İşletmelerde Yeniliklerin Kaynağı Olarak Paydaş Diyalogları: Seyahat Acentaları Üzerine Nitel Bir Araştırma

Bu çalışmanın amacı, günümüzde oldukça önemli olan paydaşdiyaloglarıve yenilik kavramlarınıbir araya getirerek işletmelerin paydaşlarıile kurduklarıdiyalogların yenilik sürecine ne kadar adapte edildiği ile ilgili daha fazla bilgi edinilmesidir. Böylece paydaşdiyaloglarının yenilik sürecinde işletme ve sürdürülebilir yenilik için sağladığıyararlar belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaçla çalışmanın teorik kısmında öncelikle paydaşdiyaloglarıve yenilik kavramlarıüzerinde durularak bu iki kavram arasındaki ilişki ve yapılan çeşitli araştırmaların bulgularına değinilmiştir. Araştırmanın uygulama kısmında ise turizm sektörünün önemli paydaşlarından birisi olan seyahat acentalarının paydaşlarıile diyaloglarının örgütsel yenilik sürecine olan katkısınıortaya koymak için İstanbul’da faaliyet gösteren 15 seyahat acentasıile nitel bir araştırma yürütülmüştür. Araştırmadan elde edilen bulgular bir yandan seyahat acentalarının paydaşlarıile diyaloglarının yapısınıortaya koyarken bir yandan da paydaşdiyaloglarının seyahat acentalarıiçin yeni fikir ve uygulamaların kaynağıolduğunu ortaya koymuştur

Investigation of interventional studies on COVID-19 in Turkey: a systematic review

Bu çalışmada, COVID-19'un tedavisi ve yönetimi için yürütülmüş ulusal ve uluslararası veri tabanlarında yayınlanmış Türkiye adresli girişimsel araştırmaların sistematik olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Ocak 2020-Ağustos 2021 tarihlerinde yapılan araştırmalar; PubMed, Cochrane, CINAHL, EBSCHO, Web of Science, Google Akademik/Scholar, Türkiye Atıf Dizini, ULAKBİM ve COVID-19 Türkiye Web Portalını içeren veri tabanları üzerinden taranmıştır. Kriterleri karşılayan on dört çalışma dahil edilmiştir. Bulgular: Çalışmalar randomize kontrollü (n=6), klinik çalışma (n=1), girişimsel çift kontrollü çalışma (n=1) ve yarı deneysel çalışma tasarımı (n=5) ile yürütülmüştür. Bir çalışma randomize, prospektif çapraz, manken simülasyon çalışmasıdır. Araştırmaların sekizi non-farmakolojik, altısı ise farmakolojik içerikli araştırmalardır. Non-farmakolojik çalışmaların içeriklerinin tümünde tele-rehabilitasyon veya online yöntemlerin kullanıldığı görülmüştür. Altı çalışmada bireylerin stres, depresyon ve anksiyete düzeyini azaltmaya yönelik girişimler uygulanmıştır. Farmakolojik çalışmaların içeriklerinin ise (n=6) farklı tedavi yöntemlerinin etkinliğini değerlendirmeye yönelik olduğu belirlenmiştir. Non-farmakolojik çalışmalarda uygulanan girişimlerin büyük oranda etkili olduğu, farmakolojik çalışmalarda uygulanan tedavi yöntemlerinin ise olumlu etkiye sahip olduğu sonucuna varılmıştır. Sonuç: Bu derleme çalışmasının ileride yapılacak araştırmalara ışık tutması açısından literatüre önemli bir katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca, çocuklar veThis study aims to systematically review the interventional studies from Turkey published in national and international databases for the treatment and management of COVID-19. Material and Methods: The studies conducted between January-2020 and August-2021 were searched through PubMed, Cochrane, CINAHL, EBSCHO, Web of Science, Google Scholar, Turkey Citation Index, ULAKBİM, and COVID-19 Turkey Web Portal. Fourteen studies meeting the criteria were included. Results: The studies were conducted with randomized controlled (n=6), clinical trial (n=1), interventional double-controlled trial (n=1), and quasi-experimental study design (n=5). One is a randomized, prospective crossover, model simulation study. The evaluated studies include non-pharmacological (n=8) and pharmacological (n=6) approaches. Tele-rehabilitation or online methods were used in all non-pharmacological studies. Six studies aimed at reducing the stress, depression, and anxiety levels of individuals. Pharmacological studies were (n=6) aimed at evaluating the effectiveness of different treatment modalities. The result shows that interventions in non-pharmacological studies are highly effective, and treatment methods applied in pharmacological studies also have a positive effect. Conclusion: This review will contribute to the literature by shedding light on future research. Moreover, there is a need for more comprehensive studies on the diagnosis, treatment, symptoms, effects, and management of COVID-19, including children and older people at risk

