168 research outputs found
Correction: Efficacy of subsequent treatments in patients with hormone-positive advanced breast cancer who had disease progression under CDK 4/6 inhibitor therapy (BMC Cancer, (2023), 23, 1, (136), 10.1186/s12885-023-10609-8)
No full textFollowing publication of the original article [1], the authors reported an error in the author name of Enes Erul. Incorrect: Enes Urul Correct: Enes Erul, The original article [1] has been corrected. © 2023, The Author(s)
Allegory In Hadiths
No full textAteş, Avnullah Enes (Bilecik, Author)Hz. Peygamber (s.a.v.) İslam’ı tebliğinde, içerisinde doğup büyüdüğü Arap toplumunun dil ve edebiyat becerilerini iyi bir şekilde kullanmıştır. Onları hakka davet ederken teşbih, mecaz, kinaye gibi birçok edebi üsluplarla meramını anlatmıştır. Etkili konuşma noktasında sözün büyüleyici bir etkisi olduğunu da yine kendileri dile getirmişlerdir. Bu nedenle Allah Resulünün (s.a.v.) sözlü davet yönünün ve hadislerinin doğru ve iyi anlaşılması o dönemin Arapça dil ve edebiyat yapısının bilinmesiyle mümkündür. Hadislerin bu yönde ele alınarak çalışılması bir zorunluluktur. Hadis şerhlerinde hadislerin edebi yönlerine değinilse de kimi zaman kavram kargaşası yaşanmaktadır. Özellikle kinaye terimi konusunda büyük problemler bulunmaktadır. Ayrıca bütün yönleriyle dağınık bir şekilde ele alınan hadislerin derli toplu ve tek bir meseleye yönelerek incelenmesi daha büyük bir yarar sağlayacaktır. Bundan dolayı bu çalışma, kinayenin şerhlerden tespitindeki bu problemi ele alacak, sonra da Allah Resulünün (s.a.v.) kinayeli kullanımlarına değinecektir
An explainable and interpretable machine learning model for commercial credit limit estimation
No full textKredi limitlerinin doğru ve etkin bir şekilde belirlenmesi, bankaların risk yönetimini iyileştirerek kredilerin geri ödenmeme olasılığını azaltmakta ve kaynakların daha verimli bir şekilde kullanılmasını sağlamaktadır. Bundan dolayı kredi limitinin belirlenmesinde kullanılan tahmin yöntemlerinin doğruluğu hem finansal kurumlar hem de müşteriler açısından büyük bir öneme sahiptir.
Bu çalışma, kredi limit tahminini daha etkin hale getirmek amacıyla iki farklı model önermektedir. İlk model, sınıflandırma modeli olarak kredi limitini “artan” ya da “azalan” şeklinde sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Kredi verilecek müşterinin
kendisini iyi-kötü, kabul ya da red gibi sınıflandıran birçok çalışma olmasına rağmen, kredi limitini yönlendirebilmeyi amaçlayan makine öğrenimi modeli olması ile bu çalışma mevcut çalışmalardan farklılık göstermektedir. Banka müşterinin kredi limitini azaltarak gelecekte oluşabilecek kredi bataklarına karşı önlem alabilir ya da müşterinin yeni talep ettiği kredi limitini kabul ya da red yapmak yerine müşterinin talebini belli miktarda karşılamaya karar verebilir. Bu model sayesinde, müşterinin istediği kredi limiti banka tarafından onaylanmamış olsa bile, mevcut limiti artırarak müşteri memnuniyetini ve banka kârlılığını artırma fırsatı yaratılabilir.
İkinci model ise tahmin modeli olup, bir kredi limitinin miktarını tahmin etmek üzere geliştirilmiştir. Önerilen model, kredi limitinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi ve finansal kararların daha sağlam bir temele dayandırılması adına önemli katkılar sunmayı hedeflemektedir. Literatürde, kredi derecelendirme alanında genellikle makine öğrenimi algoritmalarının performansının karşılaştırıldığı görülmüştür. Elde edilen kredi limit tahmin modeli PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu) ile optimize edilen modeller arasından en yüksek başarıyı göstermiştir.
Önerilen tahmin modeli yüksek tahmin başarısı gösterse de elde edilen tahmin sonuçları açıklanabilir ve yorumlanabilir değildir. Bu nedenle, ticari kredi limiti tahminine ilişkin optimizasyon sonuçları ve modeldeki değişkenlerin katkısı, SHAP (Shapley Additive Explanations) tekniği ile açıklanabilir ve yorumlanabilir hale getirilmiştir. Ayrıca, elde edilen tahmin modeli; faiz oranları, kripto para, altın ve hisse senedi gibi diğer finansal tahminlerde de kullanılabilir.The accurate and effective determination of credit limits plays a significant role in improving risk management for banks by reducing the likelihood of loan defaults and ensuring more efficient use of resources. Therefore, the accuracy of the forecasting methods used in setting credit limits is of great importance both for financial institutions and for clients.
