1,721,208 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Üretim süreçlerinin geliştirilmesinde veri analizine dayalı bir model önerisi ve uygulaması
No full textKonfeksiyon sektöründe, ürün çeşitliliğinin çok fazla olması, üretim sürecinde standart iş akışlarının olmaması, kullanılan hammadde ve yarı mamullerdeki değişkenliğin çok fazla olması, genellikle emek yoğun bir üretim olması nedeniyle pek çok sorun ile karşılaşılmaktadır. Bu sorunlar ürüne bağlı olarak değişim göstermekte ve benzer ürünlerde de tekrar etme eğilimi göstermektedir. Bunun yanı sıra çevresel faktörler tüm ürünlerde belli başlı sorunların oluşmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle üretim sürecine etki eden faktörlerin genel veya ürün bazında belirlenmesi ve planlamanın buna göre yapılması muhtemel sorunların azaltılması açısından oldukça önemlidir.Bu çalışmada, Denizli’de faaliyet gösteren bir tekstil işletmesinin bornoz konfeksiyon bölümünde ikinci kalite, hatalı üretim, siparişin gecikmesi gibi sorunlara neden olan faktörler genel olarak tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada 1,5 yıllık üretim verileri kullanılmış, verilerin yetersiz olması nedeniyle ürün bazında veya sorun bazında detaylı bir değerlendirme yapmak yerine genel bir değerlendirme yapılmıştır. Bu amaçla her sipariş için ikinci kalite, hatalı üretim ve sipariş gecikmesine bağlı olarak bir sipariş performans puanı oluşturulmuştur. Sipariş performans puanını etkileyen faktörler tespit edilerek bir sonraki siparişlerde planlama faaliyetlerinin bu sonuçlara göre yapılması planlanmıştır. Yapılan genel analizler sonucunda mevsimin üretim süreci üzerinde etkili olduğu belirlenmiştir.Many problems are encountered in apparel industry due to the fact that it has a labor-intensive production structure, the product variety is too high, the lack of standard workflows in the production process, the variability in the raw materials and semi-products used. These problems vary depending on the product. In addition, these problems tend to reocur in similar products. Environmental factors can also cause certain problems in all products. For this reason, it is important to determine the factors affecting the production process on a general or product basis and to make the planning accordingly in order to reduce possible problems.In this study, the factors that cause problems such as second quality, faulty production, delay in order in the bathrobe apparel department of a textile company operating in Denizli is determined. In the study, 1.5-year production data was used. A general assessment was made instead of making a detailed evaluation on the basis or problem basis due to the insufficient data. For this purpose, an order performance score was created depending on the second quality, faulty production and order delay for each order. The factors affecting the order performance score are determined and planning activities are planned to be done according to these results. As a result of the overall analyzes, the season is determined to be most effective on the production process
Tekstil sektöründe ergonomik riskleri esas alan sürdürülebilirlik modeli ve uygulaması
No full textBu çalışmada üretim sistemlerinin sürdürülebilirliğinin sağlanmasına etki eden faktörler incelenmiş, tekstil sektöründe ergonomik riskleri esas alan sürdürülebilirlik modeli kurulmuştur. Risk değerlendirme metodları arasında sıkça kullanılan Fine-Kinney yöntemi için bulanık mantık esaslı yeni bir yaklaşım oluşturulmuştur. Bir tekstil işletmesinin politikalarından yola çıkılarak amaçlar ve hedefler belirlenmiş, ilgili süreçteki risklerin güçlü yanları, tehlikeleri, fırsatları ve tehditleri belirlenerek normal ve bulanık yöntem ile risk analizi çalışmaları yapılmıştır. Gerekli önleyici faaliyetlerin planlanmasıyla bir sürdürülebilirlik uygulaması belirlenmiş ve kriterler bulanıklaştırılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ortaya çıkan bulanık yönteme göre risk düzeylerinin ve sürdürülebilirlik düzeylerinin hassasiyet kazandığı görülmüştür.In this study, the factors, which are affecting the sustainability of production systems were examined and a sustainability model, which is based on ergonomic risks in the textile sector was established. A new approach based on fuzzy logic has been developed for the Fine-Kinney method, which is frequently used in risk assessment methods. Based on the policies of a textile company, objectives and targets were determined, strengths, dangers, opportunities and threats of risks in the related process were identified and risk analysis studies were conducted with normal and fuzzy method. A sustainability practice was identified by planning the necessary preventive actions and the criteria were blurred and the results were compared. According to the resulting fuzzy method, risk levels and sustainability levels gained sensitivit