Parkinson hastalarında motor komplikasyonlar ve kortikal eksitabilite

Giriş: Parkinson Hastalığı, yavaş progresyon gösteren, Alzheimer hastalığından sonra en sık görülen nörodejeneratif hastalıktır. Tanı için bradikinezi esastır. Rijidite, istirahat tremoru veya postural instabiliteden birinin eşlik etmesi gerekmektedir. Parkinson Hastalığı patogenezinde; substansiya nigra pars kompakta ve nigrostriatal yolaklardaki dopaminerjik nöron dejenerasyonu ile karakterizedir. Parkinson Hastalığının geç dönem komplikasyonları olarak motor dalgalanmalar ve diskineziler ortaya çıkabilmektedir. Motor dalgalanmalar; doz sonu kötüleşmesi, gecikmiş on yanıtı veya on yaralının olmaması, öngörülemeyen on-off dalgalanmalar, donmalar şeklinde karşımıza çıkabilmektedir. Diskineziler ise tepe doz diskinezisi, difazik diskinezi , off distonisi veya kare dalga diskinezisi şeklinde olabilmektedir. Motor dalgalanma ve diskinezilerin nigrostriatal dopaminerjik yoldaki presinaptik ve postsinaptik değişikliklere bağlı olduğu bilinmektedir. Ancak motor komplikasyonların oluş mekanizmalarında direk veya dolaylı olarak korteksin rolünün ne olduğu tam olarak anlaşılamamıştır. Motor korteks eksitabilitesi manyetik stimulasyon yöntemi ile motor uyartılmış potansiyel (MEP) amplitüdü, uyarım eşiği değeri ve kortikal sessiz periyod (KSP) sürelerinin hesaplanması ile değerlendirilebilmektedir. MEP amplitüdü ve eşiği, kortikospinal sistem eksitabilitesini yansıtırken; KSP, kortikal intemöronlann inhibisyonundan etkilenir. Amaç: Parkinson hastalarında motor komplikasyonlar ile motor korteks eksitabilitesindeki değişiklikler arasındaki transkraniyal manyetik stimülasyon yöntemi kullanılarak KSP süresi, istirahatte ME ve MEP amplitüdü hesaplanarak Parkinson hastalarının off ve diskinezili on dönemlerinde, henüz diskinezi gelişmemiş erken dönem Parkinson hastalarında on ve off dönemlerinde çalışılması ve yaş grubu normaller ile karşılaştırılarak gösterilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada hasta gruplarını, 18 tepe doz diskinezisi ve motor dalgalanması (doz sonu kötüleşmesi) olan ve 14 diskinezisi ve belirgin motor dalgalanması olmayan İdiopatik Parkinson Hastalığı tanılı olgular oluşturmaktadır. 15 olgu kontrol grubu olarak çalışmaya alınmıştır. işlem, diskinetik olan grupta tepe doz diskinezili dönemde ve en az 12 saatlik dopaminerjik tedavi almadan off döneminde; motor komplikasyon gelişmemiş grupta ise on döneminde ve yine en az 12 saatlik dopaminerjik tedavi almadan off döneminde yapılmıştır. Kontrol grubundaki olgulara ise; dominant olduğu düşünülen motor korteks üzerinden transkraniyal manyetik stimülasyon uygulanmıştır ve kayıtlar elde edilmistir. Bulgular: Diskinezili grupta hastalık süresi, diskinezisiz gruptan anlamlı (p < 0,05) olarak daha yüksekti. Diskinezili grupta off dönemde eşik değer, on döneme göre anlamlı (p < 0,05) artış göstermiştir. Diskinezili grupta on döneme göre off dönemdeki eşik değerde artış miktarı diskinezisiz gruptan anlamlı (p < 0,05) olarak daha yüksekti. Diskinezili grupta off dönem SP değeri, diskinezisiz gruptan anlamlı (p < 0,05) olarak daha yüksekti. Diskinezili grupta on dönemde SP değeri, off döneme göre anlamlı (p < 0,05) azalma göstermiştir. Diskinezisiz grupta ise SP ve eşik değerde on ve off dönemlerinde istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamıştır. Diskinezili ve diskinezisiz grupta on ve off dönem MEP amplitüd değeri anlamlı (p 0,05) farklılık göstermemiştir. Kontrol grubu ise kıyaslandığında da istatistiksel olarak anlamlı farklılık gözlenmemiştir. Sonuç: Noninvazif bir yöntem olan TMS uygulamasının, İPH'da kortikal eksitabiliteyi göstermede etkili bir yöntem olduğu bir kez daha vurgulanmıştır. PH'da levodopa ilişkili diskinezi gelişmiş olgularda, diskinezi dönemlerinde daha belirgin olmak üzere, diskinezi gelişmemiş PH'a göre kortikal eksitabilitede belirgin artış olduğu gösterilmiştir. Bu değişimler kortekste kalıcı plastik değişiklikler sonucu değildir. Olasılıkla ortaya çıkan değişimler bazal ganglion korteks döngüsündeki, bazal ganglionlar kökenli değişikliklere sekonder gelişmektedir. Çalışmamız motor komplikasyonları olan idiopatik Parkinson hastalığı olgularında bu değişikliklerin kortikal motor nöron ya da internöron sistemleri üzerinde eksitabilite değişiklikleri şeklinde sonuçlarımıza yansıyan kısa süreli plastik değişimler olduğunu göstermektedir. Kore ve distonili olgulardaki fark, klinik olarak her iki tabloda var olan belirgin tonus farklılığından kaynaklanıyor izlenimi vermiştir. Sonuç olarak motor dalgalanmalarda kortikal eksitabiliteye ait bilgiler mevcut olup çalışmamızda, bazal ganglionlardaki siklik değişikliklerin yansıması olarak ortaya çıktığını ve kalıcı olmadığını düşündürtmüştür. Bu konuda doğru bir yargıya varılabilmesi için daha geniş populasyon çalışmalarına ihtiyaç vardır

