• COVID-19
• Other research productsclose
• 2013-2022close
• Other ORP type close
• TR close
• COVID-19 close

Akut inme bulgularıyla hastaneye başvuran COVİD-19’ lu bir hastada servikal internal karotis arter ve intrakranial arteriyel yatakta (orta serebral arter M2 segmenti) akut tromboembolinin BT anjiografi bulguları sunulmuştur.

In the present study, a particular technique of artificial intelligence (AI) is applied for diagnosis and classifying medical images of patients with coronavirus disease (COVID-19). Chest radiography and laboratory-based tests are two of the most important diagnostic approaches for the detection of people with the coronavirus. Recently, a lot of studies have been carried out on using AI techniques for achieving appropriate diagnosis of COVID-19 patients using computed tomography (CT) of the chest. The present study is reviewing all available literature that have investigated the role of chest CT toward AI in the detection of COVID-19. As a novel field of computer science, AI focuses on teaching computers to be capable of learning complex tasks and decide about their solution methods. in this study, we used Matlab, Payton, and Fortran software as well as other software which are suitable for this research. In this regard, the present review study is aimed to collect the information from all the studies conducted on the role of AI as a decisive and comprehensive technology for the detection of coronavirus in patients to have a more accurate diagnosis and investigate its epidemiology.

The SARS-CoV-2 is an RNA-based virus and the most vital step of its survival is the attachment to hACE2 through its spike protein. Although SARS-CoV-2 has the ability to maintain high accurate replication and it can be accepted as a low mutation risked virus, it already showed more than nine thousand mutations in spike protein, of which 44 mutations are located within a 3.2 Å interacting distance from the hACE2 receptor. Mutations on spike protein, N501Y and N501T raised serious concerns for higher transmissibility and resistance towards current vaccines. In the current study, the mutational outcomes of N501Y and N501T on the hACE2-SARS CoV-2 spike protein complexation were analyzed by employing all-atom classic molecular dynamics (MD) simulations. These simulations revealed that both N501Y and N501T mutations increased the binding strength of spike protein to the host hACE2, predicted by binding free energy analysis via MM/GBSA rescoring scheme. This study highlights the importance of energy-based analysis for identifying mutational outcomes and will shed light on handling long-term and effective treatment strategies including repurposing anti-viral drugs, anti-SARS-CoV-2 antibodies, vaccines, and antisense based-therapies

Resmî olarak Covid-19 olarak bilinen Koronavirüs, ilk olarak Aralık 2019'da Çin'in Wuhan şehrinde tespit edildi. Bu tarih, iş dünyası için bu yüzyılın önemli kilometre taşlarından biri olarak kabul edilebilir. Ekonominin tüm sektörleri küresel salgının yıkıcı etkisinden farklı düzeylerde etkilendi. İş dünyasının yaşadığı temel sorunların belli başlıları arasında tedarik zincirlerinde yaşanan problemler, dalgalı talep, girdi kıtlığı ve zorunlu kapanmalar gelmektedir. Öngörülemezlik, Covid-19 küresel salgınının anahtar kelimelerinden biridir. İş dünyası yoğun bir belirsizlik ortamında operasyonlarını ve üretimini başarıyla yönetmiştir. Eğitim, ulaşım, inovasyon, iş birlikleri ve çalışma ortamındaki değişiklikler sayesinde başarı sağlanmıştır. Bu durum, iş dünyası trendleri hakkında önemli bilgiler sunmaktadır. Dijitalleşme, sanallaştırma, sürdürülebilirlik, bilgi güvenliği ve ana veri yönetimi; 2022 yılında trend olma ihtimali yüksek başlıklar arasındadır. Yapay zekâ teknolojilerinin alt disiplinleri ile birlikte 2022 yılında da popülerliğini koruyacak teknolojilerin başında gelmesi beklenmektedir.

