UWB/UQoL'yi yalnız “built environment içindeki WB/QoL” olarak değil, daha geniş bir ekosistemik ve sosyo-ekolojik yapı içinde değerlendirmeyi önerir.

Derlemenin beş temel araştırma sorusu

Yazar neden “horizontal” bir literatür incelemesi kullanıyor?

Makale önceki birçok derlemeyi belirli bir temaya yoğunlaşan daha “dikey” incelemeler olarak görmektedir. Bu çalışma ise daha geniş bir UWB/UQoL literatür gövdesini tek tek ayrıntılı vaka sonuçlarının toplamı olmaktan çıkarıp, araştırma alanının toplu yapısını gösteren bir veri kümesi gibi ele almaktadır.

Bu nedenle amaç örneğin yalnız “yeşil alan iyi oluşu artırıyor mu?” sorusunu cevaplamak değildir. Amaç, bütün literatürde hangi konuların tekrarlandığını, hangi konuların birlikte araştırıldığını, hangi bölgelerde hangi temaların ağır bastığını ve araştırmacıların hangi veri/yöntem kombinasyonlarını kullandığını ortaya çıkarmaktır.

Yazar bu yaklaşımı hibrit bir structural–phenomenological perspektifle ilişkilendirir. Yapısal taraf, araştırma alanının tekrar eden temalarını ve ilişkilerini arar; fenomenolojik taraf ise araştırma alanının içinden çıkan nitel kavramları ve anlamları mümkün olduğunca korumaya çalışır.

Literatür nasıl seçildi?

Scopus için kullanılan ana arama dizisi kaynakta şu şekilde raporlanmaktadır:

KEY ("urban" AND ("wellbeing" OR "well-being" OR "quality of life")) OR ABS ("urban wellbeing" OR "urban well-being" OR "urban quality of life") AND TITLE ("urban" AND ("wellbeing" OR "well-being" OR "quality of life"))

Arama dizisi özellikle “urban” terimini wellbeing veya quality of life ile farklı bibliyografik alanlarda ilişkilendirecek şekilde gevşek tasarlanmıştır. İlk geniş kullanım 1000'den fazla belge üretmiştir. Daha sonra insan merkezli araştırma odağına yaklaşmak amacıyla yalnız sosyal bilimler, çevre bilimleri, beşeri bilimler, psikoloji ve multidisipliner alanlar tutulmuştur.

Zaman aralığı 2000–2024 olarak sınırlandırılmıştır. “Rural population” ve “rural area” anahtar kelimeleri kapsam dışında bırakılmıştır. Scopus'ta review olarak etiketlenen belgeler ayrıca sorgulanmış; 13 çalışmadan 9'u yorumlamayı desteklemek üzere ikincil review korpusunda seçilmiştir.

16 Nisan 2025 tarihli son ana sorgu kaynakta baskın biçimde 287 belge üretmiştir.

Dışlama ölçütleri

Kaynak şu tür çalışmaları literatür gövdesinden çıkarmaktadır:

• mükerrer kayıtlar,
• UWB/UQoL'nin ana konu olmadığı çalışmalar,
• çok marjinal veya aşırı özel temalar,
• nadir hastalık veya acil durum gibi olağan dışı bağlamlar,
• aşırı geniş makro-bölgesel ölçekler,
• UWB/UQoL yerine esas olarak iç ortam konforu veya teknik enerji verimliliğiyle ilgilenen aşırı küçük mimari ölçekler,
• yasama/mevzuat konusunu insanın kentsel deneyimine doğrudan bağlamadan ele alan çalışmalar,
• salt tarihsel anlatılar,
• İngilizce olmayan yayınlar,
• 10 yıl geçmesine rağmen hiç atıf almamış çalışmalar.

Bu süreç sonunda seçilmiş literatür gövdesi 253 çalışma olarak raporlanmıştır.

Kaynak içi sayı notu: Makalenin çoğu bölümü ve PRISMA-benzeri akışı başlangıç korpusunu 287 olarak gösterirken, dışlama kriterlerini anlatan bir cümle 289 sayısını kullanmaktadır. Kaynak bu fark için açıklama vermemektedir. Verianla bu sayıyı sessizce düzeltmemiştir.

Coğrafi gruplar nasıl tanımlandı?

Coğrafi gruplar yazarların kurumuna göre değil, uygulamalı vaka çalışmasının gerçekleştirildiği ülkeye göre atanmıştır.

230 uygulamalı çalışmanın 81'i GG-EU, 49'u GG-CH grubundadır. Bu iki grup toplamda uygulamalı gövdenin yaklaşık %57'sini oluşturmaktadır. Dolayısıyla coğrafi karşılaştırmalar eşit büyüklükte örneklemler üzerinde yapılmamaktadır.

UWB/UQoL literatürü gerçekten büyüyor mu?

Ana Scopus sorgusundaki 287 belge yıllara göre incelendiğinde kaynak üç dönem tanımlamaktadır:

Yazar bu büyümeyi UWB ve UQoL'nin daha geniş WB/QoL alanları içinde gelişmekte olan bağımsız araştırma alanları olarak değerlendirilmesini destekleyen göstergelerden biri olarak kullanmaktadır.

Seçilmiş 253 çalışmanın yaklaşık %91'i, yani 230'u belirli bir coğrafyada uygulama içeren çalışmalardır. 81 farklı yazar ülkesinin bulunduğu sorgu korpusunda VOSviewer ile yapılan ortak yazarlık analizinde 64 ülkelik bağlantılı bir ağ elde edilmiştir.

