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2053 年净零排放：土耳其向无碳能源转型的社会经济影响
关于 SHURA 能源转型中心 SHURA 能源转型中心由欧洲气候基金会 (ECF)、Agora Energiewende 和萨班哲大学的伊斯坦布尔政策中心 (IPC) 创立，通过创新的能源转型平台为能源部门的脱碳做出贡献。它满足了人们对一个可持续的、得到广泛认可的平台的需求，用于讨论土耳其能源部门的技术、经济和政策方面的问题。SHURA 通过使用基于事实的分析和最佳可用数据，支持关于通过能源效率和可再生能源向低碳能源系统转型的辩论。它考虑到众多利益相关者的所有相关观点，有助于增进对这一转型的经济潜力、技术可行性和相关政策工具的理解。
在Türkiye的毕业生中，碳足迹...
表5。这些论文是在2013年产生的主题月经来源定居点22 Atabey，2013年； Turanli，2015年； Özçelik，2017年； Yüksel，2017年； Perdeli 2018; Altınöz2019; Cevizci，2019年； 2019;阿克杜丹（Akdudan），2022年；卡菲，2022年； Karakaya，2022年； Karakoç，2022年； Yakut，2022年； Aydın2023; Çerçi，2023年； Gürsoy，2023年；熟练，2023年；根，2023； Sileybi，2023年；冰，2024年； Çağan2024; Özcan2024行业23Özlem，2013年； Sreng，2016年； Young，2017年；快乐，2018年； Doğan，2019年； 2019年；斧头，2020年；丁达，2021年；萨班，2022年；乌兹古尔，2022年； Yaşar，2022年； Akpınar，2023年； Coşgun2023;埃德兹（Ediz），2023年；光，2023年； Öksüm，2023年； Vayiç，2023年；助理Dogan，2023年； Yeşilyurt2023; Aşır2024;亨特，2024年；肯迪尔·杜曼（Kendir Duman），2024年；伊斯兰教2024运输16铁，2008年； Elbasan，2015年； Pehlivan 2016;小胡子，2018年； Türkay，2018年； Altınöz，2019年； Özcan，2019年；钢2020; Özkaynak，2020年； Farzambehbodi，2021年； Ekinci，2022年； Kılıç，2022年； Aksoy 2023; Aydın2023; Bozkurtterdem，2023年； Wild，2024年废物10Toröz，2015年；卡尔贝，2018年； Demirbaş，2018年；玫瑰，2018年； Okan 2019; Yılmaz，2019年；火，2021年；卡拉卡斯，2021年； Kepenek，2023年； Eken 2024农业7 Ahmet，2019年； Elitaş2020; Ertürk，2021年； Aydın，2022年；斯通，2022年； Özcan2023;潘，2023年旅游2 Sunurlu，2017年； Yavuz，2020建筑1 Ahmetoglu，2019 Energy 7 Shaikh，2017年； Demirci，2018年； Ayan，2019年； 2022; Erfidan 2023; Sever，2023年； Tosun 2023 Banking 2 Aksu 2023; Alkan 2023经济，发展4Tatlıbadem，2020年；费用2023; Unaldi 2023; Kuşcu，2024
türkiye的第一个人类任务 - 科学技术
2024年1月19日，属于SpaceX属于SpaceX的龙囊（AXIOM-3（AX-3））于2024年1月19日发射到太空中，来自2024年1月19日在美国佛罗里达州的肯尼迪太空基地。AX-3团队，包括Türkiye进行36小时太空旅行后的第一个太空旅行者AlperGezeravcı，于1月20日到达TSI 13:42国际空间站（ISS）。AX-3团队有4人进入车站，载有宇航员的龙胶囊被夹在ISS上。
用于评估Türkiye过渡到循环经济潜力的技术援助
环境，城市化和气候变化副部长Fatma Varank女士和外交事务副部长，欧盟事务大使Mehmet Kemal Bozay先生参加了循环经济会议，讨论了循环经济的重要主题，尤其是零浪费。
比较在Türkiye和南非工作的教师的虚拟现实感知
南非约翰内斯堡的马修·戈尼威领导力与治理学院教师发展和ICT局局长，我们旨在确定和比较教师对土耳其和南非教师之间使用形式的虚拟现实概念的看法。我们采用了一种现象学方法，并使用随机抽样对两个国家的总共100名教师进行了问卷。该研究包括4所学校 - 每个国家 /地区选择了2所中学。使用隐喻不匹配技术分析了获得的数据并将其分类为主题。确定和解释以下主题，学习，娱乐，技术，艺术，旅行和想象力。教师基于与其实践领域的相关性以及认为对虚拟现实在教学中的潜在使用的隐喻。基于确定的隐喻数量，教师在类别，娱乐，技术和旅行中具有狭窄的看法，而在学习，艺术和想象力的类别中，发现了更多的隐喻，具有不同的样本解释响应。这项研究的发现可用于为教师专业发展的用户路线图开发，并为使用虚拟现实在教学中使用的政策提供信息。关键字：隐喻；老师；虚拟现实介绍虚拟教育技术的持续进步已经需要探索这些应用程序在增强教学方面的教学价值。在南非教学和学习中的虚拟现实概念（VR）尚未得到广泛的探索。Mhlanga和Moloi（2020）报告说，在南非学校，几乎没有采用和使用虚拟技术来教学。另一方面，B Yildirim，Sahin-Topalcengiz，Arikan和Timur（2020）探索了教师对Türkiye教学和学习中使用VR的看法，他们的发现表明，尽管有足够的数字资源，但VR的教学方法有限。The use of VR in teaching and learning appears to be an area that has not been extensively researched in South Africa and Türkiye (Mhlanga & Moloi, 2020; Sancar & Atal, 2023; Yildirim, B et al., 2020) with most studies focusing on teacher perceptions while being silent on exploring empirical pedagogic use of VR in teaching and learning.
