Galatasaray University

Bu çalışma, nesnellik ile öznellik arasındaki gerilimi Antik Yunan’dan moderniteye uzanan bir süreçte kavramsal analiz ve tarihsel karşılaştırma yöntemiyle incelemektedir. Bilginin kültürel ve ideolojik bağlamlara gömülü doğasını tartışan çalışma, özellikle feminizm, postkolonyalizm ve fenomenolojik yaklaşımların nesnellik eleştirilerini dikkate alarak bu gerilimin çağdaş görünümlerini analiz etmektedir. Nesnellik, evrensel geçerlilik ve tarafsızlık idealiyle ilişkilendirilmesine rağmen tarihsel olarak dışlayıcı ve indirgemeci eğilimler üretmekle eleştirilmiştir. Buna karşılık öznellik, anlam üretiminde vazgeçilmez olmakla birlikte epistemik görecilik riskini beraberinde getirebilir. Çalışma, bu karşıtlığın yalnızca epistemolojik değil, aynı zamanda ontolojik, etik ve politik boyutlar taşıdığını ileri sürmektedir. Bu doğrultuda makale, nesnellik ve öznelliği uzlaşmaz zıtlıklar olarak değil, karşılıklı etkileşim içinde yeniden düşünülmesi gereken kavramlar olarak ele almakta ve intersübjektif uzlaşıya dayalı çoğulcu bir çerçeve önermektedir. Bu yaklaşım, nesnelliği sabit ve aşkın bir hakikat iddiası olmaktan çıkararak tarihsel ve yorumsal bir süreç olarak yeniden kavramsallaştırmaktadır.

The aim of this study was to evaluate the color matching and metameric behavior of two different composite resins applied to titanium surfaces anodized to yellow and pink colors. The study aimed to determine the effects of anodization color and composite resin type on color performance in hybrid prosthesis and screw access hole closure applications. A total of 72 Grade 5 titanium discs (10 mm diameter × 2 mm thickness) were allocated to three anodization conditions: nonanodized/gray (0 V, n = 24), yellow (55 V, n = 24), and pink (80 V, n = 24). Each anodization group was subdivided into two subgroups: 3 M Filtek Z250 (microhybrid) and Tokuyama Estelite Sigma Quick (supra-nano hybrid) composite resins (A2 shade, 2 mm thickness; n = 12 per subgroup). Gray titanium + composite specimens were used as the reference for ΔE₀₀ calculations; yellow and pink anodization groups constituted the experimental groups. Color measurements were performed using a spectrophotometer (Konica Minolta CM-3700 A) under four light sources (D65, D50, incandescent A, and F11). Data were analyzed using mixed-design repeated-measures ANOVA, Bonferroni post hoc test, and independent samples t-test (α = 0.05). Anodization color (η² = 0.941) and composite type (η² = 0.952) demonstrated strong effects on ΔE₀₀ values (both p < 0.001). Light source showed statistically significant but clinically negligible effect (η² = 0.521, mean difference < 0.1 ΔE₀₀). Pink anodization exhibited higher color differences than yellow (2.84–2.99 vs. 1.53–1.62), and Tokuyama composite higher than 3 M (2.89–3.12 vs. 1.41–1.54) (both p < 0.001). Yellow+3 M combination showed lowest values (0.91–0.97), while Pink+Tokuyama showed highest (3.68–3.97). Metamerism index remained minimal (MI < 0.21). Careful material selection is essential for optimal esthetics in anodized titanium-composite systems. Yellow anodization combined with a microhybrid composite demonstrated the most favorable color matching performance under the tested conditions. for hybrid prostheses, screw-retained restorations, and esthetic implant applications. Not applicable.

E-ticaret ekosistemi; pazar yerleri, çevrim içi perakendeciler, ödeme sistemleri, lojistik şirketleri, platform sağlayıcılar, üreticiler ve markalardan oluşmaktadır. Artan dijitalleşme yatırımları ve tüketici harcamaları ile küresel e-ticaret pazarı giderek büyümektedir. E-ticaret kapsamında teknolojilerin değerlendirilmesi, işletmelerin rekabet gücünü koruyabilmesi, müşteri deneyimini iyileştirebilmesi ve operasyonel verimliliğini artırabilmesi açısından son derece kritik bir süreçtir. Kullanıcıların e-ticaretten başlıca beklentileri uygun fiyat, zaman tasarrufu, ürün çeşitliliği gibi etkenlerdir. Bu sayede kullanıcılar mağazaya gitmeden satın almak istedikleri ürünle ilgili fiyat karşılaştırmasını kısa bir sürede çeşitli ürünler için yapabilir. Bu bağlamda, müşteri ihtiyaçlarının analizi rekabetçi e-ticaret ortamında büyük bir önem kazanmaktadır. E-ticaret kapsamında teknoloji değerlendirilmesi, yalnızca teknik bir gereklilik değil, aynı zamanda stratejik bir yönetim sürecidir. Bu çalışmanın amacı, dijital dünyada gelişen ve değişen e-ticaret uygulamaları için teknolojik gereksinimleri önceliklendirmek ve bu kapsamda bir teknolojik bakış açısı sunmaktadır. Bu kapsamda bu çalışmada yazın taraması ve uzman değerlendirmeleriyle belirlenen e-ticaret kullanıcı ihtiyaçları ve teknolojik gereksinimleri Kalite Fonksiyonu Yayılımı yönteminin temel aracı olan Kalite Evi yaklaşımından yararlanılarak modellenmekte, analiz edilmekte ve elde edilen bulgular yorumlanmaktadır. Müşteri ihtiyaçlarının ağırlıklarını belirlemek için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) tekniği uygulanmaktadır. E-ticaret teknolojilerinin değerlendirilmesi için bir uygulama gerçekleştirilerek sonuçlar çalışmanın son kısmında paylaşılmaktadır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre uygun fiyat, mobil uyumluluk ve kullanıcı dostu arayüz en önemli müşteri beklentileri olarak karşımıza çıkarken yapay zeka teknolojisi ile büyük veri analitiği en kritik teknolojik gereksinimler olarak bulunmuştur.

