Osmaniye Korkut Ata University Academic Repository
Not a member yet
5726 research outputs found
Sort by
Reducing sodium in Kashar cheese by partial substitution of NaCl with KCl: Proteolysis, texture, meltability and sensory characteristics
No full textIn this study, the effects of partially substituting NaCl with KCl in Kashar cheese to formulate a reduced-sodium cheese was investigated. Four different salt substitute cheese were produced [N8 (control), 8% NaCl; N4, 4% NaCl; N4K4, 4% NaCl + 4% KCl; N2K6, 2% NaCl + 6% KCl] and their chemical composition, proteolysis, hardness, meltability and sensory profiles were monitored over a 60 d of ripening. The results showed that the replacement of NaCl had no significant effect on the pH, moisture or fat contents of the cheese. However, salt, protein and ash contents were significantly affected (P < 0.01). Proteolysis level was significantly higher in NaClsubstituted (N2K6) and reduced-sodium (N4) cheeses. Urea-PAGE electrophoresis revealed different degrees of hydrolysis in the casein fractions. The total FAA concentration increased significantly in the cheese samples during 60 days of ripening, with the highest levels observed in the cheese with the highest KCl content (N2K6). The study also found that cheese with reduced sodium content had lower hardness and higher meltability compared to control cheese (P < 0.01). Sensory analysis revealed that while panelists preferred the flavour of the control cheese, they most appreciated the texture of the reduced-sodium variety, indicating potential consumer acceptance of reduced-sodium cheese through the partial substitution of NaCl by KCl. Sensory analysis revealed that while participants preferred the taste of the full sodium (control) cheese, they liked the texture of the low sodium variety better, suggesting that the partial replacement of NaCl with KCl influences the potential consumer acceptability of the low sodium cheese
Capsaicin Reduces Kidney Injury in a Sepsis Model Induced by Cecal Ligation and Puncture
No full text[No abstract available]Yozgat Bozok University Scientific Research Projects Unit [THD-2023-1192]This study was supported by Yozgat Bozok University Scientific Research Projects Unit (project no: THD-2023-1192)
Poems Presetend To Sultan Mustafa IV According To Republic of Turkey Directorate of State Archives Ottoman Archives Topkapı Palace Museum Archive Documents
No full textIV. Mustafa çok kısa bir süre iktidarda kalan Osmanlı padişahlarındandır. 8 Eylül 1779’da doğan IV. Mustafa, Kabakçı Mustafa İsyanı neticesinde tahttan indirilen Sultan III. Selim’in yerine 29 Mayıs 1807 tarihinde tahta çıkmış ve 1 yıl, 1 ay, 29 gün tahtta kalmıştır. Alemdar Mustafa Paşa liderliğinde başlatılan hareketle Sultan IV. Mustafa tahttan indirilmiş ve yerine II. Mahmut sultan olmuştur. Bu çalışmada T.C. Devlet Arşivleri Başkanlığı Osmanlı Arşivi Topkapı Sarayı Müzesi Arşivi kaynak olarak kullanılarak Sultan IV. Mustafa için kaleme alınan manzumeler incelenecektir. Devlet arşivlerine göre IV. Mustafa’ya sunulmuş 13 şiir tespit edilmiştir. Biri mahlassız olan bu şiirler İhyâ, Fennî, Muhaşşî, Feyzî, Necîb, Hamdî, Es’ad, Râsih, Muhît mahlaslı şairlere aittir. Daha önce yayımlanmamış bu manzumeler muhteva açısında methiye, yeni yıl ve makam tebrik-nâmesi, cülûsiyye ve şitâiyye-hazâniyye türündedir. Makalede öncelikle Sultan IV. Mustafa hakkında kısa bir bilgi verilecek, ardından 13 manzume; şairleri, şekil ve muhteva özellikleri açısından değerlendirilecektir. Makalenin sonunda şiirlerin çeviri yazılı metinleri okuyucuların istifadesine sunulacaktır.Mustafa IV was one of the Ottoman sultans who ruled for a very short time. Born on September 8, 1779, Mustafa IV ascended the throne on May 29, 1807 and stayed on the throne for 1 year, 1 month and 29 days. Mustafa IV ascended the throne in place of Sultan Selim III, who was deposed as a result of the Kabakçı Mustafa Rebellion. With the movement initiated under the leadership of Alemdar Mustafa Pasha, Sultan Mustafa IV was deposed and Mahmut II became sultan in his place. In this study, the verses written for Sultan Mustafa IV will be analyzed by using the Ottoman Archives of the Turkish Republic State Archives and Topkapı Palace Museum