31451 research outputs found
Sort by
Insights Into Language Acquisition Challenges of Russian and Ukrainian Immigrant Children
No full textBayat, Nihat/0000-0002-1452-285XThis research aims to identify the challenges and barriers in language acquisition faced by preschool children who migrated to Turkey due to the full-scale invasion of Russia in Ukraine, and to present the solutions of parents and teachers. This instrumental case study involves 15 children aged 4-5, 5 teachers, and 10 parents, with data gathered through interviews and observations. The findings revealed that children made fundamental errors across various language aspects, from phonetics to syntax. The research identified multiple barriers to second language learning for immigrant children, originating from the children themselves, their parents, teachers, preschool and policy. Teachers used strategies like bilingual translation, encouraging speaking, setting rules, providing feedback, and using the native language, but often relied on ineffective ad hoc solutions, while parents employed various coping mechanisms. Additionally, the study revealed a lack of adequate infrastructure and policy support to meet the language learning needs of immigrant children. National policies addressing the linguistic needs of immigrant children must be developed swiftly, especially in urgent situations. These policies should include a curriculum component for teaching the host country's language as a second language and provide comprehensive guidance programs for teachers and parents to ensure effective implementation
Getiri eğrilerinin modellenmesi ve tahmini: Parametrik ve makine öğrenmesi tekniklerinin karşılaştırmalı analizi
No full textBu çalışma, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) 2211/C Yurt
İçi Öncelikli Alanlar Doktora Burs Programı kapsamında desteklenmiştir.Finansal piyasalarda getiri eğrilerinin doğru bir şekilde modellenmesi ve
tahmin edilmesi, ekonomik analiz ve politika yapımı açısından büyük bir öneme
sahiptir. Getiri eğrileri, faiz oranlarının vade yapısını ve piyasa beklentilerini
yansıtarak ekonomik aktivitelerin öngörülmesinde ve finansal karar alma
süreçlerinde kritik bir rol oynar. Bu bağlamda, getiri eğrilerinin tahmin edilmesi,
yatırımcılar, merkez bankaları ve diğer ekonomik aktörler için değerli bir bilgi
kaynağıdır. Bu doktora tezi, Türkiye, Amerika Birleşik Devletleri (ABD) ve Avrupa
Merkez Bankası (AMB) tahvil piyasalarında getiri eğrilerinin modellenmesi ve
tahmini üzerine odaklanmaktadır. Araştırmada Dinamik Nelson-Siegel Modeli
(DL), Fonksiyonel Temel Bileşenler Analizi (FPCA) ve Dinamik Gauss Süreçleri
(DGP) olmak üzere üç farklı yöntem incelenmiştir. Modellerin performansı, geniş
bir veri seti kullanılarak karşılaştırılmış ve tahmin doğrulukları detaylı bir şekilde
analiz edilmiştir. DL modeli, kısa vadeli tahminlerde yüksek doğruluk oranına sahip
olmasına rağmen uzun vadeli tahminlerde hata oranlarının arttığı gözlemlenmiştir.
FPCA, özellikle AMB verileri üzerinde düşük hata oranları ile öne çıkmış ve
karmaşık piyasa yapılarında istikrarlı bir performans sergilemiştir. DGP modeli ise
hem Türkiye hem de uluslararası piyasalarda en başarılı sonuçları elde etmiş ve
özellikle ABD verileri üzerinde düşük RMSE değerleri ile dikkat çekmiştir. Türkiye
piyasasında, yüksek volatilitenin tahmin performansını olumsuz etkilemesine
rağmen, DGP modeli diğer yöntemlere kıyasla daha üstün bir performans
göstermiştir. Çalışma, yalnızca getiriler ve vadeler arasındaki ilişkiyi modellemekle
kalmamış, aynı zamanda bu modellerin ekonomik ve finansal politikalara olan
etkilerini de değerlendirmiştir. Bulgular, merkez bankalarının politika yapım
süreçlerinde ve yatırımcıların risk yönetiminde önemli katkılar sağlamaktadır.