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Evde sağlık hizmeti sunan hemşirelerin ergonomik koşullar altında günlük çizelgelerinin belirlenmesi
No full textEvde sağlık hizmeti, hastalık, yaralanma ve ameliyat sonrası iyileşme sürecinde hastalara kendi ev ortamlarında muayene, tetkik, tahlil, tedavi, tıbbi bakım ve rehabilitasyon hizmetlerinin sunulmasını kapsamaktadır. Evde sağlık hizmetleri, hastaların tedavi sürecini alışık oldukları ortamda sevdikleri ile rahat bir şekilde geçirmelerini sağlamakta, hastaları hastane ortamlarındaki enfeksiyon risklerinden korumakta, hastane yüklerini azaltarak sağlık hizmetlerinin daha etkin ve düşük maliyetlerle sunulmasına yardımcı olmaktadır. Bu hizmet özellikle, yatağa bağımlı, yaşlı veya kronik hastalar için büyük bir kolaylık sağlamaktadır. Yaşlı nüfusun giderek artması ve tıbbi cihazlardaki gelişmeler evde sağlık hizmetlerinin giderek yaygınlaşmasına sebep olmaktadır. Evde sağlık hizmetlerinin kalitesini arttırmak ve maliyetleri düşürmek için operasyonel ve stratejik düzeyde birçok karar alınması gerekmektedir. Operasyonel düzeyde, tedavi gereksinime uygun hemşirelerin atanması ve ziyaret planlarının belirlenmesi gerekmektedir. Bu problem evde sağlık hizmetleri rotalama ve çizelgeleme problemi (ESHRCP) olarak isimlendirilmektedir. ESHRCP, hastaların özel ihtiyaçları, ziyaret sıklığı, ziyaret aralığı, hemşire becerileri, mola ve hizmet kalitesiyle ilgili pek çok kısıtı içeren çok boyutlu bir problemdir. ESHRCP'de dikkat edilmesi gereken boyutlardan birisi de iş yükleridir. Hasta ziyaretleri planlanırken iş yüklerinin hemşireler arasında dengeli bir şekilde dağıtılması gerekmektedir. Literatürde, iş yükleri belirlenirken genellikle çalışma süresi, ziyaret edilen hasta sayısı gibi ölçülebilir büyüklükler kullanılmaktadır. Bu çalışmada iş yükü tanımı genişletilerek, ergonomik riskler de iş yükü içine dâhil edilmiştir. Evde sağlık hemşireleri farklı ortamlarda, çok çeşitli sağlık hizmetleri vermekte ve pek çok ergonomik risk ile karşılaşmaktadır. Bu riskler, hemşirelerin sağlıklarını olumsuz etkileyebilmekte ve uzun vadede kas-iskelet sistemi hastalıkları, tükenmişlik sendromu gibi fiziksel ve zihinsel ciddi sağlık sorunlarına yol açabilmektedir. Hasta ziyaretleri hemşirelerin sağlıklarını riske atmayacak şekilde planlanmalıdır. Bu amaçla, bu çalışmada, ergonomik risklere bağlı olarak oluşan hemşire iş yüklerini belirli bir düzeyin altında tutacak yeni bir kısıt ESHRCP'ye dâhil edilmiştir. Evde sağlık hemşireleri, sürekli seyahat ettikleri ve farklı ortamlarda, çok çeşitli sağlık hizmetleri sundukları için ergonomik risklere bağlı olarak oluşan iş yüklerini belirlemek oldukça zordur. Bu nedenle, bu riskleri belirlemek için hemşirelerin kendi değerlendirmelerini ve deneyimlerini yansıtan öznel değerlendirme yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmada, bu sebeple bir öznel değerlendirme yöntemi önerilmektedir. Bu doğrultuda, hemşirelerin hasta ziyaretlerinde algıladıkları ergonomik riskleri dilsel değişkenler ile ifade edecekleri bir görev sonrası anketi (GSA) ve bu anketi değerlendirmek için bir bulanık çıkarım sistemi (BÇS) önerilmiştir. Ayrıca, hemşirelerin iş yükü algıları, zaman içinde hastalara ve ortama alışmalarına ya da tedavi sürecinin seyrine bağlı olarak olumlu veya olumsuz yönde değişebilmektedir. Bu nedenle, bir sonraki ziyaretteki iş yüklerinin tahmin edilmesi için çok durumlu Markov (ÇDM) modeli önerilmiştir. Hasta ziyaret sayısını maksimum yapan ve aynı zamanda hemşire iş yüklerini azaltan karma tamsayılı programlama ve hedef programlama olmak üzere iki matematiksel model geliştirilmiştir. Bu modellerin performansını test etmek için rassal olarak test problemleri oluşturulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen modellerin hizmet kalitesini düşürmeden hemşirelerin iş yükünü azaltabileceğini ve bu sayede daha dengeli iş çizelgelerinin oluşturulabileceğini göstermiştir. Sonuç olarak, teorik düzeyde yapılan bu çalışmanın gerçek hayat problemlerine uygulanması, hemşire sağlığının korunması ve böylece hastalara daha iyi hizmet sunulması için büyük önem taşımaktadır.Home healthcare includes the services for