as a source. According to the state archives, 13 poems presented to Mustafa IV were identified. These poems, one of which has no pseudonym, belong to poets with the pseudonyms İhyâ, Fennî, Muhaşşî, Feyzî, Necîb, Hamdî, Es'ad, Râsih, Muhît. These previously unpublished verses are in the genres of eulogy, congratulations, cülûsiyye and şitâiyye-hazâniyye in terms of content. In this article, first a brief information about Sultan Mustafa IV will be given and then the 13 verses will be evaluated in terms of their poets, form and content. At the end of the article, the translated texts of the poems will be presented for the benefit of the readers
The Effect of Validation on Purchase Intention Through Consumer Engagement in Online Brand Communities: The Moderated Mediation Role of Ideal-Self Congruence
No full textBu çalışmanın amacı çevrimiçi marka toplulukları bağlamında onaylanmanın tüketici katılımı boyutları (bilişsel-duygusal-davranışsal) aracılığıyla satın alma niyeti üzerindeki dolaylı etkilerinin ve bu dolaylı etkiler üzerinde ideal benlik uyumunun düzenleyici aracı rolünün incelenmesidir. Araştırma kapsamında veriler kolayda örnekleme yöntemiyle Trendyol çevrimiçi alışveriş sitesinden alışveriş yapan 520 çevrimiçi marka topluluğu üyesinden yüz yüze anket yöntemiyle elde edilmiştir. Araştırmanın amacı doğrultusunda geliştirilen hipotezlerin test edilmesinde sırasıyla regresyon analizi, aracı etki analizi ve koşullu süreç analizleri kullanılmıştır. Araştırmanının sonuçlarına göre onaylanmanın satın alma niyetini tüketici katılımı boyutları aracılığıyla pozitif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde etkilediği belirlenmiştir. Bunun yanında onaylanmanın satın alma niyetini duygusal tüketici katılımı aracılığıyla bilişsel tüketici katılımı ve davranışsal tüketici katılımı aracı boyutlarına göre daha yüksek düzeyde etkilediği tespit edilmiştir. Son olarak onaylanmanın davranışsal tüketici katılımı aracılığıyla satın alma niyeti üzerindeki dolaylı etkisinde ideal benlik uyumunun istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif yönlü düzenleyici etkisinin olduğu belirlenmiştir. Bu doğrultuda algılanan ideal benlik uyumu düzeyi artıkça bu dolaylı etki düzeyinin de arttığı tespit edilmiştir. Öte yandan ideal benlik uyumunun bilişsel tüketici katılımı ve duygusal tüketici katılımı aracılığıyla satın alma niyeti üzerindeki dolaylı etkilerinde ideal benlik uyumunun istatistiksel olarak anlamlı bir düzenleyici rolünün olmadığı belirlenmiştir. Buna rağmen ideal benlik uyumu arttıkça söz konusu dolaylı etkilerin azaldığı tespit edilmiştir.The aim of this study is to investigate the indirect influences of validation on purchase intention through consumer engagement dimensions (cognitive-emotional-behavioural) within online brand communities and the moderation role of ideal self-congruence in these indirect effects. The data were obtained by face-to-face survey method from 520 online brand community members who shopped from Trendyol online shopping site by convenience sampling method. To test the hypotheses aligned with the study's purpose, regression analysis, mediating effect analysis, and conditional process analyses were utilized in that order. The results showed that validation has a statistically significant and positive effect on purchase intention through the dimensions of consumer engagement. Moreover it was found that validation affected purchase intention through affective emotional consumer engagement at a higher level than cognitive consumer engagement and behavioural consumer engagement mediator dimensions. Finally, it was determined that ideal self-congruence had a statistically significant and positive moderation effect on the indirect effect of validation on purchase intention through behavioural consumer engagement. Accordingly, as the level of perceived ideal self-congruence increases, the level of this indirect effect also increases. Conversely, it was determined that ideal self-congruence did not have a statistically significant moderating role in the indirect effects of cognitive and emotional consumer engagement on purchase intention. Nevertheless, as ideal self-congruence increased, the aforementioned indirect effects were found to decrease
