Flight delays represent a significant challenge in the global aviation industry, resulting in substantial costs and a decline in passenger satisfaction. This study addresses the critical issue of predicting flight delays exceeding 15 min using machine learning techniques. The arrival delays at a Turkish airport are analyzed utilizing a novel dataset derived from airport operations. This research examines a range of machine learning models, including Logistic Regression, Naïve Bayes, Neural Networks, Random Forest, XGBoost, CatBoost, and LightGBM. To address the issue of imbalanced data, additional experiments are conducted using the Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE), in conjunction with the incorporation of meteorological data. This multi-faceted approach ensures robust forecast performance under varying conditions. The SHAP (SHapley Additive exPlanations) method is employed to interpret the relative importance of features within the models. The study is based on a three-year period of flight data obtained from a Turkish airport. The dataset is sufficiently extensive and robust to provide a reliable foundation for analysis. The results indicate that XGBoost is the most proficient model for the dataset, demonstrating its potential to deliver highly accurate predictions with an accuracy of 80%. The impact of weather factors on the predictions is found to be insignificant in comparison to scenarios without weather data in this dataset.

Covid-19 pandemisi, dünya genelinde birçok sektörü derinden etkilemiştir, ancak havacılık sektörü özellikle büyük bir krizle karşı karşıya kalmıştır. Pandemi döneminde seyahat yasakları, sağlık endişeleri gibi sebeplerle düşen talep, hava seyahatini hızla azaltmıştır. Havayolu şirketleri, uçuş iptalleri ve düşük doluluk oranları nedeniyle büyük gelir kayıpları yaşamıştır. Durum analizi yapmak için havacılık sektörünün performansını değerlendirmek ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek önemlidir. Bu çalışma, veri zarflama analizi kullanarak Avrupa ülkelerinin havacılık sektöründeki etkinliklerini karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır. Çalışmada pandeminin ülkeler genelindeki havacılık sektörüne olan etkilerini anlamaya yardımcı olmak amaçlanmış aynı zamanda Türkiye özelinde daha geniş bir incelemeye yer verilmiştir.

Lojistik, küreselleşen ekonomi ile giderek artan bir öneme sahip olmaktadır. Küresel lojistik ekosisteminde sayısal dönüşüm ve sürdürülebilirlik gibi dinamiklere uyum sağlamak, rekabet avantajı elde etmek ve operasyonel verimliliği artırmak açısından kritik bir gereklilik hâline gelmiştir. Bu bağlamda, lojistik süreçlerini ve sistemlerini değerlendirmek amacıyla yenilikçi çözüm önerileri sunmak büyük bir önem taşımaktadır. Günümüzde lojistik işletmeleri, tedarik zinciri yönetiminin temel unsurlarından biri olarak hızla değişen ekonomik ve teknolojik koşullara uyum sağlamak zorundadır. Blok Zinciri, Yapay Zekâ, Nesnelerin İnterneti, Bulut Bilişim, Artırılmış Gerçeklik, Sanal Gerçeklik ve Büyük Veri Analitiği gibi ileri teknolojiler, lojistik süreçlerini daha verimli ve şeffaf hâle getirmektedir. Yeni bakış açıları, söz konusu teknolojilerin lojistik sektörüne uyarlamasını kolaylaştırarak süreçlerin eniyilemesine katkıda bulunmaktadır. Sonuç olarak, lojistik alanında geliştirilen yeni bakış açıları ve çözüm önerileri, sektördeki dönüşümlere uyum sağlamak ve gelecekte karşılaşılabilecek zorlukları aşmak açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu yaklaşımlar, lojistik sistemlerini daha dayanıklı, sürdürülebilir ve müşteri odaklı hâle getirerek sektörün geleceğini şekillendirmektedir.

Vaccination stands as a preeminent public health measure in the fight against infectious diseases, with a proven track record of significantly reducing morbidity and mortality rates. However, the presence of vaccine hesitancy and misinformation, particularly evident during the course of the pandemic, has emerged as a significant challenge. The present study analyzes public perceptions of vaccination by examining YouTube comments on 215 vaccine-related videos, which total over 94,000 comments. Employing advanced topic modeling techniques, such as Hierarchical Dirichlet Process (hLDA), Latent Semantic Analysis (LSA), and Non-Negative Matrix Factorization (NMF), the study identifies key themes, including vaccine safety, side effects, pharmaceutical ethics, and public trust in healthcare authorities. The findings indicate that debates frequently center on political, social, and scientific concepts. Vaccine hesitancy has emerged as a pervasive global phenomenon that transcends cultural boundaries. The dissemination of misinformation regarding the efficacy of vaccines and the safety of treatments, such as ivermectin, is a prevalent phenomenon on social media platforms. This poses significant challenges to public health efforts. The subjects of child vaccination and parental standpoints are also recurring topics of concern. This study underscores the pivotal function of digital platforms such as YouTube in influencing public attitudes regarding vaccination. This underscores the necessity for targeted communication strategies, advanced digital literacy, and proactive policies by social media platforms to address misinformation and promote evidence-based information. Such precautions are imperative to sustaining elevated vaccination rates and safeguarding public health in the digital age.

Verimlilik ister işletmeler açısından ele alınsın ister ülke ekonomileri açısından ele alınsın rekabet için önemli bir kavramdır. Endüstri 4.0 bağlamında değerlendirilen Sayısal İkiz, işletmelere dolayısıyla ülkelere verimlilik artışı vaat etmektedir. Bu çalışma ile Sayısal İkiz ve verimlilik konusunu işleyen akademik yayınların; yıllara göre sayısı, hangi dergilerde yayınlandığı, kategorilerine göre yayınların dağılımı, yayınlarda tercih edilen türler, yazarın çalıştığı kurum, yayını destekleyen kuruluşlar, yayınlarda sık kullanılan kelimeler ve kelimeler arasındaki ilişki durumunu göstererek konuya ilgi gösteren araştırmacılara fikir vermek amaçlanmaktadır. Sistematik literatür taramasıyla Sayısal İkiz ve verimlilik konulu yayınların genel görünümü çıkarılmaya çalışılmıştır. Web of Science (WoS) veri tabanı Sayısal İkiz ve verimlilik anahtar kelimeleri kullanılarak taratılmıştır. Tarama sonucunda 300 adet yayına ulaşılmıştır. Elde edilen yayınlar WoS kategorisi, yayın yılı, belge türü, yazarın bağlı olduğu kuruluş, yayının yapıldığı dergi, yayına destek veren kuruluşlar gibi farklı kıstaslar ile tasnif edilmiştir. WoS kategorisine göre Sayısal İkiz ve verimlilik alanındaki yayınlar en fazla mühendislik alanından gelmektedir. Bu alan, yeni olmasına karşın 2017 yılından itibaren her yıl daha fazla sayıda yayın yapıldığı görülmektedir. Yayınlarda en fazla makale türü tercih edilmektedir. Üniversiteler arasında en fazla “Beihan Üniversitesi” konuya ilgi göstermektedir. Çin merkezli kuruluşların ve Avrupa Komisyonu’nun Sayısal İkiz ve verimlilik konulu yayınlara en fazla finansal destek veren kuruluşlar olduğu görülmektedir.