4441 research outputs found
Sort by
Investigation of transposition models, optimization of tilt angles, and solar radiation intensity for fixed and tracked south-facing solar photovoltaic surfaces in provinces of türkiye
Get PDFSolar energy has gained increasing importance in today's world and become a viable primary energy source in the recent decade. The estimation of total solar radiation (TSR) intensity on photovoltaic (PV) surfaces is crucial for the design, performance optimization, and economic assessment of solar PV plants operating in different geolocations and climates. Solar tracking equipment can be applied to optimize the TSR intensity gathered by solar PV surfaces. On the other hand, energy gain can be considerably increased with the use of optimally tilted PV surfaces. Various transposition models can be utilized in performance calculations for PV plants in the estimation of TSR intensity on PV surfaces. One of the aims of this thesis is to perform a reliable estimation of optimal tilt angle (OPTA) values and TSR intensities for solar fixed systems (SFS) and solar tracking systems (STS) by applying Liu-Jordan, Hay-Davies, Klucher, Reindl, HDKR, and Perez transposition models over a specific period in Türkiye. So, this thesis investigates solar PV plant performances and optimization methods for Türkiye. The large-scale solar PV plants in Türkiye have been increasing at a remarkable rate in the last few decades because of the region's high solar energy potential. However, it is understood from the literature review that there is still limited research on the OPTA to maximize the TSR intensity of the PV plants in the provinces of Türkiye. Therefore, case studies, application studies, and experimental studies have been conducted for various provinces and regions of Türkiye within the scope of this thesis. In this context, solar PV plant cost analysis based on levelized cost of energy (LCOE) is investigated. Besides, transportable, isolated microgrid design is carried out in rural and remote areas for humanitarian purposes to reduce time, effort, and costs, which provides a sustainable solution for small-scale PV power production. Additionally, an optimal solution approach for power management with energy storage (ES) is presented. Aside from the designed system's cost-benefit analysis, important criteria such as lifespan, payback period, battery performance, and energy production have been evaluated. The distributed energy resources (DER) with the load flow in a 24-hour scenario is modeled, and simulated, also the findings are presented in terms of financial, regional, and technical parameters as well as numerical modeling. It is focused on a quantitative analysis of the OPTA values of south-oriented PV surfaces, and the TSR intensity collected by optimally tilted and tracked PV surfaces using different collections of global solar radiation (GSR) data in Türkiye. TSR values and energy gains on optimally tilted and tracked PV surfaces in 81 provinces and 7 geographical regions of Türkiye are predicted. OPTA values map of Türkiye has been created for all provinces where solar plants could be established. It is found that the OPTA values of all provinces and regions are below the latitude values of Türkiye (36º'N - 42º'N). Annual OPTA values for south-facing PV surfaces are predicted between 28º to 36º throughout the year by applying an isotropic transposition model. It is revealed that the loss in annual TSR does not surpass 0.5% due to the 5° offset of the tilt angle from the OPTA of SFSs. It is observed that the TSR values on PV surfaces are considerably affected by the geographical and climatic characteristics even between the geolocations with close latitude values in Türkiye. In light of this research, it is recommended that the solar energy potential of Türkiye geolocations be significantly enhanced by installing Solar STSs (STS) for maximal utilization of solar energy. In the absence of an STS, the annual OPTA setting of a PV surface can be a typical strategy. It is evident that the results obtained from the present study are in good agreement and similar to the results of previous studies in the last decade. It is found that the predicted discrepancy of the OPTA values is between ±1º and ±3º for all provinces due to differences in transposition models