The coronavirus, officially known also COVID-19, was first detected in December 2019 in Wuhan, China. This date could be considered as one of the important milestones for the Business World for this century. All sectors of the economy were affected at varying rates by the devastating impact of the pandemic. Problems in supply chains, fluctuating demand, shortage of inputs, and forced closures are among the main problems experienced by the business world. The business world has successfully managed its operations and production under intense uncertainty. Success has been achieved through process changes in education, transportation, innovation, collaborations, and the working environment. This provides important information about business trends. Digitalization, virtualization, sustainability, information security, and master data management are among the topics that are likely to be trends in 2022. Together with its sub-disciplines, artificial intelligence technologies are expected to be one of the technologies that will remain popular in 2022. Google CEO Sundar Pichai predicted that the impact of artificial intelligence on humanity would be above fire and electricity. Artificial intelligence will have a significant impact in 2022. We will see a number of trends related to artificial intelligence in 2022. The first one is the enhanced workforce. Supporting the workforce with machines and robots is essential for a number of operations.

The project titled “A Study on the Effects of Psychological Capital and Subjective Well-Being of Aviation Industry Employees on Team Performance in the Covid 19 Period and the Afterwards,” was accepted by the 2209-A University Students Research Projects Support Program, Scientist Training Support Programme, supervised by Assoc. Prof. Sezer Cihan Günaydın Kesken, Head of Aviation Management at Istanbul Gelisim University. Ataberk Tekin, Begüm Aras, Fatma Damla Onay, the students of UBF Aviation Management Department, and Fatmagül Ceyda Dinç, student of FEAS Aviation Management Department, are among the students involved in the project. Project Acceptance Date: 15.05.2022 - Project Completion date: 06.11.2022

İstanbul Gelişim Üniversitesi Havacılık Yönetimi Bölüm Başkanı Doç. Dr. Sezer Cihan Günaydın Kesken’in danışmanı olduğu “Covid 19 Dönemi ve Sonrasında Havacılık Sektörü Çalışanlarının Psikolojik Sermayeleri ve Öznel İyi Oluşlarının Takım Performansına Etkisi Üzerine Bir Araştırma” adlı proje Tübitak tarafından 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destek Programı ve Bilim İnsanı Yetiştirme Destek Programı kapsamında kabul görmüştür. UBF Havacılık Yönetimi bölümü öğrencilerinden Ataberk Tekin, Begüm Aras, Fatma Damla Onay ve İİSBF Havacılık Yönetimi bölümü öğrencisi Fatmagül Ceyda Dinç projede yer alan öğrenciler arasındadır. Projenin Kabul tarihi: 15.05.2022 - Projenin Bitiş tarihi: 06.11.2022.