Uygulamalı çalışmaların yaklaşık %80'i UWB/UQoL'yi yeşil ve mavi alanlar, ekosistemler, yenileme, hizmetler, altyapı, hareketlilik veya çevresel kalite gibi somut kentsel özelliklerle ilişkilendirmektedir. Yaklaşık %19'u göçmenlik, sosyal gruplar, gençler, çocuklar, etnik ve toplumsal cinsiyet meseleleri veya sosyoekonomik/kültürel deneyimler gibi daha soyut kentsel dinamiklere odaklanmaktadır. Belirli bir kentsel özellik ya da dinamikle ilişki kurmayan çalışmalar yaklaşık %1'dir.

AI destekli konu sınıflandırması nasıl yapıldı?

Yazar önce makalelerin kendi author keywords alanını bir başlangıç benchmark'ı olarak analiz etmiştir. 253 makalede toplam 1024 author keyword bulunmuş; bunlar 633 benzersiz kavrama karşılık gelmiştir. Ortalama 4,05 anahtar kelime/makale olup bir makaledeki maksimum anahtar kelime sayısı 14, minimum ise 0'dır.

Daha sonra Microsoft PowerApps standart sınıflandırma algoritması kullanılmıştır.

Glossary destekli aşamada üç sözlük kullanılmıştır: IPTC Media Topics Standard Taxonomy, European Environment Agency Urban Sustainability Glossary ve Sweco Group Urban Insight Glossary.

Otomatik sınıflandırma sonuçları olduğu gibi kabul edilmemiştir. Yazar bütün literatür gövdesindeki konu atamalarını manuel olarak kontrol etmiş; gereksiz tekrarları silmiş, yanlış veya belirsiz kavramları değiştirmiş, her makalede en az üç konuyu korumaya çalışmış, coğrafi/metodolojik artık etiketleri çıkarmış ve gerektiğinde tam makaleye dönerek özet metninin eksik sınıflandırmasını düzeltmiştir.

Bu nokta önemlidir: makalenin “AI-assisted” olması, 253 makalenin yapay zekâya bırakılıp sonuçların otomatik kabul edildiği anlamına gelmemektedir.

BT, CT1, CT2 ve CTC ne demek?

On iki CTC daha sonra altı geniş tematik alan altında etiketlenmiştir: human-related, social-related, city-related, governance-related, environment-related ve doğrudan UWB/UQoL-related.

Bu hiyerarşi araştırma alanını “tek bir konu listesi” olmaktan çıkarır. Örneğin “park”, “urban green space” ve ilgili benzer ifadeler önce alt düzeyde gruplanabilir; daha sonra “green and blue spaces” gibi daha geniş bir CT2 altında temsil edilebilir.

Semantik Ağdaki Bir Bağlantı Nedensellik Gösterir mi?

Hayır; bu çalışmadaki Semantik Ağ Analizi bağlantısı, iki araştırma konusunun aynı belgelerde birlikte bulunmasını gösteren yönsüz bir eş-oluşum ilişkisidir ve “X, Y'ye neden olur” veya “X varsa Y olur” biçiminde nedensel ya da mantıksal bir bağlantı anlamına gelmez.

Semantik Ağ Analizi adım adım nasıl çalışıyor?

İkinci sınıflandırma aşamasında 48 CT2, PowerApps üzerinde eğitilen özel bir sınıflandırma algoritmasıyla makalelere yeniden atanmıştır. Özel algoritmanın training accuracy değeri kaynakta yaklaşık %85 olarak verilmektedir. Sonuçlar yine bütün literatür gövdesinde elle kontrol edilmiştir.

Ardından UCINET v6.800 kullanılarak Semantic Network Analysis yapılmıştır.

İlk veri yapısında:

• satırlar = CT2 konuları,
• sütunlar = belgeler,
• hücreler = ilgili konunun belgede bulunup bulunmadığını temsil eden bağlantı yapısıdır.

UCINET bu iki-modlu yapıyı tek-modlu simetrik CT2 × CT2 matrisine dönüştürmektedir. Böylece iki konunun kaç belgede birlikte ortaya çıktığı görülebilmektedir.

Ağ yönsüzdür. Kaynak herhangi bir minimum bağlantı eşiği koymamıştır; en düşük kabul edilen bağlantı ağırlığı 1'dir. Bağlantısız izole düğümler ağ çiziminden çıkarılmış ancak analizde ayrıca bildirilmiştir.

Degree centrality, bir konu düğümünün diğer konu düğümleriyle kaç doğrudan bağlantısı olduğunu ölçmektedir. Kaynak bu ölçütü matematiksel bir denklem olarak yazmamış, doğrudan bağların toplanması olarak açıklamıştır. Bu nedenle burada kaynakta bulunmayan yeni bir centrality denklemi eklenmemiştir.

Ağın “derin yapısı” ne gösteriyor?

48 CT2 seviyesindeki ağ çok sayıda konu bağlantısını ayrıntılı gösterirken 12 CTC seviyesine çıkıldığında daha üst düzey bir araştırma yapısı ortaya çıkmaktadır.

Bu yapıdaki temel mesaj, fiziksel kent ile insanın soyut deneyiminin birbirinden kopuk olmadığıdır. “Urban scene” ve “natural assets” gibi fiziksel/çevresel alanlar; human and cultural aspects, health, social dynamics ve yönetişim temalarıyla ilişkilidir.