Özellikle, tahvil piyasalarının dinamiklerinin anlaşılmasına yönelik metodolojik
öneriler ve piyasa koşullarına uygun model seçimi hakkında pratik rehberlik
sunulmuştur. Bu araştırma hem parametrik yaklaşımların hem de makine öğrenimi
yöntemlerinin tahmin performansını değerlendirmiş ve gelecekteki ekonomik
tahmin çalışmaları için teorik ve pratik anlamda değerli içgörüler sağlamıştır.Accurately modeling and forecasting yield curves in financial markets is vital
for economic analysis and policymaking. Yield curves, reflecting the term structure
of interest rates and market expectations, play a crucial role in predicting economic
activities and guiding financial decision-making processes. Yield curve forecasts,
therefore, are invaluable resources for investors, central banks, and other economic
agents. This doctoral dissertation focuses on the modeling and forecasting of yield
curves in the bond markets of Turkey, the United States (US), and the European
Central Bank (ECB). The study evaluates three distinct methods: the Dynamic
Nelson-Siegel Model (DL), Functional Principal Component Analysis (FPCA), and
Dynamic Gaussian Processes (DGP), comparing their performances using a broad
dataset and rigorously analyzing their forecasting accuracies. The DL model
excelled in short-term predictions but displayed increasing error rates in long-term
forecasts. The FPCA model demonstrated stable and low error rates, particularly
with ECB data, highlighting its efficacy in complex market structures. The DGP
model achieved the best results across all markets, especially excelling with low
RMSE values in US datasets. Despite the high volatility in the Turkish market,
which generally reduces prediction accuracy, the DGP model outperformed the
other methods significantly. Beyond modeling the relationship between yields and
maturities, the study also explored the implications of these models on economic and
financial policies. The findings contribute to central bank policy formation and
investor risk management by offering methodological recommendations and
practical guidance on selecting suitable models for different market conditions. This
research provides valuable theoretical and practical insights for future economic
forecasting studies by evaluating the forecasting performance of both parametric
approaches and machine learning techniques
Investigation of erythrocyte membrane lipid profile, oxidative stress and DNA damage parameters in patients with chronic lymphoid leukemia;
No full textPurpose: Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is the most seen type of leukemia in adults. There are few biomarkes that are used for better understanding how oxidative stress is involved in the pathophysiology of hematologic malignency. We aimed to evaulate oxidative stress, DNA damage and erythrocyte membrane lipid profile in CLL patients in this study. The study is included 38 CLL patients and 38 age-sex matched controls. Materials and method: Total oxidant status (TOS), total antioxidant status (TAS), oxidative stress index (OSI), DNA damage examination with Comet assay, serum 8-OHdG measurement and gas chromatographic analysis were performed between the case and control groups. Results: It was observed that TOS and OSI values were higher in the case group than in the control group (p=0.014 and p=0.022, respectively). DNA damage measured by Comet method was found to be increased in the case group (p0.05). Although erythrocyte membrane fatty acid levels were found to be decreased in the case group compared to the control group, no statistically significant difference was found (p=0.641). Conclusion: It has been shown that CLL patients had higher oxidant capasity as consequence. Oxidative stress and DNA damage are increased in CLL patients in this study. It is early to evaulate on erythrocyte membrane lipid profile in CLL patients. However, the study can be ligthed the way future studies on the subject. © 2025, Pamukkale University. All rights reserved
Evaluation of Surgical Nurses' Knowledge and Attitudes Towards Pressure Ulcer Prevention
No full textYesilyaprak Karaca, Tugce/0000-0001-9955-8677Background: Pressure ulcers are an indicator of healthcare quality. The knowledge and attitudes of nurses are important in the prevention of pressure ulcers. Objective: This study aimed to evaluate the knowledge and attitudes of surgical nurses regarding the prevention of pressure ulcers. Design: The research is descriptive and cross-sectional in nature. Setting: The study was conducted at a university hospital in Turkey between May and November 2022. Participants: The research population consisted of 310 nurses working in the surgical clinic and intensive care units of a university hospital. Methods: The study included 203 nurses. Data were collected between May 2022 and November 2022 using the "Descriptive Information Form", the "Knowledge Towards Pressure Ulcers Prevention Scale", and the "Attitude Towards Pressure Ulcers Prevention Scale". The data analysis utilized frequency, percentage, mean, independent groups t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation, and linear regression analysis. Results: The knowledge levels of surgical nurses regarding pressure ulcer prevention were inadequate. Nurses had a positive attitude towards preventing pressure ulcers; however, this positive attitude was not at a satisfactory level. The nurses' knowledge level was a predictor of their positive attitude. Conclusions: This study revealed that surgical nurses had insufficient knowledge about preventing pressure ulcers and exhibited a positive attitude that was not at the desired level