Bu araştırmada, otel çalışanlarının duygusal emek davranışlarının, örgütsel adalet algılarından etkilenip etkilenmediği incelenmiştir. Başka bir deyişle, çalışma hizmet çalışanlarının işyerlerinde maruz kaldıkları adil ya da adaletsiz muamelelere verdikleri duygusal tepkileri, bu durumla ilgisi olmayan müşterilere yönlendirip yönlendirmediklerini analiz etmektedir. Ayrıca, çalışanların yöneticileriyle olan ilişki kalitesinin bu süreçteki rolü de değerlendirilmiştir. Araştırma, hizmet sektörünün önemli unsurlarından biri olan otel işletmelerinde çalışan ve müşterilerle birebir iletişim kuran 400 otel çalışanına yüz yüze anket uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, çalışanların örgütsel adalet algılarının duygusal emek davranışı sergileme üzerinde etkili olduğu ve bu ilişkide yöneticileriyle olan ilişkilerinin niteliği tarafından etkilendiğini ortaya koymuştur.

This cross-sectional study examines the relationships among social media addiction, fear of missing out (FoMO), loneliness, and life satisfaction among young adults. Data were collected from 700 participants aged 18?29 years via an online survey administered between May and June 2024. Validated scales were used to assess key variables: the Bergen Social Media Addiction Scale, the Fear of Missing Out Scale, the UCLA Loneliness Scale, and the Satisfaction with Life Scale. Structural Equation Modeling revealed that life satisfaction was positively associated with loneliness. Social media addiction was strongly associated with FoMO, while FoMO had an indirect negative effect on life satisfaction through social media addiction. These findings shed light on the underlying mechanisms between social media addiction, FoMO, loneliness, and life satisfaction. Such insights can provide significant implications for developing interventions (e.g., digital well-being programs) to help young adults manage their social media use more effectively. Promoting mindful and balanced social media engagement may contribute to enhancing life satisfaction and overall mental well-being.

The purpose of this study is to investigate how international students in Istanbul perceive and practice the city and what role technology plays as a mediator in their mobility culture. Employing a multi-method approach, researchers quantitatively derived a ‘funda-mental map’ from a mass transit dataset, surveyed 208 international students for persona analysis, and conducted qualitative inquiries including mental maps, in-depth interviews, a diary study, and walk & talk sessions to reveal mobility patterns and challenges. This comprehensive data was comparatively analyzed within the theoretical frameworks of mobility culture, network sociality (drawing on Castells, Simmel, and Wittel), and Lefebvre’s theory of the social production of space, alongside Kevin Lynch’s legibility analysis of five urban elements. Key findings reveal that students often experience the city within a ‘mobility bubble’, shaped by their transient social connections and technologically mediated interactions. Furthermore, this two-year study proposes the Bosphorus Strait, a dominant feature in students’ urban experience, as a ‘super-element’ that extends Lynchian typology, critically shaping their perception and navigation of Istanbul.

This chapter investigates the intersection of geopolitical strategy and economic policy by examining the evolving dynamics of trade routes within the context of Sino-Russian relations. Drawing on geo-economics, the study analyses the cooperative and competitive dimensions of China's Belt and Road Initiative (BRI) and Russia's Northern Sea Route (NSR). By assessing infrastructure investments, economic dependencies, and geopolitical calculations, the chapter aims to elucidate how these trade corridors reflect China and Russia's strategic calculations and power distributions. Through a comparative geo-economic strategy analysis, it evaluates the degree to which these two major actors align or diverge in their geo-economic strategies. The chapter ultimately argues that despite current collaboration, long-term strategic interests may lead to an intensified competition over global trade influence.

Accurate differentiation between non-cancerous, benign, and malignant lung cancer remains a diagnostic challenge due to overlapping clinical and imaging characteristics. This study proposes a multimodal machine learning (ML) framework integrating positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) anatomic-metabolic parameters, sarcopenia markers, and inflammatory biomarkers to enhance classification performance in lung cancer. A retrospective dataset of 222 patients was analyzed, including demographic variables, functional and morphometric sarcopenia indices, hematological inflammation markers, and PET/CT derived parameters such as maximum and mean standardized uptake value (SUVmax, SUVmean), metabolic tumor volume (MTV), total lesion glycolysis (TLG). Five ML algorithms-Logistic Regression, Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting, and Random Forest-were evaluated using standardized performance metrics. Synthetic Minority Oversampling Technique was applied to balance class distributions. Feature importance analysis was conducted using the optimal model, and classification was repeated using the top 15 features. Among the models, Random Forest demonstrated superior predictive performance with a test accuracy of 96%, precision, recall, and F1-score of 0.96, and an average AUC of 0.99. Feature importance analysis revealed SUVmax, SUVmean, total lesion glycolysis, and skeletal muscle index as leading predictors. A secondary classification using only the top 15 features yielded even higher test accuracy (97%). These findings underscore the potential of integrating metabolic imaging, physical function, and biochemical inflammation markers in a non-invasive ML-based diagnostic pipeline. The proposed framework demonstrates high accuracy and generalizability and may serve as an effective clinical decision support tool in early lung cancer diagnosis and risk stratification.