Assessment of the use of solar energy sources and cooling seawater in a combination of a basic and two-stage regenerative organic Rankine cycle with a vapor compression refrigeration cycle
No full textThis study evaluates the cooling and power generation of parabolic trough collectors (PTC) using a solar energy source through a system integrated into a combined organic Rankine cycle (ORC) and vapor compression refrigerant (VCR) cycle with R245fa as the fluid. The ORC cycle of the considered system is analyzed in two different variants: basic BORC_VCR and two-stage regenerative DORC_VCR. The energy, exergy efficiencies, and COPs for different operating parameters are compared for the two systems. The exergy efficiency of BORC_VCR and DORC_VCR systems is 3.44% and 3.92%, respectively, with a total exergy destruction of 423.4 kW and 422.6 kW. The designed system's contribution to other combined power and cooling systems in the literature is the ability to use seawater as a heat sink in the condenser of both cycles. Solar energy can serve as a heat source, while seawater can act as a heat sink in the condenser of both cycles. This is ideal for small-scale power and cooling requirements far from the electricity grid and eliminates the need for fossil fuels. The COP of the system increases from 0.3 to 1.8 when the seawater temperature drops from 30 to 5 degrees C (for DORC_VCR). The system's cooling capacity was also calculated for two specific provinces using annual meteorological data. The total cooling capacity obtained was 13,920 kW/year for Antakya and 16,915 kW/year for Adana
An analytical approach to credit appraisal risk assessment using financial ratio analysis and data mining techniques
No full textGünümüzde finansal tablolarda gerçekleştirilen hileler, bankacılık sektöründe kredi riskinin doğru değerlendirilmesini zorlaştırmakta ve finansal istikrarı tehdit etmektedir. Klasik istatistiksel veri madenciliği yöntemleri, bu tür karmaşık hileleri tespit etmede yetersiz kalmakta ve bankaları ciddi maddi zararlara uğratabilmektedir. Bu bağlamda, çalışmanın temel amacı, veri madenciliği yöntemlerinin finansal tablolar üzerinde uygulama potansiyelini araştırarak bankaların kredi değerlendirme süreçlerinde risklerin daha etkin biçimde tespit edilmesini sağlamaktır. Tez kapsamında, Osmaniye ilinde faaliyet gösteren KOBİ niteliğindeki 112 işletmenin finansal verileri analiz edilmiş; bu işletmelerin 56'sı kredi talebi onaylanan ve borçlarını düzenli ödeyenler olarak, diğer 56'sı ise kredi talebi reddedilen ve kredi riski taşıyan işletmeler olarak sınıflandırılmıştır. Araştırmada, literatürde yaygın olarak kullanılan 13 finansal oran temel alınmış ve bu oranlara dayalı veri madenciliği modelleri oluşturulmuştur. Kullanılan analiz araçları arasında SPSS Modeler 18 ve MATLAB R2014a yazılımları yer almakta olup, C5.0, CHAID, CART (Gini ve Twoing), Random Trees, Logistik Regresyon, Discriminant Analizi, LSVM, Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Bayesian Network algoritmaları kullanılmıştır. Her bir model için doğruluk oranları hesaplanmış ve sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, kredi risksiz işletmelerin doğru sınıflandırılmasında %98,21 başarı oranı ile LSVM algoritması öne çıkarken, kredi riskli işletmelerin doğru tahmin edilmesinde %96,43 oranı ile C5.0 ve Random Trees algoritmaları en yüksek performansı göstermiştir. Analiz yöntemleri açısından performans başarıları kıyaslandığında toplam başarı oranı (kredi riskli ve kredi risksiz) açısından %96,43'lük performans başarısıyla Random Trees yöntemi en iyi performansı gösterirken, bunu sırasıyla %95,54'lük başarı performansıyla C5.0 algoritması ve %89,29'luk performansıyla YSA algoritması kaydetmiştir. Araştırmada test edilen hipotezler doğrultusunda, veri madenciliği yöntemlerinin finansal oranlar aracılığıyla kredi değerlendirme risklerini tespit etmede yüksek doğrulukla kullanılabileceği görülmüş ve bu yöntemlerin klasik istatistiksel veri madenciliği analiz tekniklerine kıyasla üstün performans sergilediği sonucuna ulaşılmıştır. Bunun yanında, yalnızca finansal oranlara dayalı verilerle oluşturulan modellerin yüksek başarı sağlaması, veri madenciliği tekniklerinin kredi