Inflation Co-Movement: New Insights From Quantile Factor Model
No full textThe growing empirical literature documents evidence on increasing global inflation co-movement across countries over time; however, little is known about the quantile co-movement structure of inflation. By introducing quantile factor model for a global sample of 151 countries from 1970 to 2023, this study provides new insights with respect to inflation co-movement. The quantile factor analysis sheds light on that (i) global inflation has a quantile-dependent factor structure, with different behavior in low, mild/stable, and high inflation periods; (ii) inflation shows an asymmetric co-movement pattern, with a decreasing degree in low and high inflation periods in comparison with stable inflation period; (iii) while interest rate and economic activity are the underlying observables for the latent quantile factors in low and stable inflation periods, commodity prices also become an underlying observable in high inflation period; and finally (iv) using quantile factors is nontrivial in improving density forecast of inflation in both developed and emerging markets.Open access funding provided by the Scientific and Technological Research Council of Turkiye (TUBITAK).Scientific and Technological Research Council of Turkiye (TUBITAK
Spiritual Interventions on Physical and Psychological Outcomes in Adults Receiving Haemodialysis: a Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Studies
No full textYangoz, Sefika Tugba/0000-0001-9711-2620Background: Adults receiving haemodialysis experience several physical and psychological problems. Recently, spiritual interventions have been commonly performed for haemodialysis, but evidence of their effectiveness is lacking. Aim: To synthesize the effects of spiritual interventions on physical and psychological problems in haemodialysis. Methods: The study protocol was registered with PROSPERO. We searched 11 electronic databases from inception to August 2024. Participants included: 1) adults 18 years and older receiving haemodialysis for at least three months; 2) studies implementing spiritual interventions; 3) studies evaluating spiritual interventions' effects on physical and psychological outcomes. Data synthesis was undertaken using Comprehensive Meta-analysis version 3. Random-effects meta-analysis was conducted to pool effects of interventions. The Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations assessed evidence certainty. Results: Twelve trials with 869 participants were included. Only one trial assessed physical outcomes, so they weren't included in the meta-analysis. For psychological outcomes, this intervention was not effective for anxiety and depression symptoms, with low-quality evidence. This intervention showed a medium positive effect on improving hope, with high-quality evidence. Subgroup analysis demonstrated that spiritual intervention, with or without prayer, was effective, and there was no difference between these variables in improving hope. Additionally, eight spiritual intervention sessions were more effective than fewer than eight sessions in improving hope for haemodialysis population. Conclusions: This meta-analysis shows that spiritual interventions moderately improve hope with high-quality evidence but do not affect anxiety and depression symptoms in haemodialysis. Nurses and health professionals can use these interventions to enhance hope as evidence-based practice in haemodialysis
The Study of the Impacts of the Traditional Folk Dances Belong To Denizli Region on the Physical Fitness and Subjective Well-Being Levels of the Athletes
No full textThe purpose of this study is to examine the impacts of the traditional folk dances belong to Denizli Region on the physical fitness and subjective well-being levels over the athletes. The research group consisted of 100 volunteer athletes, which was based on 50 girls and 50 boys, living in Kale and Pamukkale districts, who wanted to participate in the folk dance study in 2024. The athletes participating in the study were between the ages of 14-17 and they had not gained any expertise in folk dance training in the past. In this study, The teaching methods of face-to-face and demonstration method had been applied to the study group for 12 weeks long. The results of the physical fitness parameters and the subjective well-being of the athletes were evaluated as before