Focus Business Türkiye 2024 年 12 月号概要
总体而言，全球贸易预计在2024年将扩大约1万亿美元（或3.3％），商品和服务均可贡献约5000亿美元。交易商品的价格在第3季度2024年略有上涨，但预计在第4季度2024中保持稳定。总体而言，预计交易商品的价格将每年保持不变。全球贸易动力和贸易依赖性自2022年下半年以来，朝着更加政治上的贸易关系发生了重大转变。这一转变表明，双边贸易越来越喜欢具有相似地缘政治地位的国家，这种趋势通常被称为朋友寄宿。到2023年下半年，这种趋势开始稳定。同时，全球贸易已经围绕主要贸易伙伴而变得更加集中，尽管这种趋势在2024年开始逆转。
在Türkiye自主工具技术开发和未来...
Tanımlar ....................................................................................................................................................... x
基于五个线粒体基因的蜜蜂生物多样性和türkiye中不同公开的新证据
摘要：在这项研究中，使用针对COI – COII，COI，16S rDNA，ND5和CYT B基因的11个限制性核酸内切酶酶分析了Türkiye中蜜蜂种群的遗传结构。从Türkiye的43个不同地区以及希腊，保加利亚和佐治亚州的邻近Türkiye的国家收集了553个工人蜜蜂样本。使用HIN FI限制酶对COI区域的分析显示出存在两种线粒体。1型是Türkiye的主要类型，而第2型是在该国南部的一个省的Hatay中仅检测到的。值得注意的是，Hatay样品中COI区域中缺少HINC II位点，而在16S rDNA基因中的ECOR I位点表明，这些样品属于A谱系。然而，由于Cyt B基因中存在BGLI I和HIN FI限制位点，Hatay的几个样本被归类为属于线粒体谱系。除了hatay外，在16S rDNA片段中显示了一个ECOR I位点，并且在Cyt B片段中缺少Hin FI位点，所有样品均被确定为属于C谱系。此外，针对谱系C和Z的DRA I的COI – COII限制模式与发现一致。限制性分析表明，与所研究的其他蜂蜜蜜蜂种群相比，Hatay的几个样本表现出最不同的有线型，类似于非洲或阿拉伯蜜蜂。这项研究的结果表明，安纳托利亚是中东蜜蜂的遗传中心，而Hatay充当过渡区。然而，研究结果还表明，将外国商业女王蜜蜂引入türkiye已导致本地和非本地蜜蜂亚种之间的一定程度杂交。
土耳其 1 型糖尿病儿童家长对 COVID-19 疫苗的犹豫：一项混合方法研究
调查结果：共 102 名家长参与了研究，其中 76 名是母亲。父母平均年龄为 40.5 ± 7.27 岁，孩子平均年龄为 12 ± 4.07 岁。自诊断出 1 型糖尿病以来的平均时间为 4.5 ± 3.3 年。大约一半的父母认为 1 型糖尿病是 COVID-19 的风险因素。未接种新冠疫苗的父母比例为21.6%，而46.1%的父母对给孩子接种疫苗犹豫不决。导致疫苗犹豫的父母因素包括：父亲、年轻父母、不担心孩子感染 COVID-19 的父母、不认为患有 1 型糖尿病的儿童面临更大风险的父母或未接种疫苗的父母。与儿童相关的因素是年龄小或患病时间短。在定性分析中，对疫苗犹豫不决的父母主要担心的是疫苗的副作用，他们希望得到明确的、基于证据的疫苗信心建立建议。
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。