This study proposes two different models to make credit limit forecasting more effective. The first model, a classification model, aims to classify the credit limit as either "increasing" or "decreasing." While numerous studies have focused on classifying a client as good or bad, accepted or rejected, this study differs in its approach as it employs a machine learning model aimed at guiding the credit limit decision. By reducing a customer's credit limit, the bank can take preventive
measures against potential future defaults, or alternatively, instead of fully accepting or rejecting a new credit limit request, the bank may decide to partially fulfill the customer's request. This model offers an opportunity to increase customer satisfaction and bank profitability by raising the existing limit, even if the requested credit limit is not fully approved.
The second model is a regression prediction model developed to estimate the amount of a credit limit. The proposed model aims to make significant contributions to accurately forecasting the credit limit and grounding financial decisions on a more solid foundation. In the literature, it is common to compare the performance of machine learning algorithms in credit rating. The credit limit prediction model developed in this study achieved the highest success among models optimized with PSO.
Although the proposed regression prediction model demonstrates high predictive success, the resulting predictions are not directly interpretable. Therefore, the optimization results related to commercial credit limit prediction and the contributions of the variables in the model have been made interpretable and explainable using the SHAP (Shapley Additive Explanations) technique. Additionally, the obtained prediction model can also be used in other financial forecasting areas such as interest rates, cryptocurrency, gold, and stock prices
Post-Bereavement Growth: An Examination in The Context of Grief Process, Coping Styles and Cognitive Distortions
No full textBu çalışmada yakın kaybı, çok yönlü bir bakış açısıyla incelenmesi ve kayıp sonrası büyüme olgusuna odaklanılması hedeflenmiştir. İki aşamalı yürütülen çalışmanın ilk aşamasında, Kayıp Sonrası Büyüme Ölçeği geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise kayıp sonrası büyüme; yas süreci, başa çıkma ve bilişsel çarpıtmalar bağlamında incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasındaki örneklem grubu; yakın kaybı yaşayan, kaybının üzerinden en az 3 ay ve en fazla 2 yıl geçmiş olan, 18-65 yaş arası 335 yetişkinden oluşmaktadır. İkinci aşamadaki örneklem grubunda ise aynı kriterlere göre çalışmaya dahil edilen 182 kişi yer almıştır. Kayıp Sonrası Büyüme Ölçeği’nin Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi, geçerlik ve güvenirlik çalışmaları sonucunda 26 maddelik 5 faktörlü bir yapı elde edilmiştir. Ölçeğin alt boyutları şu başlıklarda belirlenmiştir: İşlevsellik, Kişisel Kaynaklar, İlişkisel Başa Çıkma, Yaşamı Anlamlandırma ve Uyum Sağlama. Çalışmanın ikinci aşamasında, analiz sonuçlarına göre hem yas belirtilerinin hem de kayıp sonrası büyümenin; cinsiyet, yaş ve kayba bağlı psikolojik sorunlar yaşama açısından farklılaştığı bulunmuştur. Bunun yanı sıra, yas belirtilerinin ayrıca medeni durum, kayba bağlı fiziksel sorunlar ve kaybın niteliği açısından da farklılaştığı tespit edilmiştir. Yordayıcı güç analizlerinde, kayıp sonrası büyüme üzerinde başa çıkmanın pozitif, bilişsel çarpıtmaların ise negatif yordayıcı etkisi olduğu görülmüştür. Yas süreci açısından ise katılımcıların travmatik deneyim puanları kontrol edildiğinde, kayıp sonrası büyümenin alt boyutlarından işlevselliğin ve uyum sağlamanın yas belirtilerini negatif yordadığı, yaşamı anlamlandırmanın ise yas belirtilerini pozitif yönde yordadığı tespit edilmiştir. Ulaşılan sonuçlar ilgili alan yazın bulguları ışığında tartışılmış ve kayıp sonrası büyümenin teşvik edilebilmesi için önerilerde bulunulmuştur.The aim of the present study was to explore bereavement from a multidimensional perspective and to focus on the phenomenon of post-bereavement growth. At the first stage of this two-staged study, the Post-Bereavement Growth Scale was developed. At the second stage, the post-bereavement growth was