Altınbaş University Institutional Repository
Not a member yet
5805 research outputs found
Sort by
The relation between space and society: a spatial reading of Al Tahrir square
Get PDFSocial space is the product of the relationship and harmony between activities, social
events, and spatial practices of the individual in society. Lefebvre asserts that comprehending and interpreting space is the way that individuals can understand their society. The
immediate surroundings are rich in stimuli and symbolism, with a visual essence that is
saturated with social reality, and the social experiences shape how to interpret surroundings. They also have an impact on how to perceive the space. For this reason, flows that are
perceived, interpreted, and experienced in several dimensions are used to produce space.
Many processes result in the production of space, including political choices, historical
occurrences, responses to these events, and changes to daily life. Thus, socially produced
space finds its expression in squares. In this thesis, Lefebvre's triple dialectic is applied to
analyze Al-Tahrir Square, which is considered one of the most important squares in Iraq.
The square is used as an example to demonstrate a relationship between space and society
and to investigate the idea that space is a social product. The social space is examined in
the context of Al-Tahrir Square's historical development, along with the way it influences
spatial practices, how it relates to social events, and how it evolved into a new product as a
result of social and political developments
Childhood mental traumas and the meaning of life : the mediating role of forgiveness
No full textChildhood trauma can disrupt one's sense of the meaning of life. Forgiveness can be an important strategy in restoring the meaning of life and gaining a new meaning. In this context, the present study aims to test the theoretical model evaluating the hypothesis that forgiveness repairs the meaning of life deteriorated after traumas and makes positive contributions. A total of 552 individuals, 369 female (66.8%) and 183 male (33.2%), participated in the study. The sample group of the study was found by using a convenience sampling method via online survey. Introductory information form, The Childhood Trauma Questionnaire (CTQ-28), Heartland Forgiveness Scale, and the Meaning in Life Questionnaire were used as data collection instruments. Means and standard deviations of the variables and the correlation coefficients between the variables were calculated using descriptive analysis and Pearson correlation. The hypothesized model was tested by using structural equation modelling. In the model, childhood traumas have a negative and significant direct effect on forgiveness (β:-.362) and meaning in life (β:-.256). Forgiveness has a positive and significant effect on meaning in life (β:.715). Also, the mediating (indirect) effect of forgiveness in the relationship between childhood mental traumas and meaning in life was statistically significant (β:-.259). Structural equation modeling showed that forgiveness was the mediating variable affecting changing meaning in life
Prediction of solar energy control system based on machine learning method
Get PDFAccurate solar energy generation prediction is critical for optimizing energy management
and promoting the shift to renewable energy sources. In this research, we use real-world
datasets from solar power plants to train several machine learning models to predict solar
energy generation. Solar power generating data, weather sensor data, and auxiliary
information are among the databases. We anticipate solar energy generation for various time
intervals using machine learning methods such as Linear Regression (LR), Random Forest
(RF), Decision Tree (DT), Gradient Boosting Regressor (GBR), AdaBoost Regressor
(ADBR), and K-Nearest Neighbours (KNN). Our approach entails training these models on
historical data and assessing their performance on test datasets. The findings of this study
suggest that machine learning models have promising prediction skills. The R-squared (R2)
values for the training and testing datasets demonstrate a good capacity to explain variation
in solar energy generation. The DT model, for example, achieved a flawless R2 score of
100% for training datasets and 99.999% for testing datasets. The GBR model came in
second, with R2 values of 99.997% for both training and testing. Furthermore, the Root
Mean Squared Error (RMSE) values for the GBR model ranged from 1.87 to 109.53 for the
KNN model, demonstrating varying degrees of prediction accuracy. In comparison to
previous research investigations, our suggested machine learning models regularly show
superior prediction accuracy, with R2 scores reaching 99.99% or higher, compared to the
best score of 94.50% in previous studies. This study not only advances solar energy prediction using machine learning, but it also highlights the potential of these models in
optimizing energy management systems.Doğru güneş enerjisi üretimi tahmini, enerji yönetimini optimize etmek ve yenilenebilir
enerji kaynaklarına geçişi teşvik etmek için kritik öneme sahiptir. Bu araştırmada, güneş
enerjisi üretimini tahmin etmek amacıyla çeşitli makine öğrenimi modellerini eğitmek için
güneş enerjisi santrallerinden gerçek dünya veri kümelerini kullanıyoruz. Veritabanları
arasında güneş enerjisi üreten veriler, hava durumu sensörü verileri ve yardımcı bilgiler yer
almaktadır. Doğrusal Regresyon (LR), Rastgele Orman (RF), Karar Ağacı (DT), Gradient
Boosting Regressor (GBR), AdaBoost Regressor (ADBR) ve K-Nearest gibi makine
öğrenme yöntemlerini kullanarak çeşitli zaman aralıklarında güneş enerjisi üretimini
öngörüyoruz. Komşular (KNN). Yaklaşımımız, bu modellerin geçmiş veriler üzerinde
eğitilmesini ve performanslarının test veri kümeleri üzerinde değerlendirilmesini gerektirir.