and solar datasets used in the previous studies. The differences in predicted values for Central Anatolia by applying the different transposition models are determined to be 4.78% for an SFS, 8.55% for a one-axis STS, and 10.01% for a two-axis STS on average, respectively. It is understood that the correlation is inverse between solar declination and energy gain, both in the actual and predicted data. Reasonably small mismatches have been found between the theoretical predictions and the actual energy productions, which validates the proposed transposition models for prediction. In the study conducted with actual data, it has been determined that the accuracy of the satellite-based National Aeronautics and Space Administration, Surface Meteorology and Solar Energy (NASA-SSE) monthly GSR data is quite high and that it can be used safely in solar plant projects. In addition, it has been understood that the METEONORM prediction values are always higher than the NASA-SSE prediction values. It has been observed in the geolocation that the reduction in actual production efficiency was sourced by climatic variations. The one-axis horizontal STS has produced PV electricity annual yield of 22.34% more than the SFS (average annual PV energy production for 2021 and 2022 years). In comparison with actual production data, It is seen that the deviation rates between actual and predicted productions occurred at an average of 0.98% in SFS, and an average of 4.46% in STS. The annual energy loss for the implemented one-axis STS is estimated to be 13.89% on average, and for SFS it is estimated to be 14.00% on average. It is found that the increase in TSR intensity on one-axis horizontal STS is 0.63% in the case of the continued rotation from ±60° to ±90° (±30°). The increase in net PV electricity production is 1.36%. The thesis also highlights the potential of using multiple transposition models to provide more robust estimates for the annual, seasonal, and monthly solar energy gain in the desired geolocations of Türkiye. On the other hand, this thesis reveals that some solar anisotropy parameters involved in transposition models significantly influence the quality of the estimation results. It is emphasized that the accuracy of model outputs strongly depends on the density and quality of the solar input data sets. The TSR estimation model is in good agreement with the field measurement. The actual production results confirm the trends of the transposition models in solar energy production estimations. It is well understood that the validated transposition models can be securely applied in various implementations of a large-scale PV plant in any location of Türkiye, and around the world thanks to low computational cost. It is believed that the findings of this thesis will support the literature for Türkiye and will provide useful knowledge for researchers, investors, designers, and engineers dealing with solar PV plants. It is expected that derived solar data will provide insight into identifying the geolocation and suitable technologies and methodologies for the deployment of solar PV plants in the provinces of Türkiye. This derived data will be useful in assessing the operational benefits of solar PV plants based on their actual PV electricity production. The produced data and implementing experience of solar PV plants can be applied to future solar-based projects. Therefore, this implementation study will not only provide invaluable information and tools for Turkish PV industries and researchers but also offer helpful prediction methodologies for PV implementations in other countries.Güneş enerjisi günümüz dünyasında giderek artan bir önem kazanmış ve son on yılda uygulanabilir bir birincil enerji kaynağı haline gelmiştir. Fotovoltaik (PV) yüzeylerdeki toplam güneş ışınımı (TSR) yoğunluğunun tahmini, farklı coğrafi konumlarda ve iklimlerde çalışan güneş PV tesislerinin tasarımı, performans optimizasyonu ve ekonomik değerlendirmesi için çok önemlidir. PV yüzeyleri tarafından toplanan TSR yoğunluğunu optimize etmek için güneş takip ekipmanı uygulanabilir. Öte yandan, optimum şekilde eğimli PV yüzeylerinin kullanılmasıyla enerji kazancı önemli ölçüde artırılabilir. PV yüzeylerindeki TSR yoğunluğunun tahmininde ve PV tesislerine yönelik performans hesaplamalarında çeşitli aktarım