İnsanların hayatlarında önemli bir yer edinmiş olan bilişim teknolojileri, hayatın her alanında yoğun olarak kullanılmaktadır ve insanlığın kaçınılmaz bir parçası haline gelmiştir. Ülkelerin ve toplumların geleceklerini şekillendirecek olan yeni teknolojinin bilişim teknolojileri olduğu açık bir gerçektir. Gerçekleştirilen bu çalışmanın amacı, hanehalkının sahip olduğu bilişim teknolojileri sayısını etkileyen faktörleri Poisson Regresyon modeliyle belirlemektir. Analizde kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından derlenen Hanehalkı Bütçe Anketi araştırmasına aittir. 2009-2012 yılları arasında, toplam 40.033 hanehalkına ait veri çalışmada kullanılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmada Poisson Regresyon modelinin yorumlanmasının haricinde, vaka-hız oranları, marjinal etkiler ve margins'lerin tahmin edilmesi nedeniyle özgünlüğü açısından diğer çalışmalardan ayrılmaktadır. Çalışmanın sonuçlarına göre hanehalkı bilişim teknolojileri sayısını hanehalkı reisinin yaşı, eğitim düzeyi, sigorta durumu, hanehalkı geliri, hanenin eğitim kurumlarına ulaşım zorluğu, hanenin yaşadığı yer (kır-kent durumu), hanede 0-5 yaş arası birey varlığı, hanehalkı büyüklüğü ile hanedeki öğrenci sayısı etkilemektedir. Buna karşın hanehalkı reisinin cinsiyeti ve medeni durumunun hanehalkı bilişim teknolojileri sayısına herhangi bir etkisi görülmemiştir.
The aim of the study is to determine the households shopping online in Turkey. During the modeling phase, the Random Forest method, which is frequently preferred in classification problems, was used. The data set in the TÜİK 2019 Household Budget Survey and gathered from 11521 households was used. The data set of the study was balanced with SMOTE and Random Undersampling methods. The cross-validation method was used to increase the accuracy of the study. The performances of the established models were compared and interpreted, and it was shown that the classifier performance could be increased with the correct use of sampling methods and cross-validation. In the training dataset, the model established by applying the SMOTE method was found to be more successful than the results of all criteria (F, DP, G-Means and MCC ) compared to other models. In the test data set, while it was observed that the model with the SMOTE method was more successful than the results of the F and MCC criteria, the model established with the Undersampling method was more successful according to the result of the G-Means criterion, and the model created without using any method was found to be successful according to the result of the DP criterion.
Background/Aim: Intestinal ischemia-reperfusion (I/R) injury causes serious clinical problems and carries high morbidity and mortality risks. Ganoderma lucidum (GL) is known as an anti-inflammatory immunomodulator and antioxidant. This study aimed to investigate the curative effects of GL on intestinal I/R injury in rats. Methods: Twenty-four Wistar-Albino male rats were randomly divided into three groups. After 30/90 minutes of I/R, intestinal and hepatic tissue examples were histologically examined. Biochemical analysis, serum, intestinal and hepatic tissue malondialdehyde (MDA), glutathione peroxidase (GSH-Px), and superoxide dismutase (SOD) levels were measured. Results: The I/R group had significantly elevated leukocyte, thrombocyte, serum, and intestinal and hepatic tissue MDA levels compared to the sham group (P < 0.05). Serum, intestinal tissue, and liver tissue SOD levels were significantly lower in the I/R group than in the control group (P < 0.05). In addition, GSH-Px levels measured in serum and liver tissue were lower in the I/R group. However, the use of GL prevented these decreases due to I/R damage. Prior administration of GL considerably alleviated histopathologic changes due to I/R injury in the intestinal and liver tissue samples. Conclusions: Our experimental study showed that I/R injury led to significant oxidative stress by inducing free oxygen radicals in intestinal and hepatic tissues. Serum and tissue MDA, SOD, and GSH-Px levels were considerably useful laboratory parameters in identifying oxidative stress. The protective effects of GL on intestinal I/R injury were promising considering these parameters.
This study aims to determine socioeconomic, demographic, and household characteristics that affect Turkish household catastrophic health expenditure (CHE). Data gathered by TurkStat belonging to 40,033 households for the years 2009-2012 were used in the analysis. In the study, CHE was defined as household health expenditures that were 40% (or above) greater than the capacity pay of the household. CHAID analysis was used to determine characteristics affecting Turkish household CHE. According to the CHAID analysis; income, presence of a sick/disabled person, residential area, household size, age, education level and gender of the household head, presence of individuals aged 65+, presence of people between the ages of zero and five, and access to health institutions have been observed to affect CHE, while the marital status, age, and employment status of the head of the household, or the household type do not affect CHE. The proportion of households exposed to CHE was 0.62%, and the proportion of households making out-of-pocket health expenditure (OOPHE) was 62.71%. It was especially observed that households with low income, with sick/disabled individuals, and those with difficult access to healthcare facilities are more likely to be exposed to CHE. None of the households exposed to CHE has supplementary health insurance.
Turizm endüstrisinde otel rezervasyonlarının iptallerinin tahmin edilebilmesi, otellerin gelir yönetimleri açısından önemli olarak nitelendirilebilir. Bu çalışmada 119 bin 390 rezervasyon verisinin kayıtlı olduğu veri seti kullanılarak rezervasyon iptallerini tahmin eden makine öğrenmesi modelleri geliştirilmeye çalışılmıştır. Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Sınıflama ve Regresyon Ağaçları ile Rastgele Orman olmak üzere dört farklı makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen modeller birbirleri ile kıyaslamalı olarak incelenmiştir. En yüksek doğruluk oranı %84,97 ile Destek Vektör Makineleri modeli ile elde edilmiş olup modeller ayrıca Kesinlik, Duyarlılık, Özgüllük ve Negatif Tahmin Edicilik Değeri ölçütleri bakımından da değerlendirilmiştir. Modellerden elde edilen yüksek doğruluk ve hassasiyet değerleri, makine öğrenmesi yöntemlerinin otel rezervasyonlarının kesinleştirilmesi veya iptali gibi tahmin işlemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu sayede rezervasyon iptal olasılıkları yüksek misafirler için planlama yapma imkânı sağlanabilecektir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.