and after the 12-week training Schedule based on the survey. Since the data were normally distributed (p>0.05), 'Independent Samples t-test' and 'Paired Samples t-test' were used in the study. When we analyze the average results of the measured physical fitness parameters and subjective well-being levels of the male and female athletes participating in the study, we had received the fact that there was an increase in the results and it had been noted that statistically there was a significant difference in all results except body mass index (p0.05) The results of the data obtained from this study were showed that Denizli Region folk dances clearly improved athletes' physical fitness and subjective well-being levels.Bu çalışmanın amacı, Denizli Yöresi halk oyunlarının sporcuların fiziksel uygunluk ve öznel iyi oluş düzeyleri üzerine etkilerinin incelenmesidir. Araştırma grubu 2024 yılında Kale ve Pamukkale ilçesinde yaşayan halk oyunları çalışmasına katılmak isteyen 100 (50 kız, 50 erkek) gönüllü sporcudan oluşmuştur. Çalışmaya katılan sporcular 14-17 yaş aralığında daha önce halk oyunları eğitimi almamış kişilerdir. Denizli Yöresi Halk Oyunları eğitimi kapsamında 12 hafta süren bu çalışmada, 'yüz yüze' ve 'gösterip yaptırma' methodları kullanılmıştır. Sporcuların fiziksel uygunluk parametreleri sonuçları ve öznel iyi oluş durumları anket sonuçları, etkinlik programına başlamadan önce ve 12 haftalık eğitim programından sonra olarak iki aşamada değerlendirilmiştir. Verilerin normal dağılım göstermesine istinaden (p>0,05), çalışmanın ölçüm ve değerlendirmesi için 'Independent Samples T-testi', 'Paired Samples T-testi' kullanılmıştır. Çalışmaya katılan kız ve erkek sporcuların ölçümü yapılan fiziksel uygunluk parametrelerinin ve öznel iyi oluş düzeylerinin ortalamalarının geneline bakıldığında ortalamalarda artış olmuş; vücut kitle indeksi hariç tüm sonuçlarda istatiksel olarak anlamlı fark tespit edilmiştir(p0,05). Çalışmadan elde edilen verilerin sonuçları Denizli Yöresi halk oyunlarının sporcuların fiziksel uygunları ve öznel iyi oluş düzeylerini geliştirdiğini göstermiştir
Derin öğrenme algoritmaları ile dental implant markalarının otomatik tanımlanması
No full textAmaç: Dental implant markasının belirlenememesinden kaynaklanan problemlerin azaltılmasının bir yolu olarak panoramik radyografiler üzerinden çeşitli dental implant markalarının derin öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılması amaçlanmıştır.
Yöntem: Toplam 5375 kırpılmış panoramik radyografiden dört farklı dental implant sistemine (NucleOSS, Medentika, Nobel ve Implance) ait görüntüler kullanılmıştır. Görüntüleri netleştirmek ve bulanıklığı azaltmak amacıyla Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) filtresi uygulanmıştır. Dört farklı dental implant sistemini sınıflandırmak için GoogleNet, ResNet-18, VGG16 ve ShuffleNet derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların sınıflandırma başarısını değerlendirmek için ROC eğrisi ve hata matrisleri oluşturulmuştur. Bu hata matrisleri üzerinden doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru hesaplanmıştır. Performans metriklerinin sonuçlarının algoritmalara göre karşılaştırılmasında Z testi kullanılmıştır.
Bulgular: Derin öğrenme algoritmalarının doğruluk oranları GoogleNet oranı %96,00, ResNet-18 oranı %84,40, VGG16 oranı %98,90 ve ShuffleNet oranı %84,80 olarak elde edilmiştir. VGG16 algoritması ile GoogleNet, ShuffleNet ve ResNet-18 algoritmalarının doğruluk oranları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark vardır (sırasıyla p0,001, p0,001, p0,001). ROC eğrileri incelendiğinde kullanılan dört algoritmada da ROC eğrisi (0,1) noktasına yakın olup, modelin iyi performans gösterdiği bulgusu elde edilmiştir. Hata matrisleri incelendiğinde ise kullanılan tüm algoritmalarda NucleOSS ve Medentika markaları en sık karıştırılan dental implant markaları olmuştur.
Sonuç: Yüksek doğruluk oranlarının elde edilmesi ile birlikte derin öğrenme algoritmalarının, dental implant markalarının belirlenmesinde kullanılabilecek değerli ve güçlü bir yöntem olduğu düşünülmektedir.Objevtive: The aim was to classify various dental implant brands using deep learning algorithms on panoramic radiographs as a way to reduce problems arising from the inability to determine the brand of dental implants.
Method: Images from a total of 5375 cropped panoramic radiographs belonging to four different dental implant systems (NucleOSS, Medentika, Nobel, and Implance) were used. To enhance the images and reduce blurriness, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) filter was applied. The deep learning algorithms GoogleNet, ResNet-18, VGG16, and ShuffleNet were employed to classify the four different dental implant systems. To evaluate the classification performance of the algorithms, ROC curves and confusion matrices were generated. Based on these confusion matrices, accuracy, precision, recall, and F1 scores were calculated. The Z-test was used to compare the results of the performance metrics across the algorithms.
