Person:
YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA

Profile Picture

Email Address

Birth Date

Research Projects

Organizational Units

OrgUnit Logo
Organizational Unit

Job Title

Last Name

YILMAZ SOYDAN

First Name

NACİYE TUBA

Name

Filters

2019 - 201912020 - 20234
Reset filters

Settings

End date: 2023 × Has files: true ×

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Simulation for appropriate mean selection for cans approximation method in transportation models
    (2023-03-01) YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA; ÇİLİNGİRTÜRK, AHMET METE; CAN, TUNCAY; YILMAZ N. T., ÇİLİNGİRTÜRK A. M., CAN T.
    Classical transportation models aim to minimize the total costs of homogeneous goods transport from supply points to demand points, taking into account unit transportation costs. They constitute a special case of network models and employ a technique based on linear programming. Suggested in 2015 and one of the early distribution methods, Tuncay Can’s Approximation Method (TCAM) is based on the geometric averages of unit transportation costs, although it is stated in the theorem that other means than geometric can be used. The aim of this study is to compare the total costs of a transportation model by solving a problem using geometric, arithmetic, square, and harmonic means based on TCAM. The coefficients of the transportation model were obtained randomly by simulation, and the method was repeated on the problem according to the different means and the appropriate means determined.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Bibliometric analysis of the published literature on machine learning in economics and econometrics
    (2022-12-01) ÇAĞLAYAN AKAY, EBRU; YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA; ÇAĞLAYAN AKAY E., YILMAZ SOYDAN N. T., KOCARIK GACAR B.
    An extensive literature providing information on published materials in machine learning exists. However, machine learning is still a rather new concept in the fields of economics and econometrics. This study aims to identify different properties of published documents about machine learning in economics and econometrics and therefore to draw a detailed picture of recent publications from bibliometric analysis perspectives. For the aim of the study, the data are collected from the publications indexed by Web of Science and Scopus databases from the period 1991 to 2020. Inthe study, the data have been illustrated by VOSviewer for science mapping. The analysis of variance has also been used to identify the links between the number of citations of articles and years. The findings obtained provides information about the studies on machine learning in the relevant field conducted in the past, as well as providing an opportunity to gain knowledge about the researched area by shedding light on what the future research areas would be. There is no doubt that it attracts attention has increased significantly on machine learning in the field of economics and econometrics and academic publications on machine learning in the relevant field have increased over the last decade.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Nohut ve mercimek üretim miktarı tahmini için meteorolojik faktörler odaklı makine öğrenmesi yaklaşımı: Türkiye örneği
    (2023-06-01) YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA; BURHAN H. A., YILMAZ N. T.
    Öz: Yemeklik tane baklagiller en temel karbonhidrat, lif ve protein kaynakları olarak sağlıklı beslenme için gerekli başlıca vitamin ve mineralleri sağlamaktadırlar. Türkiye’de ise yemeklik tane baklagiller, tahıllardan sonra yetiştiriciliği en fazla yapılan tarla bitkileri olup; baklagiller için gen merkezi konumunda olan ülkemizde üretilen başlıcaları; nohut, yeşil ve kırmızı mercimek, fasulye ve bakladır. Öte yandan tarımsal üretimin hava koşullarına karşı oldukça duyarlı olması, hali hazırdaki küresel iklim değişikliğinin çevre, doğal kaynaklar ve üretim sistemleri üzerindeki olumsuz etkilerini daha da önemli kılmaktadır. Bu