Yazar bu yapıyı UWB/UQoL'nin çok düzeyli niteliğinin göstergesi olarak yorumlamaktadır: birey düzeyi, kent düzeyi, çevresel düzey, sosyal düzey ve yönetişim düzeyi birbirine bağlıdır.

Ana tematik alanlarda neler öne çıkıyor?

İnsanla ilişkili alan en büyük tematik alandır. Kişisel ve bilişsel faktörler, yaşam ve boş zaman, kültür ve tarih, duygular ve algılar, eğitim, yer bağlılığı, sağlık, fiziksel ve psikolojik iyi oluş gibi konuları içerir.

Sosyal alan daha parçalıdır. Sosyal sermaye, sosyal yapılar, topluluk ilişkileri, toplumsal sorunlar, ihtiyaçlar ve sosyo-demografik dinamikler çok sayıda küçük konu üzerinden temsil edilmektedir.

Kent alanı, mevcut kentsel durumu ve kentteki dönüşümleri ayrı biçimde içerir. “Services and mobility” önemli konulardan biridir. “Urban environment”, yalnız fiziksel yapı değil; yapılı çevrenin sosyal, doğal ve çevresel alanlarla ilişkilerini de kapsamaktadır. Accessibility and proximity, neighborhoods, built environment ve public spaces bu yapının önemli bileşenleridir.

Yönetişim alanında public policies, equality and justice ve sustainable development öne çıkmaktadır. Equality and justice kategorisi sosyal eşitlik, toplumsal cinsiyet ve environmental justice gibi alt konuları içerir.

Çevre alanında “urban green spaces” çok yüksek tekrara sahip ana konulardan biridir. Çalışma genelinde yeşil ve mavi alanların insan sağlığı, psikolojik iyi oluş, duygular, bilişsel süreçler, boş zaman ve yer bağlılığıyla güçlü bağlantıları görülmektedir.

Coğrafyaya göre araştırma temaları nasıl değişiyor?

Avrupa grubunda doğal varlıklar, sosyal dinamikler ve insan/kültür konuları güçlüdür. Yeşil ve mavi alanlar, davranış değişimi, psikolojik restorasyon, sosyal katılım, kentsel yenileme ve kamusal sanat gibi konular belirgindir.

Çin grubunda insan/kültür, sosyoekonomik koşullar ve sosyal gruplar daha güçlü temsil edilir. Hızlı kentleşme, kırsal–kentsel göç, sosyoekonomik değişim ve Hong Kong bağlamındaki yeşil/mavi alan çalışmaları önemli yer tutmaktadır.

Kuzey Amerika'da sosyal, kültürel ve etnik meseleler ile doğal varlıklar; Latin Amerika'da doğal varlıklar ve politikalar; Hint bölgesinde yapılı çevre ve politikalar; Sahra-altı Afrika'da politika, sağlık, sosyal dışlanma ve temel hizmetlere erişim; Uzak Doğu'da hızlı kentleşmenin sosyoekonomik, mekânsal, planlama ve hareketlilik sonuçları daha görünürdür.

Yakın Doğu + Kuzey Afrika grubunda literatürün %70'ten fazlası Türkiye ve İran kaynaklı vaka çalışmalarından gelmektedir. Bu grupta genel UQoL ölçümü, erişilebilirlik, kültürel konular ve gençlerle ilgili araştırmalar öne çıkmaktadır.

Okyanusya grubunda politika ve sağlık temaları, özellikle Māori ve Aboriginal topluluklar bağlamında önemlidir; bu yerli halk teması ilgili grubun literatürünün yaklaşık %38'inde görülmektedir.

Yorum sınırı: Bu coğrafi farklar, bölgelerin UWB/UQoL açısından gerçek dünyadaki “önem sıralaması” değildir. Her gruptaki çalışma sayısı ve araştırma geleneği farklıdır; yazar da sonuçların özellikle küçük gruplarda keşifsel değerlendirilmesi gerektiğini belirtmektedir.

Literatürde hangi veri kaynakları kullanılıyor?

Nesnel ve öznel veri ayrımı nasıl yapılıyor?

Kaynak “öznel veri” kavramını yalnız kişinin kendisinin rapor ettiği her şey olarak tanımlamamaktadır. Bir kişi “geçen hafta parka üç kez gittim” dediğinde bu bilgi dışarıdan doğrulanabilir nitelikte olduğu için nesnel alana dahil edilebilir. “Parkta kendimi ne kadar iyi hissettim?” gibi değerlendirmeler ise öznel veri kabul edilir.

Çalışma O/S metodolojik yapısını dört gruba ayırır:

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Uygulamalı araştırmaların metodolojik dağılımı

253 makalelik ana literatür gövdesinde 230 uygulamalı çalışma bulunmuştur. Altı çalışmanın tam metnine erişilemediği için ayrıntılı metodolojik çözümleme 224 çalışma üzerinden yapılmıştır.

Veri kaynağı türlerinde hangi araçlar baskın?

224 uygulamalı çalışmada toplam 337 DST kullanımı sayılmıştır. En yaygın kaynak %34,12 ile anketlerdir; bu 115/337 kullanıma karşılık gelir. İstatistiksel veriler %15,73 ile 53/337, bireysel görüşmeler %13,94 ile 47/337 kullanım göstermektedir.

Nitel araştırmalarda 70 veri kaynağı kullanımının yaklaşık %44'ü, 31/70 oranıyla bireysel görüşmelerden; %20'si, 14/70 oranıyla katılımcı yöntemlerden gelmektedir.

Nicel araştırmalarda 201 veri kaynağı kullanımının yaklaşık %47'si anket, yani 94/201; yaklaşık %23'ü ise istatistik, yani 47/201'dir.