examination, diagnostics, tests, treatment, medical care, and rehabilitation to patients in their own home environments during illness, injury, and recovery processes after an operation. Home healthcare services allow patients to get their treatment at their home with their loved ones, protect them from risk of infections in hospital environments, and contribute to the more efficient and cost-effective delivery of healthcare services by reducing hospital burdens. This service particularly provides significant convenience for bedridden, elderly, or chronic patients. The increasing elderly population and advancements in medical devices are leading to the growing prevalence of home healthcare services. To enhance the quality and reduce the costs of home healthcare services, numerous decisions need to be made at both operational and strategic levels. At the operational level, it is necessary to assign nurses according to patients' treatment needs and to determine visit schedules. This problem is referred to as the Home Healthcare Services Routing and Scheduling Problem (ESHRCP). ESHRCP is a multidimensional problem that encompasses various constraints related to specific requirements of patients, visit frequency, visit intervals, nurse skills, breaks, and service quality. One of the important dimensions to be considered in ESHRCP is workload. It is essential to distribute workloads among nurses in a balanced manner when planning patient visits. In the literature, workload is typically determined using quantities such as working hours and the number of patients visited. In this study, the definition of workload has been extended to include ergonomic risks. Home health nurses provide a wide range of health services in various environments and encounter numerous ergonomic risks. These risks can adversely affect their health and lead to serious physical and mental health problems in the long term, such as musculoskeletal disorders and burnout syndrome. Patient visits should be planned in a way that does not jeopardize the health of nurses. For this purpose, in this study, a new constraint has been added to ESHRCP to keep nurse workloads resulting from ergonomic risks below a certain level. Determining the workload of home health nurses resulting from ergonomic risks is quite challenging, since they constantly travel and provide various services in different environments. Therefore, subjective assessment methods reflecting nurses' own evaluations and experiences can be used to identify these risks. In this study, a subjective assessment method is proposed. For this purpose, a post-task questioner that nurses express their perceived ergonomic risks during patient visits using linguistic variables may be conducted, and a Fuzzy Inference System (FIS) may be proposed to evaluate this survey. Additionally, perceived workloads of nurses may change over time depending on their familiarity with patients and the environment, as well as the level of treatment. Therefore, a Multi-State Markov (MSM) model is proposed to predict workload for the next visit. A mixed integer programming and a goal programming (GP) model is developed to maximize the number of patient visits while simultaneously reducing nurse workloads. To test the performance of these models, problem instances are generated. Experimental results demonstrate that the proposed models can reduce nurses' workload without degrading service quality, thereby enabling the creation of more balanced work schedules. In conclusion, applying this theoretical study to real-life problems is crucial for nurse health, which, in turn, allows them to offer better services to patients
Şehir içi otobüs seferlerinin senkronizasyonu için bir model önerisi: Denizli örneği
No full textAbstract Not Availabl
Makine öğrenmesi algoritmaları ile covid-19 hastalarının belirlenmesi
No full textSARS-CoV-2, Aralık 2019'da Çin'in Hubei eyaletinde ortaya çıkan ve Dünya
Sağlık Örgütü tarafından Mart 2020'de pandemi olarak ilan edilen COVID-19
salgınına yol açan yeni bir koronavirüs türüdür. Ortaya çıktığı ilk günden itibaren
dünya çapında hızla yayılmış ve dört milyondan fazla insanın ölümüne neden
olmuştur. COVID-19 salgınının daha fazla yayılmasını kontrol altına almak ve
bulaşmayı durdurmak için SARS-CoV-2 ile enfekte hastaların mümkün olan en
erken zamanda hızlı ve doğru teşhisi kritik önem taşımaktadır.
Bu çalışmada, makine öğrenimi (ML) algoritmalarını kullanarak tam kan sayımı
sonuçlarından SARS-CoV-2 pozitif hastaların teşhis edilmesi amaçlanmaktadır.
