Search

Duygusal ihmal giderek önemi artan ancak çocukların yetişme sürecinde çocuk istismarının daha önemli görünmesiyle bir ölçüde geride kalmış ve büyüme sürecinde duygusal gelişimin desteklenmesinin önemine odaklanan bir konudur. Duygusal ihmal “çocuk istismarı ve ihmali” kavramı içinde yer almakla birlikte bu konudaki araştırmalar oldukça sınırlıdır. Konunun kavramsal düzeyde nasıl algılandığının, farklı gruplar üzerinde konuya ilişkin mevcut farkındalığın ortaya konması önemli görünmektedir. Üniversite öğrencilerinin metaforlar aracılığıyla “duygusal ihmal” konusunu nasıl kavramsallaştırdıklarını ortaya koymak amacıyla bu araştırma gerçekleştirilmiştir. Bu araştırma 2021-2022 eğitim öğretim yılı güz dönemi içinde bir vakıf üniversitesinin farklı bölüm, program ve sınıflarında öğrenim gören, ulaşılabilir örnekleme yoluyla, gönüllü katılım sağlayan 106 üniversite öğrencisi ile gerçekleşmiştir. Araştırmaya katılan öğrencilerin görüşleri araştırmacıların geliştirdiği açık uçlu sorudan oluşan bir anket formu ile toplanmış, veriler içerik analizi ile nitel olarak değerlendirmeye alınmıştır. Araştırmada elde edilen bulgulara göre; metaforlar insan, hayvan, bitki, cansız varlıklar, eylem/süreç kategorilerine ayrılmıştır. Öğrencilerin metafor benzetmelerinde “öksüz/yalnız/karanlıkta kalan çocuk”, “terk edilen evcil hayvan”, “sulanmayan/kurumuş bitki”, “terk edilmiş köy”, “duvar”, “deniz” metaforlarını daha çok kullandıkları dikkat çekmektedir. Öğrencilerin duygusal ihmali anlatan metafor benzetmelerini kategorilere ayırmanın ötesinde, bu benzetmelerin nedenlerine de bakılmış, metaforları seçme nedenleri; “yeterli ilgi ve sevgi göstermeme”, “çocuğun temel ihtiyaçlarının karşılanmaması”, “reddedilme/dışlama/yok sayma/görmezden gelme”, “yalnız bırakılma”, “destek olmama/yeteneklerin desteklenmemesi”, “yoksunluk,/eksiklik/engellenme”, “duygusal ve fiziksel istismara eşlik eden duygusal ihmal”, “korku/tedirginlik, karşı koyamama/çaresizlik” ve “tutarsızlık” temaları altında toplanmıştır. Üniversite öğrencilerinin duygusal ihmal kavramını nasıl tanımladıkları ve anlamlandırdıklarına ilişkin bir bakış açısı sunan bu çalışma gelecek araştırmalar için bir temel oluşturma niteliği taşımaktadır.

Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık DEMATEL Tabanlı Analitik Ağ Süreci (BDAAS) ve Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi (AKVZA) yaklaşımlarını bütünleşik olarak kullanarak ülkelerin inovasyon performansını ölçen bir model geliştirilmiştir. Küresel İnovasyon Endeksi raporları kapsamında 21 adet inovasyon performans göstergesi ele alınarak öncelikle YSA ile bu kriterler arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Daha sonra bu ilişkiler BDAAS yönteminde kullanılarak kriterlerin önem dereceleri hesaplanmıştır. Son olarak ise bu önem dereceleri ağırlık kısıtı olarak AKVZA yönteminde kullanılarak 104 ülkenin inovasyon performansı ölçülmüştür. Önerilen modelin klasik yöntemlere göre daha gerçekçi çözümler sunduğu ve performansı daha yüksek olan ülkeleri daha iyi ayırt ettiği sonucuna ulaşılmıştır.

