MAU GCRIS Standard Database (Mardin Artuklu University)
Not a member yet
7418 research outputs found
Sort by
Towards Social Media Analytics and Real-Time Trolls Identification Automation Using Artificial Intelligence
No full textSocial media platforms have become a common ground to induce political discussions and manipulating public opinion. This has led to the inception of trolling that involves diverting public opinion from facts, driving people into emotionally charged and appealing discussions, and spreading disinformation against an organization, entity or a country for political or other gains. Trolling is conducted by humans or programmed bots. In the recent past, there have been numerous manipulative and malicious campaigns to spread fake news about different nations and economies on social media. Rather than focusing on individual accounts, it is crucial to discover manipulative campaigns. This involves challenges such as recognizing complex patterns, computational complexity, and real-time performance. Our proposed solution of real-time trolls identification automation is based on social media analytics using deep machine learning. Real-time ability is achieved using text stream clustering, and the design approach is evaluated on real-world tweets. The current performed work utilizes fine tuning large language models to apprehend a higher degree of complexity and employs a distilled form of Bidirectional Encoder Representations from Transformers models to obtain high accuracy of detection. A correspondence analysis is beneficial to map noun-verb relationships in structured data. With the proposed approach, an accuracy of 92% was achieved
The Effect of Women's Cooperatives on Sustainable Gastronomy Tourism: The Example of Mardin
No full textBu çalışma, Mardin'de faaliyet gösteren kadın kooperatiflerinin sürdürülebilir gastronomi turizmine olan katkılarını nitel araştırma yöntemiyle incelemektedir. Zengin kültürel mirası ve özgün mutfak kültürüyle öne çıkan Mardin, gastronomi turizmi açısından stratejik bir destinasyon olarak değerlendirilmektedir. Yerel üretimin desteklenmesi, kadın istihdamının artırılması ve geleneksel mutfak kültürünün korunması yönünde önemli roller üstlenen kadın kooperatifleri, yerel kalkınma ve kültürel sürdürülebilirlik açısından belirleyici bir konuma sahiptir. Araştırmanın örneklem grubunu, Mardin'deki beş kadın kooperatifinin yöneticileri, ortakları ve bu kooperatiflerden ürün satın alan tüketiciler oluşturmaktadır. Derinlemesine yüz yüze görüşmeler aracılığıyla elde edilen nitel veriler betimsel analiz yöntemiyle değerlendirilmiştir. Toplamda otuz katılımcıyla gerçekleştirilen görüşmeler, yöresel ürünlerin gastronomi turizmine etkilerini, sürdürülebilirlik potansiyelini ve karşılaşılan zorlukları ortaya koymayı hedeflemiştir. Elde edilen bulgular, kadın kooperatiflerinin yöresel ürünlerin tanıtımında, yerel mutfak pratiklerinin yaşatılmasında ve kadınların ekonomik olarak güçlendirilmesinde önemli katkılar sunduğunu göstermektedir. Tüketici değerlendirmeleri, ürünlerin özgün niteliğine duyulan ilgiyle birlikte, gastronomik deneyimlerde yerel kimliğe verilen önemin altını çizmektedir. Bununla birlikte pazarlama stratejilerindeki eksiklikler, finansal kaynaklara erişimde yaşanan engeller ve kurumsal destek yetersizliği gibi yapısal sorunlar, sürdürülebilirliği olumsuz yönde etkilemektedir. Sonuç olarak, kadın kooperatiflerinin gastronomi turizmi ekseninde güçlendirilmesi; sadece ekonomik gelişmeye katkı sunmakla kalmayıp, aynı zamanda kültürel mirasın korunması ve toplumsal cinsiyet eşitliğinin pekiştirilmesi açısından da temel bir unsur olarak öne çıkmaktadır. Bu nedenle kooperatifler, yerel toplulukların desteklenmesi ve turizm sektöründe sürdürülebilir uygulamaların teşvik edilmesinde belirleyici bir konuma sahiptir.This study investigates the contributions of women's cooperatives operating in Mardin to sustainable gastronomy tourism through a qualitative research approach. With its rich cultural heritage and distinctive culinary traditions, Mardin is considered a strategically significant destination for gastronomy-oriented tourism. Women's cooperatives play a vital role in promoting local production, enhancing female employment, and preserving traditional culinary practices within this framework. The sample group comprises the managers and members of five women's cooperatives in Mardin, as well as consumers who prefer to purchase products from these cooperatives. Data were collected via in-depth face-to-face interviews and analyzed using descriptive