modellerinden yararlanılabilir. Bu tezin amaçlarından biri, Liu-Jordan, Hay-Davies, Klucher, Reindl, HDKR ve Perez aktarım modellerini uygulayarak, sabit yapılı (SFS) ve güneş takipli (STS) PV santralları için optimal eğim açısı (OPTA) değerleri ve TSR yoğunluklarının güvenilir bir tahminini Türkiye'de belirli bir dönemde gerçekleştirmektir. Bu tez Türkiye için güneş enerjisi santrallerinin performanslarını ve optimizasyon yöntemlerini araştırmaktadır. Türkiye'deki büyük ölçekli güneş PV santralleri, bölgenin yüksek güneş enerjisi potansiyeli nedeniyle son birkaç on yılda dikkat çekici bir oranda artıyor. Ancak Türkiye illerinde PV santrallerinin TSR yoğunluğunu maksimuma çıkarmak için OPTA konusunda halen sınırlı sayıda araştırma olduğu literatür incelemesinden anlaşılmaktadır. Bu nedenle bu tez kapsamında Türkiye'nin çeşitli il ve bölgelerine yönelik örnek olay çalışmaları, uygulama çalışmaları ve deneysel çalışmalar yapılmıştır. Bu bağlamda, seviyelendirilmiş enerji maliyetine (LCOE) dayalı güneş PV tesisi maliyet analizi yapılmıştır. Bunun yanında, taşınabilir, izole mikro şebeke tasarımı, küçük ölçekli PV enerji üretimi için sürdürülebilir bir çözüm sağlayan, zaman, çaba ve maliyetleri azaltmak amacıyla kırsal ve uzak bölgelerde insani amaçlar için tasarlanmıştır. Ayrıca enerji depolama (ES) ile güç yönetimi için optimal bir çözüm yaklaşımı sunulmaktadır. Tasarlanan sistemin fayda-maliyet analizinin yanı sıra ömrü, geri ödeme süresi, batarya performansı, enerji üretimi gibi önemli kriterler de değerlendirilmiştir. 24 saatlik senaryoda yük akışı ile dağıtılmış enerji kaynakları (DER) modellenip simüle edilmiş, ayrıca sayısal modellemenin yanı sıra finansal, bölgesel ve teknik parametreler açısından bulgular sunulmuştur. Türkiye'deki farklı küresel güneş ışınımı (GSR) verileri koleksiyonları kullanılarak güneye bakan PV yüzeylerinin OPTA değerlerinin ve optimum şekilde eğimli ve takip edilen PV yüzeyleri tarafından toplanan TSR yoğunluğunun niceliksel bir analizine odaklanılmıştır. Türkiye'nin 81 ilinde ve 7 coğrafi bölgesinde optimum eğimli ve takip edilen PV yüzeylerinde TSR değerleri ve enerji kazanımları tahmin edilmektedir. Güneş enerjisi santrallerinin kurulabileceği tüm iller için Türkiye OPTA değer haritası oluşturulmuştur. Tüm il ve bölgelerin OPTA değerlerinin Türkiye enlem değerlerinin (36°'K - 42°'K) altında olduğu tespit edilmiştir. Güneye bakan PV yüzeyleri için yıllık OPTA değerleri, izotropik bir aktarma modeli uygulanarak yıl boyunca 28° ila 36° arasında tahmin edilmektedir. SFS'lerin OPTA'sından eğim açısının 5° kayması nedeniyle yıllık TSR'deki kaybın %0,5'i aşmadığı ortaya çıkmıştır. Türkiye'de yakın enlem değerlerine sahip coğrafi konumlar arasında bile PV yüzeylerindeki TSR değerlerinin coğrafi ve iklimsel özelliklerden önemli ölçüde etkilendiği görülmektedir. Bu araştırmanın ışığında, güneş enerjisinden maksimum düzeyde yararlanmak için Güneş STS'lerinin (STS) kurulmasıyla Türkiye coğrafi konumlarının güneş enerjisi potansiyelinin önemli ölçüde artırılabileceği önerilmektedir. Bir STS'nin yokluğunda, bir PV yüzeyinin yıllık OPTA ayarı tipik bir strateji olabilir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçların son on yılda yapılan çalışmaların sonuçlarıyla iyi bir uyum içinde ve benzer olduğu açıktır. Önceki çalışmalarda kullanılan aktarım modelleri ve güneş veri setlerindeki farklılıklar nedeniyle OPTA değerlerinin tahmin edilen farklılığının tüm iller için ±1° ile ±3° arasında olduğu tespit edilmiştir. Orta Anadolu için farklı aktarma modelleri uygulanarak tahmin edilen değerlerdeki farklılıklar ortalama olarak SFS için %4,78, tek eksenli STS için %8,55 ve iki eksenli STS için %10,01 olarak belirlenmiştir. Güneş sapması ile enerji kazanımı arasındaki korelasyonun hem gerçek hem de tahmin edilen verilerde ters olduğu anlaşılmaktadır. Teorik tahminler ile gerçek enerji üretimleri arasında oldukça küçük uyumsuzluklar bulunmuştur ve bu da tahmin için önerilen aktarma modellerini açıkça doğrulamaktadır. Gerçek verilerle yapılan çalışmada, uydu tabanlı Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi, Yüzey Meteorolojisi ve Güneş Enerjisi (NASA-SSE) aylık GSR verilerinin doğruluğunun oldukça yüksek olduğu ve güneş santrali projelerinde güvenle kullanılabileceği belirlenmiştir. Ayrıca METEONORM tahmin değerlerinin her zaman NASA-SSE tahmin