Results: The accuracy rates of the deep learning algorithms were obtained as 96.00% for GoogleNet, 84.40% for ResNet-18, 98.90% for VGG16, and 84.80% for ShuffleNet. There was a statistically significant difference in accuracy between the VGG16 algorithm and the GoogleNet, ShuffleNet, and ResNet-18 algorithms (p0.001, p0.001, and p0.001, respectively). Upon examining the ROC curves, it was found that the ROC curves for all four algorithms were close to the (0,1) point, indicating good model performance. Analysis of the confusion matrices revealed that the NucleOSS and Medentika brands were the most frequently confused dental implant brands across all algorithms.
Conclusion: The high accuracy rates suggest that deep learning algorithms are considered a valuable and powerful method for potential use in determine the brands of dental implant
Öğretmenlerin örgütsel güven algısı ile örgütsel stres düzeyleri arasındaki ilişki
No full textBu çalışmada öğretmenlerin örgütsel güven düzeyleri ile örgütsel stres düzeyleri arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Araştırma ilişkisel tarama modelindedir. Araştırmada öğretmenlerin örgütsel güven düzeyinin çalışma arkadaşlarına güven, yöneticiye güven, kuruma güven ve genel örgütsel güven düzeyi yüksek düzeydedir. Öğretmenlerin örgütsel stres düzeyleri sosyal destek boyutunda yüksek, iş yükü boyutunda orta, beceri kullanımı, karar verme boyutlarıyla genel örgütsel stres düzeyi ise düşük düzeyde ölçülmüştür. Öğretmenlerin örgütsel güven düzeyinin cinsiyet, medeni durum, branş eğitim düzeyi ve kariyer basamağı değişkenlerine göre farklılık göstermediği ancak yaş, görev yaptığı ilçe ve okuldaki kıdemlerine göre farklılık gösterdiği görülmüştür. Öğretmenlerin örgütsel stres algılarının medeni durum, branş, eğitim düzeyi ve kariyer basamaklarına göre farklılık göstermediği ancak cinsiyet, yaş, görev yaptıkları ilçe ve okul kıdemlerine göre ise farklılık göstermiştir. Öğretmenlerin örgütsel stres algılarının cinsiyetlerine göre beceri kullanımı boyutunda kadınların erkeklerden daha fazla örgütsel stres yaşadıkları görülürken karar verme boyutunda erkek öğretmenlerin karar vermede kadın öğretmenlerden daha yüksek örgütsel stres yaşadıkları görülmüştür. Öğretmenlerin örgütsel güven algılarının çalışma arkadaşlarına güven, yöneticiye güven, kuruma güven boyutlarıyla genel örgütsel güven düzeyinde Pamukkale ilçesinde çalışan öğretmenlerin ortalamalarının Merkez efendi’de çalışan öğretmenlerden daha yüksektir. Öğretmenlerin örgütsel stres algılarının görev yaptıkları ilçeye göre karar verme boyutunda ve genel örgütsel stres düzeyinde Merkez Efendi ilçesinde görev yapanlar lehine yüksektir. Öğretmenlerin örgütsel güven algısı ile öğretmenlerin örgütsel stres düzeyleri arasında ters yönlü ve orta düzeyde ilişki olduğu görülmüştür. Öğretmenlerin örgütsel güven düzeyleri ile örgütsel stres düzeyleri arasında alt boyutlar ve genel olarak ters yönlü ilişki olduğu tespit edilmiştir
Effects of Plant-Derived Antioxidants To the Oxidative Stability of Edible Oils Under Thermal and Storage Conditions: Benefits, Challenges and Sustainable Solutions
No full textThe stability of edible oils significantly influences their quality, safety, and shelf life. While synthetic antioxidants have traditionally been used, the growing consumer interest in food safety and sustainability has shifted focus towards natural alternatives. Plant-derived antioxidants offer a promising solution, enhancing oxidative stability while meeting clean-label demands. This review examines recent advancements in using plant-derived antioxidants, such as extracts, essential oils, and agro-industrial by-products, to inhibit lipid peroxidation and improve edible oils' oxidative and thermal stability. Natural antioxidants from peels, seeds, spices, fruits, and vegetables effectively reduce hydrolysis, polymerization, and secondary oxidation products. Despite their potential, challenges remain, including impacts on sensory attributes, regulatory compliance, and the need for standardized extraction and application protocols. Addressing these limitations can advance sustainable food preservation and encourage the integration of natural antioxidants in the food industry, contributing to a more sustainable economy and shelf life