risklerinin tespitinde güvenilir ve geçerli bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca çalışmada, bankaların kredi değerlendirme süreçlerine bu tür veri madenciliği tabanlı erken uyarı sistemlerinin entegre edilmesi, kredi risklerinin zamanında belirlenmesini sağlayarak kredi risk yönetiminin güçlendirilmesine katkı sunabileceği belirtilmiştir. Araştırmanın öneriler kısmında, gelecekteki çalışmalarda daha geniş veri setleriyle farklı sektörler ve bölgelerden örneklemlerin dahil edilmesi, finansal olmayan değişkenlerin (yönetim kalitesi, piyasa itibarı gibi) modele entegrasyonu ve derin öğrenme algoritmalarının (CNN, LSTM vb.) uygulanması önerilmektedir. Bu çerçevede geliştirilecek daha dinamik ve bütüncül modellerin, bankacılık sektörünün ihtiyaç duyduğu erken uyarı sistemlerinin temelini oluşturabileceği vurgulanmaktadır. Bu çalışma, bankacılık sektörü özelinde kredi risk yönetiminde yeni bir yaklaşım sunmakta ve akademik literatüre özgün bir katkı sağlamaktadır. Tezin sonuçları, özellikle kredi risklerinin önlenmesi ve tespit edilmesi noktasında hem pratik hem de teorik düzeyde önemli açılımlar içermektedir.In the current banking landscape, fraudulent activities in financial statements pose significant challenges to the reliable evaluation of credit risk and jeopardize overall financial stability. Traditional statistical and data mining approaches often fall short in detecting these sophisticated forms of fraud, potentially leading to substantial financial losses for banks. Accordingly, this study aims to explore the effectiveness of applying data mining techniques to financial statement analysis as a means of enhancing the identification of risk within the credit evaluation processes of financial institutions. Within the thesis framework, financial data for 112 Osmaniye-based SMEs were examined. These enterprises were stratified into two groups of 56: one group demonstrated creditworthiness through approved loans and consistent repayment, while the other group displayed credit risk, evidenced by loan rejections The study is based on 13 financial ratios that are widely used in the literature and data mining models are created based on these ratios. The analysis tools used include SPSS Modeler 18 and MATLAB R2014a software and C5.0, CHAID, CART (Gini and Twoing), Random Trees, Logistic Regression, Discriminant Analysis, LSVM, Artificial Neural Network (ANN) and Bayesian Network algorithms were used. Accuracy metrics were computed for each classification model, and their predictive performances were comparatively analyzed. The LSVM algorithm demonstrated the highest accuracy in identifying enterprises without credit risk, achieving a classification success rate of 98.21%. In contrast, the C5.0 and Random Trees algorithms excelled in predicting enterprises with credit risk, both attaining an accuracy of 96.43%. When evaluating the overall classification performance across both risk categories, the Random Trees algorithm emerged as the most effective, with a total success rate of 96.43%, followed by the C5.0 algorithm at 95.54%, and the Artificial Neural Network (ANN) model at 89.29%. The analysis supports the study's hypotheses, concluding that data mining approaches not only enable highly accurate credit risk detection based on financial ratios but also surpass the efficacy of classical statistical techniques used in data analysis. Furthermore, the strong predictive performance of models developed solely from financial ratio inputs underscores the reliability and validity of data mining methods in credit risk detection. The results also highlight the potential benefits of incorporating data mining–driven early warning systems into banks' credit evaluation frameworks, as such integration may enhance credit risk management by enabling the timely identification and mitigation of potential defaults. The recommendations of the study propose that future research should expand the scope by incorporating larger datasets that encompass various sectors and geographical regions. Additionally, the inclusion of non-financial variables—such as managerial competence and market reputation—into the modeling process is advised. It is also recommended that advanced deep learning techniques, including Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, be employed. Developing more comprehensive and adaptive models within this framework is expected to provide a robust foundation for the early warning systems required by the banking industry. This research introduces an innovative perspective on credit risk management within the banking industry and offers a distinctive contribution to the existing academic literature. The findings of the study carry significant theoretical and practical implications, particularly in enhancing the detection and prevention of credit risk