Bu çalışmanın bulguları, makine öğrenimi modellerinin umut verici tahmin becerilerine
sahip olduğunu göstermektedir. Eğitim ve test veri kümelerinin R-kare (R2) değerleri, güneş
enerjisi üretimindeki değişimi açıklamak için iyi bir kapasite göstermektedir. Örneğin DT
modeli, eğitim veri kümeleri için %100 ve veri kümelerini test etmek için %99,999'luk
kusursuz bir R2 puanı elde etti. GBR modeli, hem eğitim hem de test için %99,997'lik R2
değerleriyle ikinci sırada yer aldı. Ayrıca, GBR modeli için Ortalama Karekök Hata (RMSE)
değerleri, KNN modeli için 1,87 ile 109,53 arasında değişiyordu ve bu da tahmin
doğruluğunun değişen derecelerini gösteriyordu. Önceki araştırma araştırmalarıyla
karşılaştırıldığında, önerilen makine öğrenimi modellerimiz düzenli olarak üstün tahmin
doğruluğu göstermektedir; önceki çalışmalardaki en iyi puan olan %94,50'ye kıyasla R2 puanları %99,99 veya daha yükseğe ulaşmaktadır. Bu çalışma yalnızca makine öğrenimini
kullanarak güneş enerjisi tahminini geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda bu modellerin
enerji yönetimi sistemlerini optimize etme potansiyelini de vurguluyor
Ergenlerde (12-18 yaş) bağlanma stilleri ve psikolojik belirtiler arasındaki ilişkide psikolojik sağlamlığın aracı rolünün incelenmesi
Get PDFBu araştırmanın temel hedefi, ergenlerde bağlanma stilleri ile psikolojik belirtiler arasındaki ilişkide psikolojik sağlamlığın aracı rolünü incelemektir. Araştırma, ilişkisel tarama modeli çerçevesinde tasarlanmış olup örneklemini İstanbul ili Küçükçekmece ilçesinde ikamet eden 403 katılımcıdan oluşturmaktadır. Bu katılımcılar, küme örneklemesi yöntemi kullanılarak seçilmiştir. Araştırmanın veri toplama araçları arasında; demografik bilgi formu, Anne-Baba ve Akran Bağlanması Envanteri, Kısa Semptom Envanteri ve Çocuk ve Genç Psikolojik Sağlamlık Ölçeği bulunmaktadır. Bu analiz, SPSS v23 istatistik programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, bağlanma stilleri ile psikolojik belirtiler arasında önemli bir korelasyon olduğu belirlenmiştir. Araştırmanın ana analizinde Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) kullanılmıştır. Aracılık analizleri için özel olarak bootstrap yöntemi kullanılarak güven aralıkları elde edilmiştir. Analizler AMOS programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.Elde edilen sonuçlara göre, anne-baba-akran bağlanma düzeyinin, psikolojik belirtilere etkisinde, psikolojik sağlamlığın negatif etkiyi %169 oranında artırarak bir aracılık rolü üstlendiği belirlenmiştir. Bu bağlamda, psikolojik sağlamlık, psikolojik belirtilerin görülmesini engellemede anne-baba-akran bağlılığını destekleyerek önemli bir rol oynamaktadır. Bu analizler, araştırmanın temel hipotezlerini desteklemekte olup, ergenlerdeki bağlanma stilleri, psikolojik sağlamlık ve psikolojik belirtiler arasındaki karmaşık ilişkileri anlamamıza katkı sağlamaktadır.The main goal of this study is to examine the mediating role of psychological resilience in the relationship between attachment styles and psychological symptoms in adolescents. The research was designed within the framework of the relational screening model and its sample consists of 403 participants residing in the Küçükçekmece district of Istanbul. These participants were selected using the cluster sampling method. Among the data collection tools of the research; demographic information form, Parent and Peer Attachment Inventory, Brief Symptom Inventory and Child and Youth Psychological Resilience Scale.This analysis was carried out using the SPSS v23 statistical program. According to the results obtained, it was determined that there was a significant correlation between attachment styles