methods. A total of 30 participants took part in the study, aiming to reveal the contributions of local products to gastronomy tourism, the sustainability potential of these cooperatives, and the challenges they face. The findings demonstrate that women's cooperatives offer significant benefits in promoting local products, sustaining regional culinary knowledge, and fostering economic empowerment for women. Consumer insights reflect sensitivity toward the authenticity of these products and highlight the value placed on local elements within gastronomic experiences. However, the cooperatives face structural obstacles such as inadequate marketing strategies, limited access to financial resources, and insufficient institutional support, all of which negatively affect long-term sustainability. In conclusion, strengthening women's cooperatives within the scope of gastronomy tourism is crucial not only for fostering economic development but also for preserving cultural heritage and advancing gender equality. These cooperatives hold a defining position in supporting local communities and promoting sustainable practices in the tourism sector
Postmenopozal Dönemdeki Kadınlarda Fiziksel Aktivite Profili ve Menopozal Semptomlar
No full textAmaç: Bu çalışma postmenopozal dönemdeki kadınların fiziksel aktivite profilini incelemeyi ve bu dönemdeki kadınlarda fiziksel aktivite seviyesi ile menopozal semptomların şiddeti arasındaki ilişkiyi araştırmayı amaçladı. Gereç ve Yöntem: Bu kesitsel çalışmaya 125 postmenopozal kadın dahil edildi (yaş: 56,69±4,93 yıl, beden kütle indeksi: 30,28±5,10 kg/m2). Fiziksel aktivite seviyesi Uluslararası Fiziksel Aktivite Anketi (UFAA) ile, menopoz semptomları şiddeti Menopoz Semptomları Değerlendirme Ölçeği (MSDÖ) ile ve fiziksel aktivite bariyerleri ise araştırmacılar tarafından oluşturulan bir anket ile değerlendirildi. Bulgular: Postmenopozal kadınların 51’i (%40,8) inaktif, 57’si (%45,6) minimal aktif ve 17’si (%13,6) çok aktif fiziksel aktivite seviyesine sahipti. En fazla bildirilen fiziksel aktivite bariyerleri ‘’Benimle fiziksel aktivite yapacak arkadaşım yok.’’, ‘’Ailesel sorumluluklarımdan dolayı düzenli fiziksel aktivite yapamıyorum.’’, ‘’Fiziksel aktivite yapmak için enerjim yok/çok yoruluyorum.’’ ve ‘’Serbest zamanlarımda fiziksel aktivite yapmak yerine dinlenmeyi/diğer sosyal aktiviteleri yapmayı tercih ediyorum.’’ şeklindeydi. UFAA puanı ile sırasıyla MSDÖ toplam, somatik, psikolojik ve ürogenital puanları arasında negatif yönde bir ilişki görüldü (rho=-0,412, p<0,001; rho=-0,261, p=0,001; rho=-0,364, p<0,001; rho=-0,327, p<0,001). Sonuç: Bu çalışma ile postmenopozal dönemdeki kadınlarda fiziksel aktivite seviyesi azaldıkça menopozal semptomların şiddetinin arttığı görüldü. Postmenopozal kadınlarda ailevi sorumluluklar, fiziksel aktivite partnerinin yokluğu, enerji düşüklüğü/çabuk yorulma ve dinlenme/sosyal aktivite tercihinin baskınlığı fiziksel aktivite için önde gelen bariyerlerdi
Evaluation of Antioxidant, Cytotoxicity and Antimicrobial Effects of Achillea Millefolium (YARROW) and Determination of Phytochemicals
No full textAchillea millefolium (A. millefolium) is one of the medicinal plants growing naturally in Anatolia and widely used in the treatment of many diseases, especially infectious diseases and digestive diseases. In this study, the determination of phenolic compounds, antioxidant, cytotoxic, and antimicrobial effects of plant extract of traditional A. millefolium were investigated. Phenolic compound analysis of the extract of the yarrow plant obtained with methanol was carried out by liquid chromatography-electrospray ionization-tandem mass spectrometry (LC–ESI–MS/MS). Antimicrobial effect was determined by the minimum inhibitory concentration (MIC) method and cytotoxicity analyses were carried out on androgen-dependent prostate cancer cells (LNCaP), human embryonic kidney 293 cancer cell lines (HEK293), and colorectal adenocarcinoma (CaCO-2) cell lines by the MTT method. Total antioxidant capacity was determined by the DPPH free radical scavenging activity determination method. In the determination of antimicrobial activity, it was tested on gram-positive Bacillus subtilis (B. subtilis.), gram-negative Escherichia coli (E.Coli) and Candida albicans (C. albicans) fungi. Among total phenolics, chlorogenic acid, caffeic acid, and salicylic acid were detected in high amounts. In the tests, the highest cytotoxic effect was shown on the LNCaP cell line, and the highest antimicrobial effect was shown on B. subtilis