Investigating the effectiveness of an imidazopyridine-based compound as an anti-corrosive additive for mild steel in molar hydrochloric acid solutions: a mutual multi-facet experimental and computational approach
No full textThe use of effective, environmentally friendly inhibitors is a promising strategy to mitigate metallic corrosion. This work involved the development of a new imidazopyridine-based compound (i.e., MPPIP) and an assessment of its effectiveness as an anti-corrosive entity for the mild steel metal (MS) in 1.00 M hydrochloric acid medium. The compound's performance was evaluated using potentiodynamic polarization (PDP) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS), which demonstrated that MPPIP achieves 98% inhibition efficiency with 10-3 M concentration at room temperature. The electrochemical analysis confirmed that MPPIP acts as a mixed-type inhibitor, reducing both anodic and cathodic reactions. Thermodynamic analyses revealed that MPPIP adsorption follows Langmuir's isotherm, involving a combination of physisorption and chemisorption mechanisms. Additional validation was performed using UV-Vis spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM), and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), which revealed a uniform protective film on the steel surface, preventing metal dissolution. Computational approaches, including density functional theory (DFT) and Monte Carlo simulations, highlighted the molecule's high electron-donating ability and strong adsorption energy, confirming its strong interaction with the metal surface. These findings demonstrate that MPPIP is a promising and efficient corrosion inhibitor for mild steel in acidic environments with inexpensive and easily synthesized route characteristics
Osmaniye Çocuk Folklorunda Bitkiler
No full textÇocuk folklorunda oyunlar, önemli bir yer tutmaktadır. Oyun kültürü içerisinde bitkilerin özel bir yeri vardır. Köy ortamında geniş bahçeleri olan müstakil evlerde doğayla iç içe yaşayan çocuklar, bitkilere kolayca ulaşabilmişlerdir. Bitkiler insanların geçmişle bağ kurmasını sağlar. Çocukluk yıllarını, oynanan oyunları, yapılan oyuncakları, oyun arkadaşlarını hatırlatır. Oyunda kullanılan bitkiler, doğada her çocuğun kolay bir şekilde erişebileceği bolluk ve çeşitliliktedir. Bu malzemeleri işleyen çocukların zihinsel faaliyetleri ve el becerileri gelişir. Bitkileri, ayırt edici özellikleriyle birlikte tanır. Doğayı ve doğadaki bitkileri koruma konusunda bilinç sahibi olur. Osmaniye’de özellikle ilkbahar mevsiminde çocukların bitkilerle ilişkisi artar. Günlerin uzaması, havaların ısınması ve bitkilerin yeşerip çiçek açmasıyla uygun şartlar oluşur. Yaz mevsiminde yaylaya gidebilen çocuklar farklı bitkilere erişerek oyunlarına devam edebilmektedir. Sanayileşme, kentleşme, köyden kente göç, tarım ve hayvancılık yapan nüfusun azalması, konargöçer yaşam biçiminden yerleşik hayata geçişle birlikte çocuklar doğadaki bitkilerden uzaklaşmışlardır. Geleneksel olarak öğrendikleri, kendi başlarına tasarlayıp ürettikleri oyuncaklar, yerini satın alınan atölye ve fabrika ürünü ahşap ya da farklı malzemelerden üretilen oyuncaklara bırakmıştır. Osmaniye çocuk folklorunda bitkiler; oyuncak, oyun ve aktivite aracı yapımında kullanılmaktadır. Çocuk oyun isimlerinde, tekerlemelerde ve oyun içeriklerinde çeşitli bitki adlarına başvurulmaktadır. Oyun olarak süslenmede, süs eşyaları yapmada bitkiler kullanılmakta ve bitkilerle niyet fal oyunları oynanmaktadır. Bitkiler yiyecek çeşidi olarak da önemli bir yere sahiptir. Osmaniye çocuk folklorunda bitkilerin yerini tespit edip yaşanan değişimleri analiz etmenin amaçlandığı bu makalede literatür taraması yapılmış, alan araştırmasında gözlem ve görüşme teknikleriyle bilgiler elde edilmiştir. Verilerin değerlendirilmesinde nitel araştırma yöntemi takip edilmiştir