İşgücü çizelgeleme karar problemleri vardiyalı ve düzensiz iş günlerindeçalışan işletmelerin çözmesi gereken zor ve zaman alıcı bir sorundur. Günümüz rekabet koşulları düşünüldüğündebelirsizlik altında kararlar almak kaçınılmaz olmaktadır. Gri sistem teorisieksik bilgiden kaynaklanan belirsizliğin modellenmesinde kullanılan yöntemleriçermektedir. Hedef Programlama yöntemi ise karar problemini sınırlayankısıtlar çerçevesinde belirlenmiş hedeflerden sapmaları minimize edecek tatminedici çözümler sunmaktadır. İşgücü çizelgeleme karar problemi karar vericininbirden fazla hedefe sahip olduğu bir karar problemi çeşididir. Bu açıdan eksikbilgiden kaynaklanan belirsizliğin hakim olduğu prototip üretiminde Gri HedefProgramlama yaklaşımının kullanılması uygun olmaktadır. Bu çalışmada otomotivsektöründe faaliyet göstermekte olan bir işletmenin prototip üretimindekarşılaştığı işgücü çizelgeleme karar problemi incelenmiştir. İşletmeden alınangerçek verilerle oluşturulan model Excel Solver yardımıyla çözülmüştür.

Technologydevelopment regions are the places where technological knowledge is producedand commercialized by sharing the experiences of university and industry withtogether. Technological development regions or technoparks those are at thecenter of technology policies of the countries are a matter which is importantfor our country as it is all over the world and continuous investments are madeto establish new technoparks. In this study, it is aimed to develop twodifferent models that predict the efficiency of the technology developmentzones and to compare the predictive performances of these models usingArtificial Neural Networks-Data Envelopment Analysis and Logistic RegressionAnalysis-Data Envelopment Analysis models. Based on the input variables, thefuture performance of a new technology development zone is estimated. The resultsof the analysis have showed that Artificial Neural Networks classify theefficient and non-efficient technology development regions as 100% correctlywhile the classification performance of the Logistic Regression Analysis is89.7%., Teknoloji geliştirme bölgeleri,üniversite ve sanayinin deneyimlerini paylaşarak teknolojik bilgilerinüretildiği ve ticarileştirildiği ortamlardır. Ülkelerin teknolojipolitikalarının odağında olan teknoloji geliştirme bölgeleri ya dateknoparklar, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizin de önem verdiği bir konudur vesürekli yatırımlar yapılarak yeni teknoparkların açılması sağlanmaktadır. Buçalışmada, Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi, Veri ZarflamaAnalizi ile bütünleşik olarak kullanılarak teknoloji geliştirme bölgelerininetkinliklerini tahminleyen iki farklı model geliştirilmesi ve bu modellerintahmin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Girdi değişkenlerinebağlı olarak yeni kurulacak bir teknoloji geliştirme bölgesinin ileridegerçekleştirecek performansı tahminlenmiştir. Analiz sonuçları, Yapay SinirAğlarının etkin olan ve olmayan teknoloji geliştirme bölgelerini % 100 oranındadoğru olarak sınıflandırdığını, Lojistik Regresyon Analizinin ise sınıflandırmaperformansının % 89.7 olduğunu ortaya koymuştur.

Öz: Teknolojik gelişmelerin hızla artmasıyla birlikte dinamik bir yapıya dönüşen pazarlarda klasik ürün ve hizmet üreterek rekabet edebilmek işletmeler için zor bir hal almaktadır. Bu nedenle son yıllarda Ar-Ge ve inovasyon faaliyetleri işletmelerin gelişmesinde önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada KOBİ’lerde inovasyon faaliyetlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve Bulanık Dematel Tabanlı Analitik Ağ Süreci (BDANP) yöntemi kullanılarak faktörlerin önem derecesinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Analiz sonucunda, finans kurumları ile işbirliği ve üniversiteler ile işbirliği değişkenlerinin en önemli kriterler olduğu, işletme yaşı ve örgütsel yapı değişkenlerinin de en az öneme sahip olduğu tespit edilmiştir. Abstract: It is becoming difficult for enterprises to compete by producing classical products and services in the markets that turn into a dynamic structure with the rapid increase of technological developments. For this reason, R&D and innovation activities in recent years have an important issue for the development of enterprises. In this study, it was aimed to determine the factors affecting innovation activities in SMEs and to determine the importance level of the factors using Fuzzy Dematel Based Analytical Network Process (BDANP) method. As a result of the analysis, it was determined that the variables of cooperation with the financial institutions and the cooperation with the universities are the most important criteria and the variables of the age and organizational structure of the enterprises have the least importance.