and psychological symptoms. Structural Equation Modeling (SEM) was used in the main analysis of the research. Confidence intervals were obtained using the bootstrap method specifically for mediation analyses. Analyzes were carried out using the AMOS program.According to the results obtained, it was determined that psychological resilience played a mediating role in the effect of parent-peer attachment level on psychological symptoms, increasing the negative effect by 169%. In this context, psychological resilience plays an important role in preventing psychological symptoms by supporting parent-peer attachment. These analyzes support the main hypotheses of the study and contribute to our understanding of the complex relationships between attachment styles, resilience, and psychological symptoms in adolescents
Yetişkinlerde alkol ve madde kullanımına; çocukluk çağı olumsuz yaşantı deneyimi, psikolojik sağlamlık ve algılanan sosyal destek etkisi
Get PDFBu çalışmada yetişkinlerde alkol ve madde kullanımına; çocukluk çağı olumsuz yaşantı deneyimi, psikolojik sağlamlık ve algılanan sosyal destek etkisine bakılmıştır. Çalışmaya, Türkiye'nin farklı bölgelerinde yaşayan 205 yetişkin katılımcı katılmıştır. Google Forms aracılığı ile toplanan veriler Bilgilendirilmiş Onam Formu, Demografik Bilgi Formu, Bağımlılık
Profil İndeksi Risk Tarama Formu, Çocukluk Çağı Olumsuz Yaşantılar Ölçeği, Psikolojik
Sağlamlığı Değerlendirme Ölçeği ve Çok Boyutlu Algılanan Sosyal Destek Ölçeği olmak
üzere altı bölümden oluşan bir anket formu kullanılarak elde edilmiştir. Nicel araştırma yöntemi, verilerin değerlendirilmesinde kullanılmıştır.
Çalışma sonucunda katılımcıların alkol kullanımında, değişkenlerin etkisini belirlemek
amacı ile yapılan çoklu regresyon analiz sonucunda; çocukluk çağı olumsuz yaşantı deneyimi ve algılanan sosyal destek değişkeninin alkol kullanımında etkisi olduğu gözlemlenmiştir. Alt boyutların etkisinin bakıldığı hiyerarşik regresyon analizi sonucunda, çok boyutlu
algılanan sosyal destek değişkeninin arkadaş alt boyutunun, alkol kullanımı üzerinde anlamlı bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir. Katılımcıların madde kullanımı incelendiğinde; değişkenlerin etkisine bakma amacı ile yapılan çoklu regresyon analizinde: çocukluk çağı
olumsuz yaşantıların ve psikolojik sağlamlığın anlamlı bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir.
Alt boyutların incelendiği hiyerarşik regresyon analizi sonucunda psikolojik sağlamlığı değerlendirme ölçeğinin özyeterlilik alt boyutunun anlamlı bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir.
Katılımcıların alkol ve madde kullanımı üzerinde demografik veriler incelendiğinde cinsiyet, medeni durum ve çalışma durumunda istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar elde edilmiştir.This study examines the effects of adverse childhood experiences, psychological resilience,
and perceived social support on alcohol and substance use in adults. The study included 205
adult participants living in different regions of Turkey. The data collected through Google
Forms was obtained using a questionnaire consisting of six sections: Informed Consent
Form, Demographic Information Form, Addiction Profile Index Risk Screening Form, Adverse Childhood Experiences Scale, Psychological Resilience Assessment Scale, and Multidimensional Perceived Social Support Scale. The data were obtained using a questionnaire
consisting of six sections: Informed Consent Form, Demographic Information Form, Addiction Profile Index Risk Screening Form, Adverse Childhood Experiences Scale, Psychological Resilience Assessment Scale, and Multidimensional Perceived Social Support Scale.