Energy-Aware Scheduling in Flow Shops: a Novel Artificial Neural Network-Driven Multi-Objective Optimization
No full textGroup technology is a managerial strategy used to optimize production by reducing setup times, lead times, and work-in-process inventories. Research on flow-shop sequence-dependent group scheduling problems (FSDGSPs) has primarily focused on minimizing makespan and total flow time to improve efficiency. However, the need for energy-efficient scheduling in FSDGSPs remains underexplored despite increasing sustainability concerns. To address this, the energy-efficient flow-shop sequence-dependent group scheduling problem (EEFSDGSP) is introduced. A novel multi-objective optimization (MOO) technique, the artificial neural network-based multi-objective genetic algorithm (ANN-MOGA), is proposed to minimize makespan and energy consumption in EEFSDGSP. ANN-MOGA advances MOO by using a neural network to evaluate fitness and guide selection, reducing computational complexity versus traditional methods like NSGA-II and SPEA2. A post-processing step (PPANNS) further enhances solution diversity and distribution. Results show ANN-MOGA, especially with PPANNS, outperforms NSGA-II and competes effectively with SPEA2 in larger problem instances. © 2024 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group
Okul Müdürlerinin Hizmetkâr Liderlik Davranışları ile Okuldaki Yenileşme İklimi Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
No full textBu araştırmanın temel amacı öğretmenlerin okul müdürlerinin okullarda yenileşme iklimi ve hizmetkâr liderlik davranışları arasındaki ilişkiyi incelemektir. Ayrıca öğretmenlerin algı düzeyleri cinsiyetleri, mesleki kıdemleri ve çalıştıkları okul türleri, yaş, eğitim durumu ve medeni durumlarına göre anlamlı farklılık olup olmadığı belirlenmeye çalışılmıştır. İlişkisel tarama modeli ile tasarlanmış bu çalışmanın evrenini 2023-2024 eğitim ve öğretim yılı Şanlıurfa ili Ceylanpınar ilçesinde görev yapan 445 öğretmen oluşturmaktadır. Veri toplama aracı olarak “Kişisel Bilgi Formu”, Polatcan (2019) tarafından geliştirilen “Okullarda Yenileşme İklimi Ölçeği” ve Ekinci (2015) tarafından geliştirilen “Hizmetkâr Liderlik Davranışları Ölçeği” kullanılmıştır. Yapılan çalışmada okullarda yenileşme iklimiyle hizmetkârlık liderlik davranışlarının öğretmenlerin demografik bilgileriyle arasındaki bağın çözümlenmesi amacıyla SPSS paket program kullanılarak ölçek sonuçları analiz edilmiştir. Çalışmanın sonucunda Okullarda Yenileşme İklimi Ölçeği ile çalışma grubunun cinsiyetleri, mesleki kıdemleri ve çalıştıkları okul türleri arasında genel manada anlamlı bir farklılık olduğu, yaşlarıyla arasında anlamlı bir farklılığın olmadığı, eğitim durumlarıyla arasında anlamlı bir farklılığın olduğu ancak medeni durumla aralarında ne farklı farksız bir anlam olduğu tespit edilmiştir. Hizmetkar Liderlik Davranışı ve Okuldaki yenileşme iklimi arasında orta düzeyde bir korelasyon olduğu tespit edilmiştir
Comparison of Machine Learning Algorithms for Automatic Prediction of Alzheimer Disease
No full textBackground:Alzheimer disease is a progressive neurological disorder marked by irreversible memory loss and cognitive decline. Traditional diagnostic tools, such as intracranial volume assessments, electroencephalography (EEG) signals, and brain magnetic resonance imaging (MRI), have shown utility in detecting the disease. However, artificial intelligence (AI) offers promise for automating this process, potentially enhancing diagnostic accuracy and accessibility.Methods:In this study, various machine learning models were used to detect Alzheimer disease, including K-nearest neighbor regression, support vector machines (SVM), AdaBoost regression, and logistic regression. A neural network was constructed and validated using data from 150 participants in the University of Washington's Alzheimer's Disease Research Center (Open Access Imaging Studies Series [OASIS] dataset). Cross-validation was also performed on the Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset to assess the robustness of the models.Results:Among the models tested, K-nearest neighbor regression achieved the highest accuracy, reaching 97.33%. The cross-validation on the ADNI dataset further confirmed the effectiveness of the models, demonstrating satisfactory results in screening and diagnosing Alzheimer disease in a community-based sample.Conclusion:The findings indicate that AI-based models, particularly K-nearest neighbor regression, provide promising accuracy for the early detection of Alzheimer disease. This approach has potential for further development into practical diagnostic tools that could be applied in clinical and community settings