değerlerinden yüksek olduğu anlaşılmıştır. Coğrafi lokasyonda, fiili üretim verimliliğindeki azalmanın iklim değişikliklerinden kaynaklandığı gözlemlenmiştir. Tek eksenli yatay STS, SFS'den (2021 ve 2022 yıllarının ortalama yıllık PV enerji üretimi) %22,34 daha fazla yıllık PV elektrik verimi üretmiştir. Gerçekleşen üretim verileriyle karşılaştırıldığında, gerçekleşen ve tahmin edilen üretimler arasındaki sapma oranlarının SFS'de ortalama %0,98, STS'de ise ortalama %4,46 olduğu görülmektedir. Uygulanan tek eksenli STS için yıllık enerji kaybının ortalama %13,89, SFS için ise ortalama %14,00 olacağı tahmin edilmektedir. Döndürmenin ±60°'den ±90°'ye (±30°) kadar devam etmesi durumunda tek eksenli yatay STS'de TSR yoğunluğundaki artışın %0,63 olduğu bulunmuştur. Net PV elektrik üretimindeki artış ise %1,36 olmuştur. Tez aynı zamanda Türkiye'nin istenen coğrafi konumlarında yıllık, mevsimsel ve aylık güneş enerjisi kazanımı için daha sağlam tahminler sağlamak üzere çoklu aktarım modellerinin kullanılması potansiyelini de vurgulamaktadır. Öte yandan bu tez, transpozisyon modellerinde yer alan bazı güneş anizotropi parametrelerinin tahmin sonuçlarının kalitesini önemli ölçüde etkilediğini ortaya koymaktadır. Model çıktılarının doğruluğunun büyük ölçüde güneş enerjisi girdi veri setlerinin yoğunluğuna ve kalitesine bağlı olduğu vurgulanmaktadır. TSR tahmin modeli saha ölçümüyle iyi bir uyum içindedir. Gerçek üretim sonuçları, güneş enerjisi üretim tahminlerinde aktarım modellerinin eğilimlerini doğrulamaktadır. Doğrulanmış aktarım modellerinin, düşük hesaplama maliyeti sayesinde Türkiye'nin herhangi bir yerinde ve dünyanın herhangi bir yerindeki büyük ölçekli bir PV santralinin çeşitli uygulamalarında güvenli bir şekilde uygulanabileceği anlaşılmıştır. Bu tezde elde edilen bulguların Türkiye literatürüne destek sağlayacağı ve güneş PV santralleri ile uğraşan araştırmacılara, yatırımcılara, tasarımcılara ve mühendislere faydalı bilgiler sağlayacağına inanılmaktadır. Elde edilen güneş enerjisi verilerinin, Türkiye illerinde güneş PV santrallerinin kurulumu için coğrafi konumun ve uygun teknolojilerin ve metodolojilerin belirlenmesi konusunda fikir vermesi beklenmektedir. Elde edilen bu veriler, gerçek PV elektrik üretimine dayalı olarak güneş PV tesislerinin operasyonel faydalarının değerlendirilmesinde faydalı olacaktır. Güneş PV tesislerinin ürettiği veriler ve uygulama deneyimi, gelecekteki güneş enerjisi bazlı projelere uygulanabilir. Bu nedenle, bu uygulama çalışması yalnızca Türk PV endüstrileri ve araştırmacıları için çok değerli bilgi ve araçlar sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda diğer ülkelerdeki PV uygulamaları için de yararlı tahmin metodolojileri sunacaktır
Innovative diagnostic tool: Convolutional neural network for early fat malabsorption detection in pediatric patients with chronic diarrhea
No full textBackground: Chronic diarrhea in children poses a significant clinical challenge and can lead to adverse health outcomes. Among various causes, fat malabsorption is particularly concerning, as it may lead to inadequate nutrient absorption, malnutrition, and impaired growth. Prompt and precise diagnosis is crucial for implementing effective treatments. Objectives: The goal of this study is to utilize deep learning to create a superior diagnostic tool that exceeds traditional methods, facilitating the early identification of fat malabsorption in children suffering from chronic diarrhea. Methods: In a preliminary study involving 100 pediatric patients, 25 machine learning algorithms were evaluated. The convolutional neural network (CNN) was identified as the most effective and subsequently refined through hyperparameter tuning. Results: The CNN model exhibited exceptional performance, attaining a test accuracy of 97% and an area under the curve (AUC) score of 99.4%. These results underscore its reliability in accurately identifying cases of fat malabsorption. Conclusions: This research represents noteworthy progress in pediatric gastroenterology, merging deep learning techniques with medical expertise to develop a dependable and rapid diagnostic tool. This innovative method promises significant improvements in detecting fat malabsorption, potentially transforming clinical practices and enhancing patient outcomes in children with chronic diarrhea
