The current Turkish healthcare management system has a structure that is extremely inordinate, cumbersome and inflexible. Furthermore, this structure has no common point of view and thus has no interoperability and responds slowly to innovations. The purpose of this study is to show that using which methods can the Turkish healthcare management system provide a structure that could be more modern, more flexible and more quick to respond to innovations and changes taking advantage of the benefits given by a service-oriented architecture (SOA). In this paper, the Turkish healthcare management system is chosen to be examined since Turkey is considered as one of the Third World countries and the information architecture of the existing healthcare management system of Turkey has not yet been configured with SOA, which is a contemporary innovative approach and should provide the base architecture of the new solution. The innovation of this study is the symbiosis of two main integration approaches, SOA and Health Level 7 (HL7), for integrating divergent healthcare information systems. A model is developed which is based on SOA and enables obtaining a healthcare management system having the SSF standards (HSSP Service Specification Framework) developed by the framework of the HSSP (Healthcare Services Specification Project) under the leadership of HL7 and the Object Management Group.

Abstract. Prediction of bacterial virulent proteins is critical for vaccine development and understanding of virulence mechanisms in pathogens. For this purpose, a number of feature encoding methods based on sequences and evolutionary information of a given protein have been proposed and applied with some classifier algorithms so far. In this paper, we performed composition moment vector (CMV), which includes information about both composition and position of amino acid in the protein sequence to predict bacterial virulent proteins. The tests were validated in three different independent datasets. Experimental results show that CMV feature encoding method leads to better classification performance in terms of accuracy, sensitivity, f-measure and the Matthews correlation coefficient (MCC) scores on diverse classifiers.

Bu çalışmanın amacı, 2009-2019 yılları arasında Ulakbim ve Science Direct veri tabanlarında yer alan "sosyal politika"ya ilişkin makalelerin ilgi alanlarını ve bu makalelerde kullanılan anahtar kelimeler arasındaki birliktelik kurallarını incelemektir. Ulakbim veri tabanında 192 Türkçe ve Science Direct veri tabanında ise 481 İngilizce olmak üzere toplam 673 makale incelenmiştir. Yöntem olarak, Ulakbim ve Science Direct veri tabanları üzerinden indirilen makalelere ait anahtar kelimelerin kullanılma sıklığı incelenmiş daha sonra açık kaynak kodlu bir veri madenciliği yazılımı olan RapidMiner ile anahtar kelimeler üzerinde birliktelik kuralları analizi yapılmıştır. Çalışmanın bulguları incelendiğinde her iki veri tabanında yer alan makalelerde farklı ve benzer ilgi alanlarına rastlanmış ayrıca birliktelik kuralları bakımından aynı anahtar kelimeler üzerinde değerlendirme yapıldığında, konuların ele alınışının farklı boyutlara dayandığı görülmüştür. Türkiye'deki çalışmalarda devlet, refah, hizmet, yoksulluk ve eğitim, Science Direct veri tabanındaki çalışmalarda ise sağlık, yoksulluk, refah, bakım ve çocuk başlıkları ön plana çıkmıştır. Birliktelik kuralarında ise Ulakbim veri tabanındaki çalışmalarda refah devletinin diğer anahtar kelimelerle birlikte kullanımı yaygınken, Science Direct veri tabanındaki çalışmalarda birliktelik kuralları daha fazla çeşitlilik arz etmektedir. Çalışmanın en büyük kısıtı belirli bir zaman aralığıyla yetinmesi ve sadece iki veri tabanı üzerinden sosyal politikanın yönünün ve ilgi alanının tartışılmasıdır. Sosyal politika alanında benzer bir çalışmanın yapılmamış olması ve bu alana farklı bir bakış kazandıracak bir yöntemle konunun irdelenmesi, çalışmanın özgün yanını oluşturmaktadır.

No abstract

Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki yeni gelişmeler dijital bir dünyaya adım atmamızı sağlamıştır. Dijital dünya ise dijital bir ekonomiye dönüşmekte ve bu dönüşümden dijital ürünlerin katma değeri doğrudan etkilenmektedir. Hollywood filmlerinin yerine artık dijital oyunlar almış, dijital oyun sektörü katma değeri ve istihdamı yüksek bir sektör haline gelmiş ve hasılatı ise sinema endüstrisinin iki katını aşmıştır. Dijital oyun endüstrisi kriz dönemlerinde bile etkilenmeden büyüyen sektörlerin başında gelmektedir. Dijital oyun endüstrisi teknolojik olarak en güçlü ülkelerde kendine uygun iklimi bulmuş ve en çok gelir getirici oyunların ve yan ürünlerin tasarlanması ve satışı yine bu ülkelerde yapılmıştır. Dijital oyun endüstrisi istihdam ve sosyal alandaki diğer faaliyetler yanında, sinema gibi birçok sanatsal öğeyi ve sosyal mesaj da barındıran bir alandır. Bu nedenle, Türkiye'nin dünyaya kendini doğru tanıtması ve ifade etmesi açısından katma değeri yüksek dijital oyun sektöründe yeterli söz sahibi olması kaçınılmazdır. Bu çalışma kapsamında dijital oyun sektörünün genel olarak ekonomik analizi karşılaştırmalı bir şekilde yapılmaya çalışılmış ve Türkiye'nin bu fırsatı en iyi şekilde değerlendirmesine yönelik önerilerde bulunulmuştur.