COVID-19, bilimsel çalışmaları da yakından etkilemiştir ve bu süreç araştırma alanı için alternatifleri sınırladığından öğrenciler, öğretmenler, akademisyenler, ebeveynler, yönetim ve politika yapıcılar üzerindeki etkisini araştıran bir araştırma patlamasına neden olmuştur. Bu bağlamda, araştırmacılar pandemi sırasında öğrencilerin, öğretmenlerin ve akademisy- enlerin öğrenme ve öğretme deneyimlerini daha spesifik olarak sorgulanmış; velilerin acil durum uzaktan öğretimine ilişkin bakış açılarını gözlemlenmiş ve genel olarak yöneticilerin ve politika yapıcıların uygulamalarını incelemiştir. Bu bakış açısıyla, bu çalışma pandemi döneminin eğitime büyük çapta etki ettiği bir dönemi daha iyi anlamak amacıyla yapılmıştır. Bununla birlikte, mevcut çalışmayı önceki çalışmalardan ayıran şey, COVID-19 acil durum öğretimi sırasında TR dizindeki eğitim çalışmalarını araştırma ilgisi ve odağının ayrıntılı ve kapsamlı bir resmini sunmak için incelemesidir. Bu konunun ele alınmasıyla, pandemi sırasın- da öğretme-öğrenme sürecinin daha iyi anlaşılmasını sağlayacağı ve çevrimiçi öğretimin önündeki zorlukların üstesinden gelinmesini ve bundan yararlanılmasını sağlayabileceği varsayılmıştır. Bu bağlamda, bu çalışma kapsamında aşağıdaki araştırma soruları ele alın- maktadır: Çalışmalarda araştırma odakları nelerdir? Bulgular nelerdir? Yöntem Araştırmada, örüntü, temalar ve ilişkilerin belirlenmesinin amaçlandığı ve incelenen makalel- erin sonuçlarının betimsel bir açıklamasının sağlandığı (Whittemore ve Knafl, 2005) nitel araştırma metodolojisi ve betimsel literatür taraması tasarımı kullanılmıştır. Bu desen, amacı incelenen makalelerin sonuçlarındaki ortak temaları bulmak ve benzerlikleri ve farklılıkları belirlemek olan bu araştırmaya tam olarak uyması nedeniyle tercih edilmiştir. İncelenen 74 makaleden elde edilen büyük miktarda nitel veri, bu tür verilerin sağlıklı yorumlanmasında ve geçerli sonuçlar oluşturulmasında çok önemli olan (Ganji, Orand ve McDonald, 2018) işbir- likçi nitel veri analizi yoluyla analiz edilmiştir. Bu araştırmanın amacı, incelenen makalelerin sonuçlarında ortak temalar bulmak ve benzerlik ve farklılıkları belirlemek olduğundan ve buna göre analiz öncesinde bir teorik kavram haritası bulunmadığından, nitel verilerin an- alizinde analiz sırasında geliştirilen bireysel ve küçük kavram gruplarından bir araya gelen ağların olduğu (Maxwell & Chmiel, 2014, s. 31) tümevarımsal bir yaklaşım izlenmiştir. Bulgular TR indeksinde yer alan COVID-19 çalışmaları, güçlü ve zayıf kategorileri olan “eğitmen”, “öğrenci”, “sistem” olmak üzere üç tema altında kategorize edilmiştir. Bu üç tema pande- minin başlangıcında eğitimin bu unsurlarının uzaktan eğitime hızlı geçişe ne kadar hazır olduğuna dair bulguları; bir buçuk yıl boyunca uzaktan eğitime nasıl uyum sağlayıp tepki verdikleri; bu süreçte ortak sorunların neler olduğu ve uzaktan eğitimin onları kişisel ve mesleki olarak nasıl etkilediğine ilişkin bulguları ortaya koymaktadır. Nitel veri analizi, 74 çalışmanın tamamında 91 kodla etiketlenmiş toplam 361 alıntı ortaya koymuştur. Bu alıntıların çoğu “sistem” temasıyla bağlantılıdır (n=215; %59,55). En çok alıntı yapılan ikinci tema ise “eğitmenler” (n=92; %25,50) temasıdır. “Öğrenciler” temasın- da 54 (%14,95) alıntı bulunmaktadır. 85 kodun yoğunluk olarak dağılımı da benzerdir. En fazla koda sahip tema “sistem” (n=39; %42,86) olup, bunu “eğitmenler” (n=29; %31,87) ve “öğrenciler” (n=23; %25,27) izlemektedir. Eğitmenler temasında 92 alıntı bulunmakta olup, bunlar 29 kod ile etiketlenmiştir. Zayıf kat- egorisi hem daha fazla sayıda alıntıyı (n=61; %66,30) hem de kodu (n=19; %65,51) içermek- tedir ve bu kategorideki alıntıların yaklaşık yarısının öğretim elemanlarından toplanmış ver- ilere (n=30; %49,18) dayalı olduğu görülmektedir. Eğitmenler temasının zayıf kategorisinde en yüksek frekansa sahip kod “değerlendirme problemi” (f=10; %16,39) olarak etiketlenmiş olup, ölçmede çeşitli yöntemleri kullanma konusunda sınırlılıklar ile geçerlik ve güvenirlik sorunlarını vurgulamaktadır. Eğitmenler temasının güçlü yönler kategorisi 31 alıntı (%33,70) ve 10 koddan (%34,49) ve alıntıların yaklaşık yarısı eğitmenlerden gelen verilerden oluş- maktadır (n=15; %48,38). Diğer iki bilgi kaynağı, yani öğrenciler ve diğerleri, kalan 16 alıntıyı eşit olarak paylaşmaktadır (n=8; %25,81). Bu kategoride en yüksek frekansa sahip kod, uzaktan eğitim sürecinin öğretim elemanlarının mesleki becerilerine katkısını gösteren “mesleki gelişim” (f=11; %35,48) kodudur. Although digitalization in education and distance education are important phenomena of the 21st century, face-to-face education continued its dominant role until the COVID-19 pandemic. With the pressure of the pandemic to continue education remotely, a new and challenging period has emerged for all stakeholders in education. This study is intended to investigate educational studies indexed in the TR INDEX during COVID-19 emergency remote teaching to provide a detailed and comprehensive picture of research interests and foci. The research employed qualitative research methodology and the narrative literature review design in which patterns, themes, and relationships are sought to be recognized, and a narrative explanation of the results of the examined papers is provided. A large amount ofqualitative data from the 74 examined articles was analyzed collaboratively through Atlas. ti qualitative data analysis software is crucial in providing a sound interpretation of such data and creating valid results. The findings revealed that the COVID-19 studies in the TR index are categorized under three themes, namely “instructor”, “student”, and “system”, all of which have strength and weakness categories.