Beslenme ve diyet polikliniğine başvuran yetişkin bireylerde yeme davranışı, metabolik parametreler, antropometrik ölçümler ve visseral adipozite ındeksinin araştırılması
Get PDFYeme davranışında oluşan değişiklikler yetersiz veya aşırı beslenmeye ya da yeme bozukluklarına yol açabilmektedir. Aşırı enerji tüketimi sonucu obezite oluşabilir ve obezite de diyabet, kalp damar hastalıkları, hipertansiyon, dislipidemi, inme, kanser dahil pek çok hastalık için risk faktörüdür. Bu araştırmanın amacı yeme davranışı ile metabolik parametreleri, antropometrik ölçümler ve visseral adipozite indeksi arasındaki ilintilerin araştırılmasıdır. Araştırma tanımlayıcı, kesitsel bir çalışma olup Derik Devlet Hastanesi Beslenme ve Diyetetik Polikliniğine başvuran, 19-65 yaş arası 110 (E: 38, K: 72) birey üzerinde yürütülmüştür. Bireylerin demografik özellikleri, beslenme alışkanlıkları, yeme davranışları ile ilgili veriler araştırmacı tarafından yüz yüze görüşülerek elde edilmiş, antropometrik ölçümleri alınmış ve metabolik parametreleri kaydedilmiştir. Katılımcılar en çok (%46,4) obezite nedeni ile diyet polikliniğine başvurmuşlardır. Katılımcıların %60,9'u öğün atlamaktadır ve %60,9'u ara öğün yapmamaktadır. Bireylerin %84,5'i düzenli egzersiz yapmadıklarını belirtmiştir. Erkeklerin visseral adipozite indeksi (VAİ) 10,0±8,52 iken kadınların 4,4±2,94 dir (p<0,05). VAİ'ndeki 1 birimlik artışının; total kolesterol (T-K) değerinde 8.325 mg/dL, Trigliserit (TG) değerinde 18,670 mg/dL, LDL-K değerinde 2,020 mg/dL ve AKŞ değerinde 2,286 mg/dL'lik artışa ve HDL-K değerinde ise 0,765 birimlik azalmaya neden olduğu bulunmuştur (p<0,05). Bireylerin yeme davranışları üç faktörlü yeme ölçeği (TFEQ-Tr21) ile belirlenmiştir. Bilişsel Kısıtlama (BK), Duygusal Yeme (DY) ve Kontrolsüz yeme (KY) puanları sırasıyla 11,1±4,52, 16,3±6,21 ve 23,3±6,47 dir. Katılımcıların BK puanı ile DY ve KY puanları arasında negatif korelasyon, DY ve KY arasında ise pozitif korelasyon olduğu saptanmıştır (p<0,05). Bireylerin DY ve KY puanları ile antropometrik değerleri (BKİ, bel çevresi ve Bel/Boy oranı) ve metabolik parametreleri (T-K, LDL-K, TG ve AKŞ) arasında pozitif korelasyon olduğu görülmüştür (p<0,05). Egzersiz düzeyinin artması DY ve KY puanlarında azalmaya katkı sağlamıştır (p<0,05). ADD açısından şiddetli risk grubunda VAİ değerine sahip bireylerin DY ve KY puan ortalamalarının, normal VAİ değerine sahip bireylerden daha yüksek olduğu saptanmıştır (p<0,05). Tüm bu veriler doğrultusunda, yetişkinlerin yeme davranışlarının araştırılması ve düzeltici önlemlerin alınması obezitenin ve özellikle visseral obezitenin oluşmasının engellenmesi olası komorbiditelerin önlenmesi açısından önemlidir.Changes in eating behavior can lead to under- or over-nutrition or eating disorders. Obesity may occur due to excessive energy consumption and is a significant risk factor for numerous diseases including diabetes, cardiovascular diseases, hypertension, dyslipidemia, stroke and cancer. This study aims to investigate the relationships between eating behavior, blood parameters, anthropometric measurements and the visceral adiposity index (VAI). This descriptive, cross-sectional study was conducted on 110 individuals (38 males and 72 females) aged 19-65, who applied to the Derik State Hospital Nutrition and Dietetics Polyclinic. Data on demographic characteristics, nutritional habits, and eating behaviors were collected through face-to-face interviews, anthropometric measurements were taken and blood findings were recorded. The majority of participants (46.4%) sought diet clinic services due to obesity. Among the participants, 60.9% reported skipping meals and 60.9% did not have snacks. Additionally, 84.5% stated that they did not exercise regularly. The VAI for men was 10.0±8.52, while it was 4.4±2.94 for women (p<0.05). An increase of 1 unit in VAI was associated with increases of 8.325 mg/dL in total cholesterol (T-C), 18.670 mg/dL in triglyceride (TG), 2.020 mg/dL in LDL-C and 2.286 mg/dL in fasting blood glucose (FBG), along with a decrease of 0.765 units in HDL-C (p<0.05). Eating behaviors were assessed using the three-factor eating questionnaire (TFEQ-Tr21). The scores for Cognitive Restraint (CR), Emotional Eating (EE), and Uncontrolled Eating (UE) were 11.1±4.52, 16.3±6.21 and 23.3±6.47, respectively. A negative correlation