Quantitative research method was employed for data analysis. Through multiple regression
analysis aimed at understanding the influence of various factors on participants’ alcohol use,
findings revealed that adverse childhood experiences and perceived social support variables
singnificantly impacted on alcohol use. In the hierarchical regression analysis examining the
effects of sub-dimensions, it was observed that the friend sub-dimension of multidimensional perceived social support had a significant effect on alcohol use. When examining the
substance use of participants, in the multiple regression analysis conducted to investigate the
effects of variables, it was observed that adverse childhood experiences and psychological
resilience had a significant effect. In the hierarchical regression analysis examining the sub-dimensions, it was observed that the self-efficacy sub-dimension of the Psychological Resilience Assessment Scale had a significant effect. When examining participants' alcohol and
substance use based on demographic data, significant differences were obtained in gender,
marital status, and employment status
Predicting software defects with machine learning
Get PDFSoftware defects can exert detrimental impacts on the performance, reliability, and security
of software systems, underscoring the imperative need for effective techniques in their
identification and mitigation. This study introduces a comprehensive methodology, enriched
with the principles of Explainable AI (XAI), to assess the dependability of various models
in predicting software defects. Leveraging the JM1 and CM1 datasets, our methodology
encompasses crucial data pre-processing steps, including the rectification of data imbalances
and the extraction of relevant features. Subsequently, it guides the systematic creation,
training, and evaluation of six distinct models. By integrating XAI, our approach not only
enhances model transparency but also sheds light on the underlying factors influencing their
predictions. The meticulous analysis of results furnishes valuable insights into the models'
effectiveness in addressing the research problem. In conclusion, this research underscores
the practical implications of its findings, emphasizing their relevance for informed decisionmaking in software development. Furthermore, it paves the way for future research
endeavors, such as exploring additional feature selection techniques, investigating ensemble
models, and further enhancing model interpretability, contributing to the continual evolution
of software defect prediction practices
Identifying and presenting key country-specific indicators related to medication adherence: a comprehensive study across European countries
Get PDFThis study tackles the critical challenge of medication non-adherence in healthcare by pinpointing indicators related to medication adherence (IRMAs) across 39 European countries and Israel. Utilizing a structured expert survey methodology within the European Network to Advance Best Practices and Technology on Medication Adherence (ENABLE; COST Action CA19132), our research identified key country-specific IRMAs and collected data on these indicators to understand the multifaceted nature of medication adherence. The research was conducted in two phases: firstly, defining key IRMAs through a two-round expert survey, and secondly, gathering country-specific data on these IRMAs through literature reviews and additional expert surveys. The study revealed a diverse range of 26 top-ranked IRMAs, including six related to country characteristics, four to social/economic factors, three each to therapy-related and patient-related factors, one to condition-related factors, and nine to healthcare system-related factors. The availability of country-specific data on these IRMAs varied among the countries, highlighting the need for more comprehensive data collection and research. The findings from this study not only underscore the complexity of predicting medication adherence but also lay the groundwork for developing targeted, country-specific interventions to improve adherence. Moreover, this research offers valuable insights for policymakers, highlighting the importance of understanding the multifaceted nature of medication adherence and offering a valuable resource in formulating targeted health policies to enhance health outcomes and reduce the economic burden associated with medication non-adherence
Evli bireylerde ilişki obsesif kompulsif bozukluğu ile aldatma eğilimi arasındaki ilişkide, ilişki doyumunun aracı rolü
No full textBu araştırma, evli bireylerde ilişki obsesif kompulsif bozukluğunun belirti gruplarından
olan ilişki odaklı obsesif kompulsif belirtiler ile aldatma eğilimi arasındaki ilişkide ilişki
doyumunun aracı rolünü ve partner odaklı obsesif kompulsif belirtiler ila aldatma eğilimi
arasındaki ilişkide ilişki doyumunun aracı rolünü incelemeyi amaçlamaktadır.
Araştırmanın örneklemi yaşları 21 ile 66 arasında değişmekte olan, 110’u kadın 57’si
erkek olmak üzere 167 evli bireyden oluşmaktadır. Araştırmada katılımcılara sırasıyla
Demografik Bilgi Formu, Romantik İlişki Obsesyon ve Kompulsiyonları Ölçeği, Partnere
İlişkin Obsesif Kompulsif Belirti Ölçeği, Aldatma Eğilimi Ölçeği ve İlişki Doyumu Ölçeği
uygulanmıştır.