çalışmada ortalama nem, ortalama sıcaklık ve ortalama yağış meteorolojik faktörleri ile ekiliş ve üretim değerlerini içeren veri seti kullanılarak Destek Vektör Regresyon (DVR), Karar ağacı Regresyon (KAR) ve Rastgele Orman Regresyon (ROR) makine öğrenmesi yöntemleriyle Türkiye’de üretimi en fazla yapılan yemeklik tane baklagil türleri olan nohut ve mercimek için 2021-2022 yılı üretim miktarı ve verim tahmini yapılmıştır. Elde edilen tahminlerin doğruluğu ve buna bağlı olarak kullanılan yöntemlerin geçerliliği, tahminlerin gerçek değerlerle karşılaştırılmasına ek olarak çeşitli performans ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Her üç yöntemle elde edilen sonuçlara göre 2022 yılında nohut üretiminde bir önceki yıla göre yaklaşık %25 azalma; mercimek üretiminde ise bir önceki yıla kıyasla %25 ile %65 arası artış tahmin edilmiştir. Tüm yöntemler bağlamında ağaç temelli makine öğrenmesi regresyon modellerinin daha başarılı sonuçlar verdiği ifade edilebilmektedir.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    TOPLUMA HİZMET UYGULAMALARI DERSİNİN MALİYE BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ERDEMLİ MAL VE HİZMETLERE BAKIŞ AÇISI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
    (2019-07-12) YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA; Özkan ZÜLFÜOĞLU;N.Tuba YILMAZ SOYDAN
    Erdemli (merit) mal ve hizmetler paternalist bir anlayışla devlet tarafından tüketimi zorunlu kılınan mal ve hizmetlerdir. Erdemli mal ve hizmetlere devlet müdahale etmediği takdirde tercih çarpıklığı ortaya çıkabilmektedir. Ayrıca bu mal ve hizmetler yarattıkları sosyal fayda nedeniyle çoğu zaman özel sektör tarafından üretilememektedir. Bu bakımdan bu mal ve hizmetlerin gönüllü üretimi kaynak dağılımında etkinlik açısından önemlidir. Başta eğitim fakülteleri olmak üzere maliye bölümleri de dâhil pek çok bölümde okutulan “Topluma Hizmet Uygulamaları Dersi” bu noktada erdemli mal ve hizmetler ile bu hizmetlerin sunumu konusunda farkındalık oluşturmaktadır. Bu çalışmada, dersin erdemli mal ve hizmetlerin gönüllü sunumuna verdiği katkı düzeyi anket yöntemiyle ölçülmeye çalışılmış ve toplanan veriler istatistiksel yöntemler ile analiz edilmiştir. Sonuç olarak, bu dersin erdemli mal ve hizmetlerin gönüllü sunumuna ciddi katkı verebileceği tespit edilmiştir.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Composition characterization and biological activity study of achillea vermicularis extract and extract-loaded nanoparticles
    (2023-01-01) YILMAZ SOYDAN, NACİYE TUBA; TAŞKIN, TURGUT; DOĞAN M., KOÇYİĞİT Ü. M., Çetin F. N., YILMAZ SOYDAN N. T., TAŞKIN T.
    © 2023 International Union of Biochemistry and Molecular Biology, Inc.Antiproliferative activity of Achillea vermicularis extracts was calculated on glial (C6) and keratinocyte (HaCaT) cell lines using XTT assay. It was observed that all extracts of A. vermicularis at the determined concentration were not cytotoxic in HaCaT cell lines. The nanoparticles (NPs) of the extract with the best cytotoxic activity was prepared, and necessary characterization studies were performed. Results showed that NP containing the extract has a lower IC50 value and more cytotoxic activity in C6 cells compared to the only extract. Furthermore, the antiepileptic potentials of these substances were explored in this study. The effect of A. vermicularis extracts on the enzyme activities of carbonic anhydrase I and II isoenzymes (hCA I and hCA II) was measured using spectrophotometry to achieve this goal. A. vermicularis extracts demonstrated high inhibitory activities compared to standard inhibitor (acetazolamide, AAZ), with IC50 values in the range of 5.04–10.8 μg/ml for hCA I, and 5.40–9.22 μg/ml for hCA II. High-performance liquid chromatography diode array detector (HPLC-DAD) was used in this investigation to assess the main chemicals found in the extract and NPs. The results showed that the ethanol extract (157.636 μg/mg extract) and NPs (4.631 μg/mg extract) had a significant amount of the 8-hydroxy salvigenin component.