was found between participants' BMI scores with their CR and EE scores and a positive correlation between their CR and EE scores (p<0.05). Positive correlations were observed between participants' EE and UE scores with their anthropometric values (BMI, waist circumference and waist/height ratio), as well as with their blood findings (T-C, LDL-C, TG, and FBG) (p<0.05). Increased exercise levels contributed to decreases in EE and HF scores (p<0.05). Additionally, individuals with VAI values in the severe risk group for visceral obesity had higher EE and HF scores than those with normal VAI values (p<0.05). These findings highlight the importance of investigating eating behaviors and implementing corrective measures to prevent obesity, particularly visceral obesity and associated comorbidities
Application of three leaf domain on a subclass of bi-univalent functions
No full textIn this manuscript, our inspiration stems from recent advancements in research and the widely recognized notion of coefficient estimates applicable to analytic and bi-univalent functions(BF) categories. Initially, we introduce fresh subcategories, denoted as \mathcal{T}{\mathcal{D}_\Sigma }, within the realm of analytic functions(AF) and BF. These subcategories are intricately linked with the concept of a three-leaf domain. Subsequently, we tackle the Fekete-Szegö problem within the scope of the \mathcal{T}{\mathcal{D}_\Sigma } class that pertains to a three-leaf domain. We concentrate on setting boundaries for the coefficients, as well as defining a maximum limit for the second Hankel determinant(HD). Notably, it should be emphasized that nearly all outcomes attain their utmost precision, accompanied by the presentation of their respective extreme functions. © 2024 IEEE
Narrative Terapi Temelli Grup Programının evli bireylerin evlilik doyumu düzeylerine etkisi
Get PDFEvlilik doyumu, eşlerin ilişkilerinden tatmin olma düzeyleriyle bağlantılıdır ve bu doyumun sürdürülmesinde yaşanan zorluklar evliliklerde çatışma ve boşanma gibi çeşitli problemlere sebep olabilmektedir. Bu sebeple evli bireylerin evlilik doyumu düzeylerinin artırılmasına yönelik müdahale programlarının geliştirilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma ile 'Narrative Terapi Temelli Grup Programının Evli Bireylerin Evlilik Doyum Düzeylerine Etkisi'nin incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırma ön test-son test kontrol gruplu modele uygun olarak hazırlanmıştır. Çalışma grubu Elazığ'da ikamet eden evli 11 kadın, 3 erkek olmak üzere 14 bireyden (eşlerden yalnızca biri) oluşmaktadır. Araştırma kapsamında veri toplama aracı olarak demografik bilgi formu ve katılımcıların evlilik doyum düzeylerini ölçebilmek amacıyla Canel (2007) tarafından geliştirilen Evlilik Doyum Ölçeği (EDÖ) kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, Narrative Terapi Temelli Grup Programı'na katılan deney grubundaki katılımcıların son ölçüm evlilik doyum düzeyleri, ilk ölçümlere göre önemli ölçüde artmıştır. Kontrol grubunda ise herhangi bir farklılık gözlenmemiştir. Ancak, beklenenin aksine, deney ve kontrol grubunun evlilik doyum düzeyleri arasında anlamlı bir farklılık saptanmamıştır.The level of marital satisfaction is associated with the extent to which spouses are satisfied with their relationships, and challenges in maintaining this satisfaction can lead to various problems in marriages, such as conflict and divorce. Therefore, it is crucial to develop intervention programs aimed at increasing the level of marital satisfaction among married individuals. This study aims to examine 'The Effect of A Narrative Therapy Based Group Program of Marital Satisfaction Levels of Married Individuals.' The research was designed in accordance with the pre-test-post-test control group model. The study group consists of 14 individuals, including 11 married women and 3 married men residing in Elazığ, Turkey (only one spouse from each couple). The data collection tools used in the study include a demographic information form and the Marital Satisfaction Scale, developed by Canel (2007), to measure the participants' marital satisfaction levels. According to the research results, the post-test marital satisfaction levels of the participants in the experimental group who attended The Narrative Therapy Based Group Program have significantly increased compared to the pre-test levels. In the control group, however, no difference has been observed. However, contrary to expectations, no significant difference was found in the marital satisfaction levels between the experimental and control groups. Keywords: marital satisfaction, narrative therapy, married individual