Karma araştırmalar veri kaynağı türleri arasında daha dengeli bir dağılım göstermektedir.

Coğrafya ile yöntem arasında da fark var mı?

Evet. Çin grubundaki veri kaynağı kullanımlarının %80'den fazlası nicel veri kaynaklarından gelmektedir. Çin'deki 49 uygulamalı çalışmanın %95'ten fazlası S-O veya O-S gruplarındadır; mevcut istatistiksel veri bolluğu O-S yaklaşımının daha fazla kullanılmasına olanak sağlamaktadır.

Avrupa grubu veri kaynağı kullanımı açısından daha dengeli bir profil sergilemektedir.

Sahra-altı Afrika grubu, kaynak yazarının yorumuna göre istatistiksel veri kıtlığı ve geniş yapılandırılmış anket uygulamasındaki güçlüklerle bağlantılı olarak daha fazla nitel veri kaynağına dayanmaktadır.

Kuzey Amerika ve Okyanusya gruplarında da nitel veri oranı daha yüksektir; çalışma bunu bottom-up yaklaşımlara ve etnik/yerli toplum meselelerine daha yüksek duyarlılıkla ilişkilendirmektedir. Bu açıklama yazarın yorumu olarak ele alınmalıdır; bölgesel nedensel mekanizma kanıtı değildir.

UWB/UQoL nasıl ölçülüyor?

Nicel veya nicel+nitel 180/224 çalışmada ölçüm yöntemleri ayrıca incelenmiştir.

• Yaklaşık %38 özel olarak oluşturulmuş/custom indicator yaklaşımı kullanmaktadır.
• Yaklaşık %23 mevcut ölçüm araçları ile özel göstergeleri bir araya getiren karma ölçüm yaklaşımı kullanmaktadır.
• Yaklaşık %21 yalnız mevcut standart ölçüm araçlarını kullanmaktadır.
• Yaklaşık %13 yalnız 1–3 maddelik az sayıda ölçüme dayanmaktadır.

Az maddeli grupta tek maddelik ölçeklerin oranı %58'dir. Yaşam doyumu, mutluluk ve öz-değerlendirilmiş sağlık bu tür örnekler arasındadır. Kaynak tek maddelik ölçümlerin literatürde eleştirildiğini de belirtmektedir.

Derlemede 95 farklı mevcut ölçüm aracı belirlenmiş ve toplam 160 kullanım sayılmıştır. Bunların 71'i yalnız bir kez kullanılmıştır. Bu sonuç alanın ölçüm bakımından yüksek çeşitlilik taşıdığını göstermektedir.

En sık kullanılan ölçüm araçları

En sık kullanılan 12 araç veya araç ailesi birlikte toplam 160 kullanımın yaklaşık %47'sine, yani 75/160'ına karşılık gelmektedir. Bunların çoğu öznel ölçüm araçlarıdır. Kaynak yalnız CQLI'nin bu grupta nesnel araç olduğunu belirtmektedir.

Önemli başka bir bulgu, birçok yaygın aracın doğrudan “kentsel” alan için geliştirilmemiş olmasıdır. Yazar bunu, UWB/UQoL çalışmalarının sıklıkla genel WB/QoL ölçüm araçlarını belirli bir kentsel olguya uyguladığı yönündeki çalışma hipotezini destekleyen bir işaret olarak yorumlamaktadır.

Nicel ve nitel yöntemlerde hangi analizler kullanılıyor?

Nicel araştırmalar; çok değişkenli analizler, faktör analizi, regresyon, korelasyon, structural equation modeling, decomposition yöntemleri, Analytic Hierarchy Process gibi çok kriterli yöntemler ve erişilebilirlik, yakınlık veya yeşil görünürlüğü ölçen mekânsal analizler gibi çok çeşitli araçlardan yararlanmaktadır.

Nitel araştırmalarda Grounded Theory, Interpretative Phenomenological Analysis, Sen's Capability Approach, Attention Restoration Theory ve Stress Reduction Theory gibi çerçeveler görülmektedir.

Bu çeşitlilik UWB ve UQoL kavramlarının tek bir standart yöntemle ölçülen sabit değişkenler olmadığını göstermektedir. Aynı zamanda yöntemlerin yerel bağlamlara uyarlanmasına duyulan yüksek ihtiyeti de ortaya koymaktadır.

UWB ve UQoL alanında araştırma yöntemleri yeterince “human-centric” mi?

Kaynak sonuçları iki farklı yön göstermektedir.

Olumlu tarafta, nesnel ve öznel veriyi birlikte kullanan S+O grupları toplam literatürün %70'inden fazlasını oluşturmaktadır. Bu, insan deneyimini fiziksel veya istatistiksel kent verisiyle birlikte değerlendirme eğiliminin güçlü olduğunu gösterir.

Buna karşın öznel ve nesnel alanlardaki sonuçların birçok çalışmada birbiriyle düşük korelasyon göstermesi hâlâ açık bir metodolojik sorundur.

Daha önemlisi, araştırmaların yaklaşık %68'i nicel yöntem ağırlıklıyken gerçek mixed qualitative–quantitative araştırma yalnız yaklaşık %12'dir.

Kaynakta yalnız bir çalışma, nicel bulguları daha sonra nitel araştırmayla açıklamak için kullanılan explanatory sequential mixed approach uygulamıştır. Yazar bunu önemli bir araştırma boşluğu olarak değerlendirmektedir.