Horseshoe vortex formation around a rotationally oscillating cylinder: Experimental investigation with PIV
No full textThis study aimed to experimentally investigate the horseshoe vortex region of a round cylinder positioned on a flat surface in a water channel at different rotational speeds and different frequencies. Experiments were carried out at three distinct oscillation amplitudes (theta A = 60 degrees, 120 degrees, and 180 degrees) and four different forcing frequencies (FR = 0.1, 0.3, 0.6, and 1.2) under a Reynolds number of 5000. Compared to the state of a stationary cylinder, applying a rotational oscillation to the cylinder changed the flow structure mostly in the wake region of the horseshoe vortex structure. Furthermore, as the rotation angle increased (theta = 120 degrees at FR = 0.1 and theta = 180 degrees at FR = 0.6), the vortex core progressively moved closer to the cylinder surface, leading to a reduction in the dead flow zone. Among the investigated cases, the condition of theta = 180 degrees with FR = 0.3 was particularly notable, as it eliminated the dead flow zone in the cylinder wake and demonstrated a clearer effect of the flow control method within the horseshoe vortex region. These findings suggest that rotational oscillation can effectively modify the flow structure and mitigate flow separation in the horseshoe vortex region.Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) [TUBITAK-218M357]; TUBITAK; Office of Scientific Research Projects of Osmaniye Korkut Ata University [OKUBAP-2024-PT2-019]This research was funded by The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) under the project titled TUBITAK-218M357. The authors would like to express their gratitude to TUBITAK for their support. The authors acknowledge the financial support of Office of Scientific Research Projects of Osmaniye Korkut Ata University for funding under Contract No: OKUBAP-2024-PT2-019. Also, we are very grateful to the reviewers for their valuable comments, which have been utilized to improve the quality of the paper
A New Bipolar Approach Based on the Rooster Algorithm Developed for Utilization in Optimization Problems
No full textMeta-heuristic algorithms are computational methods inspired by evolutionary processes, animal or plant behaviors, physical events, and other natural phenomena. Due to their success in solving optimization problems, meta-heuristic algorithms are widely used in the literature, leading to the development of novel variants. In this paper, new swarm-based meta-heuristic algorithms, called Improved Roosters Algorithm (IRA), Bipolar Roosters Algorithm (BRA), and Bipolar Improved Roosters Algorithm (BIRA), which are mainly based on Roosters Algorithm (RA), are presented. First, the new versions of RA (IRA, BRA, and BIRA) were compared in terms of performance, revealing that BIRA achieved significantly better results than the other variants. Then, the performance of the BIRA algorithm was compared with the performances of meta-heuristic algorithms widely used in the literature, Standard Genetic Algorithm (SGA), Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimization (PSO), Cuckoo Search (CS), and Grey Wolf Optimizer (GWO), and thus, its success in the literature was tested. Moreover, RA was also included in this test to show that the new version, BIRA, is more successful than the previous one (RA). For all comparisons, 20 well-known benchmark optimization functions, 11 CEC2014 test functions, and 17 CEC2018 test functions, which are also in the CEC2020 test suite, were employed. To validate the significance of the results, Friedman and Wilcoxon Signed Rank statistical tests were conducted. In addition, three commonly used problems in the field of engineering were used to test the success of algorithms in real-life scenarios: pressure vessel, gear train, and tension/compression spring design. The results indicate that the proposed algorithm (BIRA) provides better performance compared to the other meta-heuristic algorithms