A comparative assessment of machine learning and deep learning models for the daily river streamflow forecasting
No full textForecasting river streamflow is crucial for hydrological science and optimal water resources management. In this study, six predictive methods were developed, including three machine learning models—random forest (RF), decision tree (DT), and K-nearest neighbors (KNN)—and three deep learning frameworks comprising convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and a hybrid CNN-LSTM model. Two gauging stations on the McKenzie River in the United States (USGS 14162500 and USGS 14163900) were selected as case studies for model performance evaluation. Error metrics including root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), determination coefficient (R²), and Kling-Gupta efficiency (KGE) were applied. Results demonstrated that the deep learning models consistently outperformed the machine learning methods for river streamflow forecasting at both sites. The hybrid CNN-LSTM model yielded the most accurate predictions. Specifically, the error metrics for the superior CNN-LSTM model during testing stage were as follows: at USGS 14162500, RMSE = 14.68 m³/s, MAE = 6.29 m³/s, R² = 0.930, and KGE = 0.960; at USGS 14163900, RMSE = 22.54 m³/s, MAE = 8.48 m³/s, R² = 0.882, and KGE = 0.935. © The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2024
UAVs-FFDB: A high-resolution dataset for advancing forest fire detection and monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs)
Get PDFForest ecosystems face increasing wildfire threats, demanding prompt and precise detection methods to ensure efficient fire control. However, real-time forest fire data accessibility and timeliness require improvement. Our study addresses the challenge through the introduction of the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) based forest fire database (UAVs-FFDB), characterized by a dual composition. Firstly, it encompasses a collection of 1653 high-resolution RGB raw images meticulously captured utilizing a standard S500 quadcopter frame in conjunction with a RaspiCamV2 camera. Secondly, the database incorporates augmented data, culminating in a total of 15560 images, thereby enhancing the diversity and comprehensiveness of the dataset. These images were captured within a forested area adjacent to Adana Alparslan Türkeş Science and Technology University in Adana, Turkey. Each raw image in the dataset spans dimensions from 353 × 314 to 640 × 480, while augmented data ranges from 398 × 358 to 640 × 480, resulting in a total dataset size of 692 MB for the raw data subset. In contrast, the augmented data subset accounts for a considerably larger size, totaling 6.76 GB. The raw images are obtained during a UAV surveillance mission, with the camera precisely angled a -180-degree to be horizontal to the ground. The images are taken from altitudes alternating between 5 - 15 meters to diversify the field of vision and to build a more inclusive database. During the surveillance operation, the UAV speed is 2 m/s on average. Following this, the dataset underwent meticulous annotation using the advanced annotation platform, Makesense.ai, enabling accurate demarcation of fire boundaries. This resource equips researchers with the necessary data infrastructure to develop innovative methodologies for early fire detection and continuous monitoring, enhancing efforts to protect ecosystems and human lives while promoting sustainable forest management practices. Additionally, the UAVs-FFDB dataset serves as a foundational cornerstone for the advancement and refinement of state-of-the-art AI-based methodologies, aiming to automate fire classification, recognition, detection, and segmentation tasks with unparalleled precision and efficacy. © 2024 The Author(s
Somaesthetic approaches in immersive art; (un) balance xr experience example