Neden Karma Nitel–Nicel Araştırma İçin Bir Yenilik Alanı Görülüyor?

Derlemeye göre UWB/UQoL araştırmalarında insan deneyimi merkezi bir konu olmasına rağmen nicel yöntemler belirgin biçimde baskındır ve gerçek karma araştırma yaklaşık %12 düzeyindedir; yazar bu nedenle küçük, bağlama duyarlı nitel çalışmaların büyük nicel veri setlerinden çıkan sonuçları açıklamak ve yorumlamak için daha sistematik kullanılmasını araştırma alanının önemli gelişim yönlerinden biri olarak önermektedir.

Top-down ve bottom-up yaklaşımlar

Top-down yaklaşım, geniş ölçekli istatistikler, mevcut veri tabanları ve büyük, bağlamdan görece bağımsız anketlerle daha genel politika çıkarımları üretmeye yatkındır.

Bottom-up yaklaşım, yerel anket, görüşme, etnografi ve katılımcı yöntemlerle belirli bir mahalle veya topluluğun özgün deneyimini daha iyi yakalayabilir.

Derlemede birincil verinin güçlü biçimde kullanılması ve vatandaş tarafından üretilen anket/görüşme/katılımcı veri kaynaklarının yüksek payı, iki yaklaşım arasında belirli bir denge bulunduğunu göstermektedir.

Buna karşılık araştırmaların %68,2'si tek-modlu yaklaşım kullanmaktadır. Ortalama ve bağlamsal verileri birlikte kullanan mixed A/C yaklaşım ise tartışma bölümünde yaklaşık %13,5 olarak verilmektedir.

Öznel kentsel deneyim yeterince mekânsallaştırılmış mı?

Kaynağın cevabı büyük ölçüde hayırdır. Öznel araştırma alanında yalnız üç çalışmanın Public Participatory GIS (PPGIS), yalnız iki çalışmanın bilişsel harita kullandığı belirtilmektedir.

Buna karşılık öznel iyi oluş ölçeklerinin çoğu güçlü bir zaman ölçeğine sahiptir: son bir hafta, iki hafta, dört hafta veya kişinin şimdiye kadarki yaşamını değerlendirmesi gibi.

Yazar burada ikinci araştırma boşluğunu görür: iyi oluşun zamansal boyutu sık ölçülürken “bu duygu, değerlendirme veya deneyim tam olarak nerede gerçekleşti?” sorusu yeterince mekânsallaştırılmamaktadır.

Arama stratejisi sonuçları bozmuş olabilir mi?

Yazar bu soruyu ayrıca test etmek amacıyla ilk sorgudaki “urban” terimine “city” ve “cities” terimlerini de ekleyerek genişletilmiş bir arama yapmıştır.

Genişletilmiş sorgu 17 Eylül 2026 tarihinde uygulanmış ve toplam 395 belge elde edilmiştir. Bunların 108'i özgün sorguya göre ek belgelerdir.

İlk dışlama sonucunda 108 belgenin 74'ü seçilmiş; manuel kontrolde üç çalışma çıkarılmış, yedi çalışma geri eklenmiş ve nihai ek korpus 78 çalışma olmuştur.

Bu aşamada ChatGPT GPT-5.6 Sol işlem hızlandırma desteği için kullanılmıştır. Sonuçlar manuel olarak doğrulanmış; CT2 doğrulaması sırasında 140 değişiklik yapılmış ve otomatik aşama için kaynakta yaklaşık %60 accuracy bildirilmiştir. Son durumda 78 ek çalışmaya 352 CT2 atanmış; ortalama 4,51 CT2/makale elde edilmiştir.

Bu yüksek korelasyonlar yazar tarafından özgün sorgunun genel tematik yapısının oldukça kararlı olduğuna dair bir sağlamlık kontrolü olarak yorumlanmaktadır.

Ancak genişletilmiş sorgu tamamen aynı örneklem karakterini üretmemiştir. Ek korpustaki 70 uygulamalı çalışmanın yalnız 24'ü, yaklaşık %34'ü tek bir kentsel durumu incelerken 46'sı, yaklaşık %66'sı çoklu kent karşılaştırmasıdır. Özgün 230 uygulamalı çalışmada bunun tersi görülür: 152/230, yaklaşık %66 tek-kent vaka çalışması; 78/230, yaklaşık %34 çoklu kent karşılaştırmasıdır.

Yazar bu farkı “cities” kelimesinin daha üst düzey, karşılaştırmalı ve ortalamaya dayalı araştırmaları çekmesine bağlamaktadır.

Ayrıca “smart city” temel konusu genişletilmiş 78 çalışmanın 8'inde görülürken özgün 253 çalışma içinde yalnız iki örnekte görülmektedir. Dolayısıyla sorgu genel tematik yapıyı bozmasa bile belirli alt temaların görünürlüğünü etkileyebilir.

UWB/UQoL'nin dört araştırma kapsamı

Disiplinlerarası “nexus” yaklaşımı

Yazar dört araştırma kapsamından daha ileri giderek UWB/UQoL'nin disiplinlerarası sınırlarını “nexus” kavramlarıyla tartışmaktadır.

Epistemic nexus, fiziksel kentin ötesine geçmeyi vurgular. Yer kimliği, duygular, bilişsel süreçler, kültür, sosyal kimlik ve hafıza fiziksel mekânla birlikte kentsel deneyimi kurar.

