Card: technical terms in English

README.md

@@ -44,17 +44,17 @@ ama soruyu cevaplamayan parçalar gibi.
 
 - `id`, `kind`, `label` (bool), `question` (Türkçe), `paragraphs` (`title`, `text`; Türkçe)
 - `meta`: kaynağın İngilizce bilgileri (ör. `answer`, `attribute`, `type`); çevrilmedi
-- `judge_verdict`: yalnızca train'deki evet satırlarında, bir LLM yargıcın kararı (aşağıda); diğer satırlarda `null`
+- `judge_verdict`: yalnızca train'deki evet satırlarında, bir LLM judge'ın kararı (aşağıda); diğer satırlarda `null`
 
 ## Kalite ve gürültü
 
-- **Yargıç filtresi:** Train'deki evet satırları `deepseek-v4.1-flash` (düşük düşünme) ile, İngilizce orijinaller üzerinde
+- **Judge filtresi:** Train'deki evet satırları `deepseek-v4.1-flash` (`reasoning_effort=low`) ile, İngilizce orijinaller üzerinde
   yargılandı: "Yalnızca belgeye dayanarak sorunun her kısmı doğru ve eksiksiz cevaplanabilir mi? Başka bir varlığa, olaya, yere
   veya zamana ait bilgi sayılmaz." Bu sette train evet satırlarının 0 tanesi yargılandı: 0 evet, 0 hayır,
   0 cevapsız. Filtrelenmiş bir eğitim için `judge_verdict == true` olmayan evet satırlarını çıkarın; satırlar silinmedi.
-- Bir örneklem kontrolünde (her türden 50 satır, iki ayrı yargıç) hayır satırlarının yargıçlarla uyuşması %100, evet satırlarınınki %94-96 çıktı.
+- Bir sample kontrolünde (her türden 50 satır, iki ayrı judge) hayır satırlarının judge'larla uyuşması %100, evet satırlarınınki %94-96 çıktı.
 - **Test bölümünün evet satırları yargılanmadı;** train'deki ret oranına benzer bir gürültü taşıyabilir.
-- Çeviri: `qwen3.8-flash-next` (OpenAI uyumlu vLLM, `temperature=0`, düşünme kapalı). Paragraf ve soru ayrı ayrı çevrildi;
+- Çeviri: `qwen3.8-flash-next` (OpenAI uyumlu vLLM, `temperature=0`, reasoning kapalı). Paragraf ve soru ayrı ayrı çevrildi;
   paragraflar makale başlığıyla birlikte gönderildi. Aynı paragraf bir sorunun evet ve hayır satırlarında birebir aynı
   çeviriyle geçer. Özel adlı başlıklar çoğunlukla aynen bırakıldı; eser adları İngilizce kalabilir.