Kültüre Özgü Mükemmeliyetçilik Örüntüleri: Çocuk Sporcular, Ebeveynleri ve Antrenörleri
No full textAraştırmada, Türk kültürüne özgü spora ilişkin mükemmeliyetçilik örüntüleriyle ilişki olarak rekreasyonel amaçlı çeşitli sporlarla uğraşan çocuk sporcuların spora ilişkin mükemmeliyetçilik düzeylerinin demografik değişkenler açısından incelenmesi amaçlanmıştır. Kolayda örnekleme yöntemi gerçekleştirilen araştırmaya Türkiye’de çeşitli illerdeki spor kulüpleri altında yer alan rekreasyonel amaçlı çeşitli sporlarla (voleybol, futbol, yüzme, tenis, cimnastik ve basketbol) ilgilenen 394 çocuk sporcudan veriler toplanmıştır. Veri toplama aracı olarak “Sporda Mükemmel Performans Ölçeği (Çocuk Formu)” kullanılmıştır. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, T-testi, Anova, Post-Hoc analizleri kullanılmıştır. T-testi analizi sonuçları, cinsiyet ve yaş değişkenleri ile cinsiyet, ebeveyn baskısı ve antrenör baskısı değişkenlerinin performans mükemmeliyetçiliği ile anlamlı bir ilişkisi olduğunu göstermiştir (
Sosyal İklimin İş Tatmini Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi: Kapsamlı Bir Analiz
No full textÖrgütlerde oluşturulan sosyal iklim, çalışanların motivasyonunu, bağlılığını ve performansını etkileyerek doğrudan iş tatminini etkileyebilir. Çalışanlar arasındaki iş tatmini düzeyi hem bireysel hem de örgütsel olarak çok önemlidir. Bir örgütün sosyal iklimi yönetme ve geliştirme becerisi, çalışanların iş tatminini artırmak ve dolayısıyla örgütsel performansı iyileştirmek için esastır. Bu nedenle, bu çalışma örgütler içinde sosyal iklimin iş tatmini üzerindeki etkisini anlamak için kapsamlı bir inceleme ve yeni bir bakış açısı sunmayı amaçlamaktadır ve örgütlerin çalışanlarını etkileyen sosyal iklim faktörlerini anlamalarına ve iş tatminini artırmak için etkili stratejiler geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Mardin Artuklu Üniversitesi'ndeki 320 çalışandan toplanan verileri kullanarak araştırma, sosyal iklimin çeşitli boyutlarını ve iş tatmini üzerindeki etkilerini değerlendirmektedir. Bulgular, kişilerarası uyum, örgütsel destek, mesleki dayanışma ve iş dışı ilişkiler gibi sosyal iklim faktörlerinin daha yüksek iş tatmini düzeyleriyle anlamlı ve negatif bir şekilde ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bu nedenle, çalışma ayrıca iş tatmini ile grup içi iletişim arasında pozitif bir korelasyon ortaya koymaktadır. Ayrıca, iş etiği ile iş tatmini arasında bir ilişki bulunamamıştır. Bu sonuçlar, sosyal iklimin belirli yönlerini iyileştirmenin çalışan tatminini ve dolayısıyla örgütsel performansı artırabileceğini göstermektedir. Bu nedenle, bu çalışmanın sonuçları değerli içgörüler sunar ve yöneticilerin iş dünyasında sosyal iklim yönetimiyle ilgili bilinçli stratejik kararlar almaları için önemli bir rehberlik görevi görebilir. Çalışma ayrıca, kuruluşlardaki sosyal iklimi etkili bir şekilde yönetmenin kritik önemini vurgulayarak, bu tür çabaların daha destekleyici, motive edici ve nihayetinde tatmin edici bir iş yeri ortamını nasıl teşvik edebileceğini ve bunun da çalışanların refahını ve genel örgütsel başarıyı artırabileceğini vurgulayarak sona ermektedir
Comparison and Optimization of Machine Learning Methods for Fault Detection in District Heating and Cooling Systems
No full textIn this study, the methods used for the detection of sub-station pollution failures in district heating and cooling (DHC) systems are analyzed. In the study, high, medium, and low-level pollution situations are considered and machine learning methods are applied for the detection of these failures. Random forest, decision tree, logistic regression, and CatBoost regression algorithms are compared within the scope of the analysis. The models are trained to perform fault detection at different pollution levels. To improve the model performance, hyper parameter optimization was performed with random search optimization, and the most appropriate values were selected. The results show that the CatBoost regression algorithm provides the highest accuracy and overall performance compared to other methods. The CatBoost model stood out with an accuracy of 0.9832 and a superior performance. These findings reveal that CatBoost-based approaches provide an effective solution in situations requiring high accuracy, such as contamination detection in DHC systems. The study makes an important contribution as a reliable fault detection solution in industrial applications