Yapılan aracılık analizleri doğrultusunda, ilişki odaklı obsesif kompulsif belirtiler ile
aldatma eğilimi arasındaki ilişkide, ilişki doyumunun tam aracı rol oynadığı ve partner
odaklı obsesif kompulsif belirtiler ile aldatma eğilimi arasındaki ilişkide, ilişki doyumunun
tam aracı rol oynadığı sonuçlarına ulaşılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen bulgular
literatür ışığında tartışılmıştır
Historical development of prisons
No full textDünya'nın oluşumundan itibaren ''değişmeyen tek şey değişimdir'' sözüne paralel olarak insanoğlu sürekli bir ilerleme halinde olmuştur. İnsanlık tarihi bir bütün olarak incelendiğinde karşımıza tezatlıkların dünyaya yön verdiği neredeyse her konuda ayrı bir tezatlığın ortaya çıktığı görülmektedir. Soğuğun karşısında sıcak, yükseğin karşısında alçak olduğu gibi genel iyilik halinin karşısında da kötülük bulunmaktadır. Suçun doğuş, çıkış noktası da tam olarak burada başlar. Toplumun genelini rahatsız eden, mutsuzluk hali yaratan kötülüğün işlenmesine bir tanım getirilme ihtiyacı duyulmuştur. Suç bu tanımlamaları kapsayan klasik deyişle kötülük etme halidir denilebilir. Fiziksel var oluşunun yanı sıra manevi-ruhsal anlamda da bir tatmin arayan insanoğlu mutlak iyiyi hep araya gelmiştir. Beslenme, barınma tarzındaki fiziki ihtiyaçlarını bir şekilde karşılayabilen insanoğlu manevi anlamda bir doygunluk-tatmin duygusu istemeyi kendine rol edinmiştir Suçun var oluş hikayesi değerlendirildikten sonra cezalandırmanın doğuşu ele alınacaktır. Yine klasik bir bakışla kötülük edenin cezalandırılması toplumu huzurlu kılacağı düşünülmektedir. Dinsel anlamda ise kötülük yapan günahkardır ve günahlarından ancak ibadet yoluyla arınabilmektedir. Bu çalışmamızda suçun cezalandırma serüveni ele alınacak ve devamında gelişen hapishane mekaniği irdelenecektir. Hapsetme fikrinin ortaya çıkışı, ilk uygulandığı medeniyet ve coğrafya anlatılmaya çalışılacaktır. Daha sonrasında ise Türkiye özelinde hapishane olgusu, ihtiyacı, gelişimi, sistemleri ve türleri ele alınacaktır.Since the formation of the world, humankind has been in a constant state of progress, in parallel with the saying "the only constant is change". When human history is examined as a whole, we see that a different contradiction emerges in almost every issue where contradictions shape the world. Just as there is hot versus cold, low versus high, there is also evil versus general goodness. The birth and starting point of crime begins exactly here. There was a need to define the evil that disturbs the society in general and creates unhappiness. In the classical words that encompass these definitions, it can be said that crime is a state of doing evil. Human beings, seeking spiritual satisfaction as well as physical existence, have always sought absolute good. Human beings, who can somehow meet their physical needs such as nutrition and shelter, have taken it upon themselves to want a feeling of spiritual satisfaction. After the story of the existence of the crime is evaluated, the emergence of punishment will be discussed. Again, from a classical perspective, it is thought that punishing those who do evil will make society peaceful. In the religious sense, the one who does evil is a sinner and can only be purified from his sins through worship. In this study, the punishment adventure of crime will be discussed and subsequently the developing prison mechanics will be examined. The emergence of the idea of imprisonment, the civilization and geography where it was first applied will be explained. Afterwards, the prison phenomenon, its need, development, systems and types in Turkey will be discussed
Numerical investigation of two-phase flow characteristics in centrifugal pumps
No full textDue to its important applications, particularly in the oil and gas industry, two-phase
pumping has been the subject of several studies. This study includes a numerical
investigation of two-phase flow inside a centrifugal impeller with seven blades, at a
rotational speed of 2500 rpm and an inlet pressure of 100000 Pa. The simulation includes
investigating the effect of flow rate, gas volume fraction GVF, and bubble sizes on the
pump performance curves and also on the phase distribution through the impeller. Four
flow rate values of 2.4, 3.1, 3.9, and 4.6 kg/s, four GVF values of 0.1, 0.15, 0.2, and 0.3,
and four bubble sizes of 0.1, 0.2, 0.3, and 0.5 mm are considered in the simulation. The
governing equation and the turbulent kinetic energy dissipation (k - ε) model are solved
using ANSYS software.
The results show that increasing the flow rate leads to a decrease in the pump head and
hydraulic efficiency under single- and two-phase operations, with reduced performance in
the case of the two-phase condition. The head and efficiency are also significantly affected
by increasing the GVF and bubble diameter. Increasing the GVF from 0.1 to 0.3 causes the
head to decrease by about 26% and hydraulic efficiency by up to 25%. The impact of
bubble size, on the other hand, depends on the flow rate and bubble diameter. A significant
reduction in pump performance by increasing bubble diameter has been reported for low
flow rates, while only a limited impact has been observed for high flow rates, particularly
at large bubble sizes. Gas pocket formation has been visualized at the inlet upper pressure
side of the impeller blade in cases of high GVF and bubble diameters