Kısa çalışma, ekonomik durgunluk dönemlerinde işlerin korunmasını sağlayan bir sosyal politika aracıdır. Programın prensibi, çalışılmayan süreler için çalışanların sözleşmelerini feshetmek yerine çalışma saatlerini geçici olarak azaltmaktır. Çalışanlara, çalışılmayan süreler için gelir desteği sağlanarak istihdamda kalmalarını sağlamak amaçlanır. Bu araştırma, Türkiye'de Kovid-19 döneminde uygulanan kısa çalışma programının çalışma yaşamı üzerindeki etkinliğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışma etkinliğin değerlendirilmesi çerçevesinde, resmi kurumlardan elde edilen spesifik verileri, bunların yorumlarını ve kısa çalışma planı hakkındaki yasal düzenlemeye ilişkin bilgileri kapsamaktadır. Çalışmada aynı zamanda Almanya’nın kısa çalışma tecrübesi de incelenerek Türkiye bakımından örnek alınabilecek uygulamaların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın sonuçlarına göre, Türkiye'de Covid-19 sırasında uygulanan kısa çalışma programı istihdam seviyelerinin korunmasına katkıda bulunmuştur. Ancak kısa süreli çalışma programının bazı özellikleri etkinliğini azaltmaktadır. Kendi hesabına çalışan ve “4B” grubu olarak tanımlanan esnaflar ödenekten yararlanamamıştır. Kayıt dışı çalışanlar da kısa çalışma kapsamı dışında kalan diğer gruptur. Bir diğer sınırlama, kısa çalışma ödenek miktarı belirlenirken aile odaklı bir yaklaşım benimsenmemesidir. Ayrıca, Türkiye'de kısa çalışma ile ilgili yasal düzenlemeler, devlet, işveren ve çalışanlar arasında üçlü istişareyi içermemekte, bu da sosyal taraflar arasında sosyal diyaloğu engellemektedir. Bir işyerinin kısa çalışma sürecinde faaliyetini tamamen durdurması durumunda, kısa ve uzun vadeli sigorta kollarının primleri ödenmemektedir. Bu, çalışanlar açısından dezavantajlı bir durum olarak değerlendirilmektedir. Short-time work is a social policy instrument, which enables the preservation of jobs during economic recessions. The principle of the program is reducing the working hours temporarily rather than terminating the contracts of workers. The purpose is to ensure the employees remain at employment by providing income support for the duration not worked. The research aims at propounding the effectiveness of the short-time work scheme implemented during the Covid-19 period in Turkey on labour life. The study covers specific data derived from official institutions, their interpretation and information about the legislative regulation to evaluate the effectiveness. It is also aimed to determine the practices that can be taken as an example for Turkey by examining the short-time work practice of Germany. The conclusion derived from this research is that the short-time work scheme implemented during Covid-19 in Turkey has contributed to keeping employment levels. However, some aspects of the program reduce its effectiveness. Tradesmen who work on their account and are defined as “4B” group couldn’t have benefited from the allowance. Another limitation is that a family-oriented approach is not adopted during the determination of the short-time work allowance amount. Besides, the legal regulations in Turkey for short-time work do not include tripartite consultation among government, employers, and employees, which prevents social dialogue between social partners. Premiums of short and long-term insurance branches are not paid when a workplace is completely stopped its activities under a short time work process. This is evaluated as a disadvantageous situation for employees.