examined within the context of grief process, coping and cognitive distortions. Sample group of the first stage consisted of 335 adults between the ages of 18-65 who have experienced bereavement, at least 3 months and at most 2 years ago. At the second stage, the sample group consisted of 182 people who were included in the study following the same criteria. Exploratory and Confirmatory Factor Analysis, validity and reliability studies of the Post-Bereavement Growth Scale demonstrated a 5-factor structure with 26 items. The sub-dimensions of the scale were determined as: Functioning, Personal Resources, Relational Coping, Making Sense of Life and Adjustment. At the second stage of the present study, results revealed that both the symptoms of grief and post-bereavement growth differed in terms of gender, age and psychological problems related to the loss. Moreover, it was found out that symptoms of grief also differed in terms of marital status, characteristics of the loss and the physical problems suffered with respect to the loss as well. The predictive power analyses yielded coping had a positive predictive effect on post-bereavement growth whereas cognitive distortions had a negative predictive effect. Regarding the grief process, controlling for the traumatic experience scores of the participants, functioning and adjustment, the sub-dimensions of post-bereavement growth, negatively predicted grief symptoms, whereas making sense of life was found out to be a positive predictor of the grief symptoms. The results were discussed in the light of the relevant literature findings and suggestions were made in order to foster post-bereavement growth
SOSYAL POLİTİKADA KURUM VE KURULUŞLAR: Ulusal ve Uluslararası Boyutlarıyla Değerlendirmeler II
No full textTürkiye’de Milli Eğitim Bakanlığı Kapsamında Suriyelilere Yönelik Eğitim Politikaları / Canan Öykü DÖNMEZ KARAİş Sağlığı ve Güvenliği Genel Müdürlüğü Faaliyetlerinin Sosyal Politika Bağlamında Değerlendirilmesi /Hanife CANDIR ŞİMŞEKEngelli Ve Yaşlı Hizmetleri Genel Müdürlüğü’nün Yaşlılara Yönelik Faaliyetleri: Yaşlı Destek Programı (YADES) Örneği /Yusuf ZİYA YILDIRIMSosyal Politika Açısından Göç İdaresi Genel Müdürlüğü /Çiğdem ULUDAĞ GÜLERTürkiye’de Geçici Koruma Altındaki Suriyelilere Yönelik Yürütülen Sivil Toplum Faaliyetlerinin İncelenmesi /Selin ARIKIN & Fatih ALTUNSosyal Politikada Yönetişim Olgusu: Biga Sivil Toplum Platformu Örneği / Siyret AYAS ŞARMAN & Mehtap DEMİRTürkiye’de İşçi Sendikalarının Sosyal Politikalar Üzerindeki Etkisi: Konfederasyonlar Üzerine Karşılaştırmalı Bir Analiz / Ebru KANYILMAZ POLAT &Gonca GEZER AYDINBir Sosyal Politika Kurumu Olarak Uluslararası Çalışma Örgütü / Umut YERTÜMDünya Ticareti İçerisinde İşçilerin Hakları ve Temel Çalışma Standartları: Eleştirilerin Hedefinde Dünya Ticaret Örgütü / Aslı KAVURMACIOECD’nin Sosyal Politika İşlevleri: OECD Yayınları Kapsamında Bir Değerlendirme / Yasin YILMAZBirleşmiş Milletler Ekonomik ve Sosyal Konsey’in (UNECOSOC) Sosyal Politikadaki Rolü / Sera YILDIRIM DALYANUNICEF: Uluslararası Sosyal Politikalarda Rolü ve Önemi / EMİR KAYACANTarihsel Açıdan Uluslararası Sendikal Örgütlenme ve Eleştiriler / Şenol ÖZTÜR
Makine Öğrenmesi Yöntemleri ve Eğitim Verisi Üzerine Bir Uygulama: Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması 2015 Türkiye Örneği
No full textSosyal Politikada Kurum ve Kuruluşlar: ulusal ve Uluslararası Boyutlarıyla Değerlendirmeler II
No full textAn enyne cycloisomerization/[5+1] reaction sequence to synthesize tetrahydroisoquinolinones from enyne-enes and CO
No full textAn enyne cycloisomerization/[5+1] reaction sequence was developed to synthesize tetrahydroisoquinolinones from linear enyne-enes and CO. The first step is a gold(I)-catalyzed enyne cycloisomerization, generating six-membered- ring-fused vinylcyclopropanes. The second step is a rhodium(I)catalyzed [5+1] reaction of vinylcyclopropanes with CO. This two-step reaction could also be carried out in one-pot without isolating the cycloisomerization product generated from the first step of this sequence.Natural Science Foundation of China [21472005]SCI(E)ARTICLE132158-21615
SOSYAL POLİTİKADA KURUM VE KURULUŞLAR Ulusal ve Uluslararası Boyutlarıyla Değerlendirmeler II
No full text- …
