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感染与免疫系列研讨会 - 图尔库
26.2。@13:15-14，Lauren 2 Santosh Lamichhane：“肠道代谢组与微生物组相遇：从方法论角度理解宿主与微生物之间的关系” 12.3。@13:15-14，Blokki 2 Inna Starskaia：“儿童在患 1 型糖尿病的过程中，不同的首次出现的自身抗体具有不同的细胞免疫反应” 26.3。@13:15-14，Blokki 2 Shahan Syed（赫尔辛基大学）：“肺炎链球菌发病机制对血管健康的影响” 9.4。@13:15-14，Blokki 3 Eveliina Munukka：“图尔库临床微生物组库的前六年” 23.4。 @13:15-14，Blokki 1 Moona Sakari（Biovian，图尔库）：“分子洞察 - 一家公司的视角”
土耳其EFL教师的信念，实践和评估挑战
摘要：这项研究的目的是探索土耳其EFL教师的评估信念，评估实践以及他们在评估过程中遇到的挑战。在这项混合方法研究中，数据是根据定量和定性基础收集的。对于定量组件，使用随机抽样方法通过问卷收集英语教师的数据（n = 257）。对于定性组成部分（n = 25），数据是通过与英语教师的访谈收集的。这些发现揭示了英语教师的评估目的，实践，技术的使用以及四种技能评估实践。此外，定性数据还揭示了教师在评估过程中面临的障碍和困难，包括学生的动力低，语言水平低，尚未准备就绪，并且在课堂上的技术不足。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
在多极性时代，土耳其外交政策中的战略自治：宗教和矛盾
随着国际秩序朝着多极性发展，抽象的战略自治已成为几个州的指导原则。土耳其还试图通过在非西方世界建立新的联系来从其传统的西方盟友那里开发一个更自主的空间，从俄罗斯 - 中国轴心到中东及以后。本文探讨了土耳其外交政策中战略自治的思想和实践。我们认为，战略自主权不是由“对冲”行为预先确定或机械驱动的。我们参考其三个基本维度来概念化战略自治：结构取向，政治动机和经济基础设施。在这种情况下，我们强调了自2011年以来土耳其外交政策中的两个软点。首先，地缘政治要求和国内政策优先事项经常相互矛盾，这使国家无法有效实施自治权的政策。第二，战略自主权主要与“高政治”有关，而没有适当关注其地理经济学维度，其形式是坚实的政治基本原理和经济安全。
测定从土耳其居米什哈内采集的蜂蜜样品中的杀虫剂；使用 Box-Behnken 设计评估实验参数
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法，使用 HP-5MS 色谱柱，条件如下：炉温 120 ℃，进样温度 250 ℃，压力 121.9 kPa，流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药，但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下，残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计（流速和站点、农药类型）构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。
移民对土耳其叙利亚难民的非主持地区的影响
过去十年中，全球难民的四倍，从2012年的1100万到今天的4600万。1在此期间，土耳其收到了360万叙利亚难民，该难民将几个土耳其省的劳动力供应增加了82％。托管地区的劳动力供应如此大的增加可能会改变商品价格，这可能会引起整个经济的一般平衡影响。因此，这种巨大的劳动力供应冲击对土耳其经济的劳动力市场后果取决于这些一般平衡效应的幅度。有三种关键的经济机制，通过这些机制，移民冲击通过供应网络传播以影响劳动力需求。首先，移民降低了工资，因此降低了房东地区公司收取的价格。降低价格支撑物将直接或间接从主机地区购买的公司转发。这些“上游暴露”的公司是否增加或减少其劳动力需求受劳动力和中级商品之间的可承诺性的约束。移民影响也以两种不同的方式传播后卫，我们将其标记为“下游暴露”效果。如果中间商品是总替代品，那么生产成本下降的公司就会更加明显地增益。因此，他们要求供应商更多，他们观察到销售额的增加。此外，当中间体与其他中间体相比，与劳动力相比，移民密集型公司会增加对中间体的需求，这为供应商带来了积极的需求溢出。一起，这三个经济力量塑造了移民在整个经济中的劳动市场影响。在本文中，我们介绍了对这三种力量进行正式的理论分析，对其存在的经验证据测试以及反事实练习，这些练习对移民对跨地区的实际工资和福利的影响进行了定量检查。我们的模型通过两个关键特征捕获了这些机制。首先，使用CES生产技术将当地劳动力与中间投入相结合，中间投入本身是来自所有地区公司的公司的CES汇总。第二，企业使用外源标记设定价格，以确保生产成本的变化（无论是从劳动力还是中间投入）转移到价格上。对各个地区劳动需求的移民的一般平衡效果受两个关键参数的控制：劳动和中间体之间取代的弹性以及跨不同中间体替代的弹性。结合了投入输出网络的结构，这些弹性足以确定寄宿区的移民引起的工资变化如何影响整个经济的劳动力需求。
评估Chatgpt和Google Gemini的表现以及土耳其牙科教育中的含义
结合了这两年（238个总问题），ChatGpt-O1和Gemini 2.0的结果，高级率为97.46％（230个正确答案，95％CI：94.62％，100.00％）和97.90％和97.90％（231个正确答案，95％CI：95％CI：94.62％，100.00.00％），显着地聊天 - 聊天88，4.4％，4.4％，聊天88（chat）。 211正确答案，95％CI：85.43％，91.89％）和双子座1.5 Pro（91.60％，218个正确答案，95％CI：87.75％，95.45％）。统计分析显示模型之间存在显着差异（p = 0.0002）。成对比较表明，与Chatgpt-O1（P = 0.0016）和Bonferroni校正后的Gemini 2.0 Advanced（P = 0.0007）相比，Chatgpt-4O的表现显着不足。最佳模型的始终高准确性率和狭窄的置信区间强调了它们在回答DUS问题时的优异可靠性和表现。
对外贸易冲击通过国内供应链网络传播：来自土耳其企业的证据
本研究调查了外贸相关冲击通过国内供应链网络的传播。通过将企业层面的海关数据与国内企业间交易数据相结合，我们表明进出口企业在土耳其国内供应链网络中占据着中心地位。这些企业与众多其他企业互动，占国内贸易总额的很大份额，促进了外部冲击通过供应链的传播。我们的实证分析表明，土耳其企业通过供应商或客户间接受到汇率波动、进口投入价格变化和外国需求冲击的影响，在解释总盈利能力变化方面至少与直接受到的影响一样重要。鉴于总盈利能力与增加值之间的密切关系，我们的结果表明，外贸相关冲击会直接和间接地显著影响国内生产总值 (GDP)。
土库曼斯坦绿色经济路线图
在过去的几十年里，人们对可再生能源的兴趣日益浓厚，这是由于气候变化的加剧。世界经济脱碳趋势正在兴起，包括运输和能源，它们是二氧化碳排放的主要空气污染源之一。本文讨论了气候变化问题、脱碳方案、“绿色”经济路线图，并简要分析了氢能发展的趋势以及在世界和土库曼斯坦发展“绿色”氢的重要性。主要关注的是氢能发展的前景和规模在一定程度上将取决于拟使用的氢源的特性、一次能源和制氢技术、使用不同制氢方法对环境的影响、制氢的预期成本、国内外潜在的消费者和氢气消费量、储存和向消费者运送氢气的技术、氢气作为能源载体在国内外市场的竞争力，同时考虑到所有必要的成本和潜在的“跨境碳税”。