Contex Free Grammer For Turkish

Formal Grammar which is introduced by Chomsky is one of the most important development in Natural Language Processing, a branch of Artificial Intelligence. The mathematical reresentation of languages can be possible using Formal Grammars. Almost all natural languages have word classes such as noun, adjective, verb. In addition to this one sentence consist of noun phrase and verb phrase. Noun phrase may consist of location, destination and source elements. Despite many similarities between the languages, there exist important dissimilarities in grammar rules of the languages belonging to different language families.  In our study the most appropriate formal grammar representing Turkish language is investigated. Accuracy of the suggested grammars’ rules is evaluated in two different corpus. This study is the enhanced version of “Turkish Context Free Grammar Rules with Case Suffix and Phrase Relation” that was presented on UBMK 2016 International Conference on Computer Science \&amp; Engineering \cite{ilk}. Different from the first study, this study includes all word and sentence types of Turkish. Adjectives and prepositions are considered. The quoted sentences, incomplete sentences and question sentences are included. The genitive phrase structures including verbal word are included. In this study, the noun phrases are also defined in detail

Metin İçeriği ve Kategoriler Arasındaki Belirsizliğin Önerilen Bir Dalgacık Benzerlik Metriği ile Ele Alınması

The rise of the issues related to the uncertainty of decision-making has become a warm issue in operation research. The study is dealing with the uncertainty of text contents and text categories. The complex and ambiguous structure of texts prevents us to have clear and precise categorization. The purpose of this paper is to find the similarity distance for the different categories that the text may be related to, using hidden semantic relations. Our study proposes a new method to reveal the hypernym relations (generic terms, upper classes of the term) of the words in the text and formalize the similarity distance metrics between the given text and different categories. We proposed an original and novel measurement formula to calculate the similarity of defined categories to a specific text using discrete Wavelet transformation. Utilizing the Wavelet transformation method that has been rarely used in text analysis, the upper class “hypernym” relation and their dominance on each other is found. The strength of the results examined on the sample text (I like giraffes and I am afraid of lions. I saw them when they are standing opposite of each other near a cactus in Hoanib Desert.). In the first version that the frequencies are taken into account, sample text is categorized as “warm-blooded animals” between the 8 categories with highest similarity distance. For the normalized binary-valued version, maximum and minimum similarities are calculated in the range from 0.8639 to 0.1360, respectively

Contex Free Grammer For Turkish

Formal Grammar which is introduced by Chomsky is one of the most important development in Natural Language Processing, a branch of Artificial Intelligence. The mathematical reresentation of languages can be possible using Formal Grammars. Almost all natural languages have word classes such as noun, adjective, verb. In addition to this one sentence consist of noun phrase and verb phrase. Noun phrase may consist of location, destination and source elements. Despite many similarities between the languages, there exist important dissimilarities in grammar rules of the languages belonging to different language families.  In our study the most appropriate formal grammar representing Turkish language is investigated. Accuracy of the suggested grammars’ rules is evaluated in two different corpus. This study is the enhanced version of “Turkish Context Free Grammar Rules with Case Suffix and Phrase Relation” that was presented on UBMK 2016 International Conference on Computer Science \&amp; Engineering \cite{ilk}. Different from the first study, this study includes all word and sentence types of Turkish. Adjectives and prepositions are considered. The quoted sentences, incomplete sentences and question sentences are included. The genitive phrase structures including verbal word are included. In this study, the noun phrases are also defined in detail.</p