Urban nexus, yoğun ve uyarıcı kent yaşamı ile gevşeme, restorasyon ve doğayla temas arasındaki ilişkiye odaklanır. Yapılı çevre ile yeşil/mavi alanlar karşıt iki dünya değil; sürdürülebilir ve iyi oluş odaklı kentin birbirini tamamlayan bileşenleri olarak değerlendirilir.

Experiential nexus, kişinin birinci şahıs deneyimini sosyal ve kolektif yapılarla ilişkilendirir. Aidiyet, empowerment, sosyal uyum, sosyal destek ve mahalle memnuniyeti fiziksel mekâna eklenen ikincil ayrıntılar değil, kentsel yaşam deneyiminin parçasıdır.

Policy nexus, UWB/UQoL'nin kişinin kendi deneyimiyle yaşanmasına rağmen politika ve planlamadan bağımsız olmadığını vurgular. Kent politikaları ve yönetişim, kişinin doğrudan tek başına değiştiremeyeceği ama gündelik deneyimin içine nüfuz eden daha üst ölçekli yapılardır.

Araştırma alanını büyüten olası sürücüler

Yazar literatürün büyümesini açıklamak için çeşitli olası drivers tartışır. Bunlar doğrudan deneysel olarak kanıtlanmış nedensel faktörler değil, yayın eğilimleri ve tematik sonuçlara dayalı yorumlardır.

Sürdürülebilirlik sürücüsü: WB/QoL ile sürdürülebilir kent gelişiminin giderek daha fazla birlikte ele alınması.

Eşitlik sürücüsü: Derlemede kentlerin rekabetçiliği veya çekiciliğinden çok, sakinler, göçmenler, kırılgan gruplar ve kent–kır farkları gibi meselelerin daha yoğun görünmesi nedeniyle yazar equality temasının daha güçlü bir itici güç olduğunu düşünmektedir.

Post-pandemic sürücü: COVID sonrasında eşitlik, yakınlık, erişilebilirlik, hareketlilik, açık alan ve yeşil alan gibi kent özelliklerinin öneminin yeniden değerlendirilmesi.

Policy driver: Avrupa ile Çin gibi bölgelerin farklı sosyoekonomik ve yönetsel bağlamlarının araştırma temalarını farklı biçimde şekillendirmesi.

Sense driver: Kentlerin yalnız ekonomik fırsat ve inovasyon merkezi değil, insanların anlam, kimlik ve aidiyet geliştirdiği “hubs of sense” olarak ele alınması.

Kaynak “çekicilik/competitiveness” açıklamasını ise beklenenden daha zayıf desteklenmiş bulmaktadır: yalnız bir çalışma açık biçimde kent çekiciliğini, üç çalışma ise rekabetçiliği ele almaktadır.

Reflexive urban science önerisi

Derleme sonunda yazar, kent araştırmasının yalnız büyük nicel veri setlerini modellemeye dayanmasının yeterli olmayabileceğini savunur. Büyük veri güçlü genel örüntüler gösterirken küçük ve odaklı nitel veri, bu örüntülerin insanların gerçek yaşamında ne anlama geldiğini açıklayabilir.

Önerilen yaklaşım niceli reddetmez. Tam tersine, nicel araştırmayı nitel yorumlama ile beslemeyi amaçlar.

Gelecekte önerilen iki temel metodolojik yön

Birinci yön: Nicel ve nitel araştırmanın daha fazla bütünleştirilmesi. Yazar özellikle nitel araştırmanın nicel çalışmadan önce bottom-up tema üretmek, nicel çalışmadan sonra ise sonuçları yorumlamak için kullanılabileceği bir yapı önermektedir.

İkinci yön: Araştırmanın gerçekten place-based hale gelmesi. Bunun için mekânsal ve zamansal araştırma boyutlarının birlikte ele alınması, kişinin bulunduğu çevrenin fiziksel yapısı ile o çevreye atfettiği anlamların ortak incelenmesi gerekir.

Bu çerçeve üç teorik kaynaktan ilham almaktadır:

• Construal Level Theory: Bir olgudan psikolojik veya fiziksel uzaklık arttıkça düşüncenin daha soyut ve bağlamdan kopuk hale gelebileceği fikri.
• Phenomenology of lived experience: Şimdiki deneyimin geçmiş bilgi, anı, beklenti ve geleceğe yönelik projeksiyonlarla birlikte oluşması.
• Humanistic geography: İnsan davranışının yalnız geometrik mekânda değil, insanlar tarafından anlam verilmiş yerlerde gerçekleşmesi.

Yazar bu üç alanı birleştirerek çok ölçekli ve mekânsal-zamansal bir UWB/UQoL araştırma çerçevesi önerir. “Burada ve şimdi bulunmak”, yalnız koordinat ve zaman damgası değildir; bağlamdan gelen etkiler, geçmiş deneyim, gelecek beklentisi ve kişinin kendi yorumlama süreci birlikte çalışır.