Çalışmada kullanılan veriler, COVID-19 salgınının yayılımıyla mücadele etmek
amacıyla Brezilya, São Paulo'daki İsrail Albert Einstein Hastanesi tarafından
paylaşılmış ve halka açık bir veri bilimi topluluğu tarafından yayınlanmıştır. Veri
seti normal servis ve genel olmak üzere iki gruba ayrılmış ve K-En Yakın Komşu
(KNN), Naif Bayes (NB) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) makine öğrenme
algoritmaları kullanılarak incelenmiştir. SVM normal servis grubu için % 92 ve
genel grup için % 93,5 doğrulukla en iyi performansı göstermiştir. Elde edilen
sonuçlar makine öğrenme algoritmaları ile oluşturulacak modellerle tam kan sayım
sonuçlarını kullanarak SARS-CoV-2 pozitif hastalarını hızlı ve ucuz bir şekilde
erken aşamalarda teşhis için alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceğini
göstermektedir.SARS-CoV-2 is a novel coronavirus that emerged in Hubei province of China in
December 2019 and caused the COVID-19 outbreak, which was declared a
pandemic by the World Health Organization in March 2020. It has spread rapidly
worldwide from the day when it first occurred and has caused the death more than
four million people. It is critical to rapid and accurate diagnosis of SARS-CoV-2
infected patients as early as possible to control further spread of COVID-19
outbreak and stop contamination.
In this study, it is aimed to diagnose SARS-CoV-2 positive patients from complete
blood count results using machine learning (ML) algorithms. The data used in this
study were shared by Israelita Albert Einstein Hospital in São Paulo, Brazil, and
published by a public data science community to struggle the spread of the co
epidemic. The data set are divided into two groups: normal service and general
group, and each group was analyzed by using K-Nearest Neighbors (KNN), Naive
Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) machine learning algorithms.
SVM performed best with an accuracy of 92% for the normal service group and
93.5% for the general group. The results shows that models created using machine
learning algorithms will be used as an alternative method to diagnose SARS-CoV-
2 positive patients at early stages by making a fast and inexpensive screening using
the outputs of complete blood count
Makina öğrenmesi algoritmaları ile işgören çalışma sürelerinin tahmin edilmesi
No full text18.03.2025 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştır.Employee turnover rate may vary depending on many factors such as the structure of the sector, wage policy, labor market conditions, quality of life offered by cities and alternative job opportunities. High turnover rate can lead to negative consequences such as increased cost, loss of productivity, decrease in motivation and decrease in customer satisfaction. Therefore, understanding and managing employee turnover is critical to the efficiency and sustainable success of businesses. In this study, it is aimed to more accurately estimate the length of stay of employees in the enterprise by considering the factors affecting the employee turnover rate with a multidimensional approach. For this purpose, data of employees who left their jobs in a company in the last four years were used and these data were examined with both statistical and machine learning approaches. Running times were estimated using K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes (NB) methods, which are machine learning algorithms. This study demonstrates the applicability of machine learning methods to effectively predict employee turnover and provides a significant contribution to businesses in making data-driven, informed decisions in their human resources strategies.İşgören devir hızı, sektörün yapısı, ücret politikası, işgücü piyasası koşulları, şehirlerin sunduğu yaşam kalitesi ve alternatif iş imkanları gibi birçok faktöre bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Yüksek devir hızı maliyet artışı, verimlilik kaybı, motivasyon düşüşü ve müşteri memnuniyetinde azalma gibi olumsuz sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, işgören devrini anlamak ve yönetmek, işletmelerin verimliliği ve sürdürülebilir başarısı açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, işgören devir hızını etkileyen faktörler çok boyutlu bir yaklaşımla ele alınarak, işgörenlerin işletmedeki kalış sürelerinin daha doğru tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, bir işletmede son dört yılda işten ayrılan çalışanların verileri kullanılmış ve bu veriler hem istatistiksel hem de makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla incelenmiştir. Makine öğrenmesi algoritmalarından K-En Yakın Komşu (KNN) ve Naive Bayes (NB) yöntemleri kullanılarak çalışma süreleri tahmin edilmiştir. Bu çalışma, işgören devir hızını etkili bir şekilde tahmin etmek için makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilirliğini ortaya koymakta ve işletmelerin insan kaynakları stratejilerinde veri odaklı, bilinçli kararlar almalarına önemli bir katkı sağlamaktadır
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
- …