Document Sentiment Classification Using Hybrid Wavelet Methodologies

Sentiment and semantic analysis of a text are very important issues of today because of increasing text data. Our study proposes a new method to reveal the hypernym relations (generic term) of the words in the text and to enhance the accuracy results of sentiment classification of the texts. We used wavelet transform method that has been rarely used in text analysis. In our study, the aim is to show how this method contributes the sentiment analysis classification problem. We used classical algorithms and hybrit wavelet algorithm for sentiment analysis problem. It has been observed that when wavelets are applied to classical classification algorithms, the accuracies increased approximately 5%

Vectorial Approach for Analysing Turkish Sentence

Tümcenin anlamsal ve dilbilgisi açısından çözümlenmesi Doğal Dil İşleme (DDİ)’nin ana konulardan biridir. Çalışmamızda, tümcedeki temel dilbilgisi ve anlamsal yanlışları saptamak için yüklemi temel alan yeni bir yöntem önerilmektedir. Türkçe tümcede yüklem özne ve zaman bilgisi içerir. Ayrıca yüklem, o tümcenin hangi öbeklerden oluşabileceği konusunda da belirleyicidir. Örneğin, “büyümek” yüklemi tümce içinde nesne almazken, -de ekiyle biten dolaylı tümleç öbeğini alır. Yüklem ayrıca her bir öbeğin içereceği kavram hakkında da bilgi içermektedir. Örneğin “düşünmek” yüklemi insanlara özgüdür. Dolayısıyla özne olarak insan kavramıyla ilişkilidir. Bu saptamalardan yola çıkarak çalışmamızda, tümcelerin öbekleri bulunmuş; her bir öbeğin hangi kavramla ilişkili olduğu belirlenmiş ve tümcenin dilbilgisi çözümlemesini ve anlam çözümlemesini yapan bir model tasarlanmıştırThe grammatical and semantic analysis of the sentence is one of the main subjects of Natural Language Processing (NLP). In this paper, we present a novel method to detect basic grammatical and semantic disorders by concentrating on the predicate. In Turkish, the predicate includes information about the subject and tense. The predicate also helps identify the phrases which make up the sentence. For example, “büyümek” (to grow) does not take an object, but it can take a locative phrase ending with the suffix “-de”. The predicate is also informative about the semantic concept of a phrase. For example “düşünmek” (to think) is specifically an action performed by a human, so the subject will be related with the concept of a human. With these properties considered, a model has been designed to find phrases in a sentence, identify their relations to specific concepts, and analyze the sentences grammatically and semantically

Vectorial Approach for Analysing Turkish Sentence

Tümcenin anlamsal ve dilbilgisi açısından çözümlenmesi Doğal Dil İşleme (DDİ)’nin ana konulardan biridir. Çalışmamızda, tümcedeki temel dilbilgisi ve anlamsal yanlışları saptamak için yüklemi temel alan yeni bir yöntem önerilmektedir. Türkçe tümcede yüklem özne ve zaman bilgisi içerir. Ayrıca yüklem, o tümcenin hangi öbeklerden oluşabileceği konusunda da belirleyicidir. Örneğin, “büyümek” yüklemi tümce içinde nesne almazken, -de ekiyle biten dolaylı tümleç öbeğini alır. Yüklem ayrıca her bir öbeğin içereceği kavram hakkında da bilgi içermektedir. Örneğin “düşünmek” yüklemi insanlara özgüdür. Dolayısıyla özne olarak insan kavramıyla ilişkilidir. Bu saptamalardan yola çıkarak çalışmamızda, tümcelerin öbekleri bulunmuş; her bir öbeğin hangi kavramla ilişkili olduğu belirlenmiş ve tümcenin dilbilgisi çözümlemesini ve anlam çözümlemesini yapan bir model tasarlanmıştırThe grammatical and semantic analysis of the sentence is one of the main subjects of Natural Language Processing (NLP). In this paper, we present a novel method to detect basic grammatical and semantic disorders by concentrating on the predicate. In Turkish, the predicate includes information about the subject and tense. The predicate also helps identify the phrases which make up the sentence. For example, “büyümek” (to grow) does not take an object, but it can take a locative phrase ending with the suffix “-de”. The predicate is also informative about the semantic concept of a phrase. For example “düşünmek” (to think) is specifically an action performed by a human, so the subject will be related with the concept of a human. With these properties considered, a model has been designed to find phrases in a sentence, identify their relations to specific concepts, and analyze the sentences grammatically and semantically