Çalışmanın doğrudan desteklediği sonuçlar

• UWB ve UQoL araştırmaları 2000–2024 döneminde güçlü biçimde büyümüştür.
• Seçilmiş literatürün yaklaşık %91'i belirli coğrafyalardaki uygulamalı kentsel araştırmalardan oluşmaktadır.
• UWB/UQoL araştırma alanı insan, sosyal, fiziksel kent, çevre ve yönetişim boyutlarını birlikte içeren multidimensional bir yapıya sahiptir.
• UWB ve UQoL birbirine yakın fakat tam olarak eş anlamlı olmayan kavramlardır.
• UWB/SWB semantik olarak doğal varlıklar, bireysel/insani konular ve sosyal gruplarla daha güçlü bağlantı göstermektedir.
• UQoL kentleşme, hizmet/hareketlilik, sosyoekonomik koşullar, erişilebilirlik ve başka kent özellikleriyle daha güçlü bağlantı göstermektedir.
• Avrupa ve Çin gruplarında çalışma yoğunluğu diğer coğrafi gruplardan belirgin biçimde yüksektir.
• 224 uygulamalı araştırmada nicel yöntemler baskındır.
• Gerçek mixed quantitative–qualitative araştırmanın payı sınırlıdır.
• Öznel kentsel deneyimin PPGIS ve bilişsel harita gibi mekânsal araçlarla temsil edilmesi nadirdir.
• UWB/UQoL ölçümünde çok sayıda farklı araç ve custom indicator yaklaşımı kullanılmaktadır.
• Genişletilmiş arama stratejisi kontrolü özgün tematik yapıyla yüksek korelasyon göstermiştir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• 253 makalenin bütün dünya UWB/UQoL literatürünü eksiksiz temsil ettiği gösterilmemiştir.
• Semantik ağdaki iki konu arasındaki bağlantı nedensellik kanıtı değildir.
• Degree centrality, bir konunun bilimsel olarak “daha doğru” veya “daha önemli” olduğunu göstermez; ağ içindeki doğrudan bağlantı sayısını gösterir.
• UWB ile UQoL arasındaki inward/outward ayrımı bütün disiplinlerde değişmez evrensel tanım olarak kanıtlanmış değildir; bu derlemenin semantik sonuçlarından üretilmiş kavramsal yorumdur.
• Avrupa veya Çin'de daha fazla çalışma bulunması bu bölgelerde gerçek UWB/UQoL düzeyinin daha yüksek olduğu anlamına gelmez.
• Yeşil ve mavi alanların semantik ağda merkezi olması, her yeşil alan müdahalesinin otomatik olarak iyi oluşu artıracağını kanıtlamaz.
• AI sınıflandırması hatasız değildir; her iki AI destekli aşamada da manuel doğrulama gerekli olmuştur.
• Genişletilmiş sorgudaki yüksek tematik korelasyon bütün olası arama dizilerinin aynı sonucu vereceğini kanıtlamaz.
• Çalışmanın önerdiği reflexive urban science çerçevesi deneysel olarak doğrulanmış tek bir ölçüm sistemi değildir; literatür sonuçlarından geliştirilen gelecek araştırma çerçevesidir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Korpus büyüklüğü ve sorgu kapsamı: Yazar, UWB/UQoL ile ilişkili literatürün genişliği düşünüldüğünde 253 çalışmanın görece sınırlı kaldığını kabul etmektedir. Scopus'ta yalnız belirli konu alanlarının tutulması temsil sınırı oluşturabilir.

Self-selection bias: Arama dizisinin tasarımı bazı temaları diğerlerinden daha güçlü yakalayabilir. “Smart city” örneği bunu göstermektedir.

Dil kısıtı: İngilizce olmayan çalışmalar dışlanmıştır. Bu durum yerel araştırma geleneklerinin bir bölümünü görünmez hale getirebilir.

Coğrafi dengesizlik: Avrupa ve Çin uygulamalı vaka çalışmalarında baskındır. Daha küçük coğrafi gruplarla yapılan karşılaştırmalar bu nedenle daha ihtiyatlı yorumlanmalıdır.

AI sınıflandırma belirsizliği: İlk sınıflandırma aşamasında manuel doğrulama 325 değişiklik gerektirmiş ve yaklaşık %72 doğruluk raporlanmıştır. Genişletilmiş sorgu değerlendirmesinde de manuel doğrulama sonrasında yaklaşık %60 otomatik accuracy bildirilmiştir. AI çıktıları kaynak tarafından ground truth olarak kabul edilmemiştir.

Semantik ağın doğası: Ağ yalnız aynı belgede birlikte kullanılan konuları temsil eder. Çalışmaların sonuçlarının yönünü, etki büyüklüğünü veya nedensel mekanizmasını doğrudan ölçmez.

Metodolojik sınıflandırma: Veri türlerinin O/S, P/S, A/C ve QN/QL kategorilerine ayrılması çalışmanın analitik çerçevesine dayanır; bu kategoriler bütün disiplinlerin zorunlu sınıflandırma standardı değildir.

Son bilimsel mesaj

Bu derlemenin temel katkısı “hangi şehir daha iyi?” sorusuna cevap vermek değildir. Asıl katkı, kentte iyi oluş ve yaşam kalitesinin tek bir gösterge, tek bir fiziksel çevre değişkeni veya tek bir psikolojik ölçekle açıklanamayacağını göstermesidir.

Kent insanın içinde yaşadığı fiziksel bir konteyner değildir. İnsan, doğal çevre, sosyal ilişkiler, ekonomik koşullar, kültür, hizmetler, politika, aidiyet ve kişisel deneyim birbiriyle etkileşmektedir.

Bu nedenle gelecekteki UWB/UQoL araştırmalarının yalnız daha fazla veri toplaması değil, farklı türdeki verilerin birbirini açıklamasını sağlaması; nicel örüntüyü nitel anlamla, zaman boyutunu mekânla ve üst ölçekli politika verisini bireyin yerel deneyimiyle daha güçlü biçimde ilişkilendirmesi gerektiği sonucuna ulaşılmaktadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Grasping the Multifaceted Nature of Urban Wellbeing: Trends, Insights, and Perspectives from a Literature Review

Yazar: Roberto Malvezzi.

Yazar sayısı: Tek yazar.