No full textThis research aims to reveal the importance of the somaesthetic approach in immersive art. In other words, it aims to reveal that the perceptions of reality transform and change as a whole with the body while the immersive art events take place. Somaesthetics is a philosophy in which the body is important as a center of perception. Soma, meaning body, includes what is traditionally distinguished (and divided) into mind and body. So the Soma includes the union of body and mind. It is possible to understand the concept of soma when the term mind is conceived as an important verb or function of the body rather than as a separate substance. According to the somaesthetic philosophy, understanding the truth occurs through the body and sensory perception. Body experience is also important in the variability of perceptions. Art is the highest level in which the integrity of the body can be experienced. In immersive art, the body can perceive the virtual environment with various technological devices that can imitate human senses, and can provide artistic experience only with its body. The body can also transform into virtual bodies in some immersive art events with its immersive technology equipment. In this study, Elyne Legarnisson's XR experience (Un) Balance, case study was selected and analyzed. Since the beginning of the 20th century, the body has come to the forefront as a subject and an object in art. However, as bodily perceptions change, different experiences are experienced and different realities emerge as a result of the 21st century and immersive art stands before us
Science-based mobile apps for reducing anxiety: A systematic review and meta-analysis
Get PDFThis systematic review and meta-analysis examines the effectiveness of science-based mobile apps for reducing anxiety. A systematic review was employed to identify experimental studies on science-based mobile applications developed anxiety disorders. International databases such as PubMed, Web of Science, SCOPUS and ProQuest were searched to locate relevant articles. After the systematic review, 16 (k = 20) experimental studies on the effectiveness of science-based mobile apps for reducing anxiety that met the inclusion criteria were included in the meta-analysis study. The analysis findings concluded that science-based mobile apps have a noteworthy impact on reducing anxiety symptoms. Additionally, the moderator analysis indicated that various factors, including participant characteristics (such as gender and age), methodological factors (such as the measurement tool for anxiety and type of control group) and the intervention duration, play a crucial role in this impact. These findings suggest that science-based mobile apps can provide a helpful tool for individuals seeking to manage their anxiety symptoms and that a range of therapeutic techniques, such as mindfulness, cognitive restructuring and psychoeducation, can be effectively employed in these apps
Investigating nurses' self-efficacy in pressure injury management within surgical services
No full textBACKGROUND: New research is crucial in addressing the role of nurses in preventing pressure injuries (PIs) and remedying deficiencies in their self-efficacy in this area. PURPOSE: The aim of this study was to examine the self-efficacy perceptions of nurses in managing PIs within surgical services. METHODS: The study involved 186 nurses from surgical services. Data were collected using a self-efficacy scale and a personal information form designed to assess nurses' PI management skills. Analysis involved descriptive (number, percentile) and inferential statistics (ANOVA, t- s) in SPSS-24. RESULTS: Surgical nurses reported their self-efficacy in managing PIs with a mean score of 47.38 ± 21.87 on a self-efficacy scale, indicating a broad range of perceptions. Average scores were 43.55 ± 23.47 for evaluation, 48.39 ± 25.65 for planning, 43.68 ± 25.34 for surveillance, and 50.64 ± 22.23 for decision-making. Of note, nurses reported the lowest self-efficacy scores for evaluation. No significant differences were found based on employment duration, gender, or education. Significant differences were observed based on age, service level, and post-graduate education (P < .05). CONCLUSION: This study highlights the need for enhanced nurse self-efficacy in PI management in surgical services, emphasizing the role of education programs focused on evaluation skills