Corresponding author: Kaynak PDF ayrı bir corresponding-author yıldızı/etiketi vermemektedir; tek yazarın iletişim e-postası kaynakta sunulmuştur.

Eş katkı / eş birinci yazarlık: Uygulanabilir değil; çalışma tek yazarlıdır.

Kurum: Institute of Applied Mathematics and Information Technologies “E. Magenes”, National Research Council of Italy (IMATI-CNR), Via de Marini 6, 16149 Genoa, Italy.

Dergi: Urban Science.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Cilt / sayı / makale: Volume 10, Issue 10, Article 576.

DOI: 10.3390/urbansci10100576.

Resmî bağlantı: https://doi.org/10.3390/urbansci10100576

Gönderim: 31 Temmuz 2026.

Revizyon: 24 Eylül 2026.

Kabul: 28 Eylül 2026.

Yayın: 6 Ekim 2026.

Kaynak türü: Review; AI destekli tematik sınıflandırma, hiyerarşik semantik kümeleme, Semantik Ağ Analizi, metodolojik analiz ve coğrafi karşılaştırmayı birleştiren yapısal literatür incelemesi.

Hakemlik durumu: Hakemli Urban Science dergisinde yayımlanmış Version of Record makaledir.

Preprint: Kaynak PDF ve kontrol edilen resmî MDPI yayın kaydı ayrı bir preprint sürümü tanımlamamaktadır.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Ana literatür dönemi: 2000–2024.

Ana veri tabanı: Scopus.

Ana sorgu tarihi: 16 Nisan 2025.

Ana korpus: Kaynağın baskın kullanımına göre 287 belge; tek bir yöntem cümlesinde 289 yazılmıştır.

Seçilmiş Literature Body: 253 çalışma.

Uygulamalı çalışmalar: 230/253, yaklaşık %91.

Metodolojik analiz alt kümesi: Altı tam metne erişilemediği için 224 çalışma.

Tematik sınıflandırma: Microsoft PowerApps standart classification algorithm; glossary destekli otomatik sınıflandırma ve bütün korpusta manuel doğrulama.

Doğrulanmış Base Topic sayısı: 1168; ortalama 4,62/makale.

Kümeleme: Agglomerative hierarchical clustering; 95 CT1 → 48 CT2 → 12 CTC.

Semantik ağ analizi: UCINET v6.800; CT2 düğümleri ve belge eş-oluşumlarından tek-modlu yönsüz semantik ağlar.

Ülke ortak yazarlık analizi: VOSviewer v1.6.20.

Genişletilmiş arama tarihi: 17 Eylül 2026.

Genişletilmiş sorgu: “urban” terimine ek olarak “city” ve “cities” terimleri eklenmiştir.

Genişletilmiş ham sonuç: 395 belge; özgün sorguya göre 108 ek belge.

Genişletilmiş seçilmiş ek korpus: Manuel doğrulama sonrası 78 çalışma.

Genişletilmiş CT2 ataması: 352; ortalama 4,51/makale.

Generative AI kullanımı: Kaynak, OpenAI ChatGPT GPT-5.6 Sol'un yalnız Section 2.7'deki search strategy assessment işlemlerini hızlandırmak ve Section 3.5'teki Figure 18–19 üretimine destek olmak amacıyla kullanıldığını; yazarın çıktıları gözden geçirip düzenlediğini ve sorumluluğu üstlendiğini bildirmektedir.

Supplementary Materials: Table S1 seçilmiş makaleleri ve temel etiketleri; Table S2 ölçüm araçlarının tam listesini içermektedir.

Finansman beyanı: Kaynağın Funding bölümünde “This research received no external funding” bildirilmektedir.

Destek / teşekkür notu: Acknowledgments bölümünde araştırmanın RAISE — Robotics and AI for Socio-economic Empowerment — Spoke 1, Urban Technologies for Inclusive Engagement projesi tarafından desteklendiği; projenin European Union NextGenerationEU ve Italian Ministry of University and Research kapsamında NRRP Mission 4, Component 2, Investment 1.5, project ECS00000035 ile ilişkili olduğu ayrıca belirtilmektedir. Verianla bu iki kaynak beyanını birbirine dönüştürmeden ayrı biçimde korumaktadır.

Veri erişilebilirliği: Makalenin sonuçlarını destekleyen ham verilerin yazardan talep üzerine sağlanacağı belirtilmektedir.

Çıkar çatışması: Yazar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir.

Yazar katkıları: PDF'de ayrı bir “Author Contributions” bölümü raporlanmamaktadır; çalışma tek yazarlıdır ve Verianla kaynakta bulunmayan CRediT rolleri üretmemiştir.

Temel kaynak-içi tutarsızlık: Ana yöntem ve sonuç anlatımı ile PRISMA-benzeri Şekil 2 başlangıç Scopus korpusunu 287 olarak verirken dışlama kriterleri bölümündeki tek bir cümlede 289 yazmaktadır. Kaynak bu farkı açıklamamaktadır.

Temel bilimsel sınır: Çalışma 253 seçilmiş yayının yapısal literatür analizidir. Semantik ağdaki bağlantılar konu eş-oluşumudur, nedensel etki değildir. Coğrafi grupların çalışma sayıları eşit değildir. AI sınıflandırması manuel doğrulama gerektirmiştir. Önerilen multiscale spatio-temporal ve reflexive urban science çerçevesi gelecekteki araştırmalar için kavramsal/metodolojik öneridir; deneysel olarak doğrulanmış tekil bir UWB/UQoL modeli değildir.