Pub Date : 2024-07-09DOI: 10.54439/gupayad.1488776
Mustafa Aslan, Çağrı Selman İğde, Elif Kocagöz
6 Şubat 2023 tarihinde merkez üssü Kahramanmaraş olan ve 11 ili etkileyen depremlerde 50 binin üzerinde insan hayatını kaybetmiş, binlerce kişi yaralanmış ve birçok kişi evsiz kalmış; aynı zamanda bölgede birçok yönetsel ve toplumsal kurum işlev itibariyle hasar almıştır. Özel sektör, geniş çaplı ve çok boyutlu olarak toplumsal birçok yapıyı ve sistemi etkileyen büyük krizlerde hem acil durum desteği hem de uzun vadeli çözümler açısından stratejik bir öneme ve hayati bir role sahip olduğundan, bu çalışmada depremlerin ardından oluşan krizde iş dünyasının rolüne işaret etmek amacıyla markaların sosyal sorumluluk çalışmaları incelenmiştir. Bulgular nakdî yardımlar, gıda ve giyim gibi aynî destekler, insan kaynağı desteği, lojistik hizmetler, barınma destekleri, arama-kurtarma süreçlerine destek, dijital çözümler, sağlık hizmetleri vb. kategorilerde sunulmuştur. Çalışmada Birleşmiş Milletler ’in iş eylem planı örnek alınarak işletmelerin “sosyal yatırım ve hayırseverlik, çekirdek iş faaliyetleri, iş birliği ve kolektif eylem ve savunuculuk ve kamu politikası katılımı” açısından performansına yönelik bir değerlendirme sunulmuştur. İncelemenin neticesinde markaların hem uzmanlık alanlarıyla eşleştirilen gömülü hem de hayırsever yardımlar gibi periferik kurumsal sosyal sorumluluk çalışmalarında bulunduğu görülmüştür.
{"title":"Kriz Dönemlerinde Markaların Sosyal Sorumluğu: 6 Şubat Depremlerinin Ardından Erken Dönem Kurumsal Sosyal Sorumluluk Çalışmalarına Genel Bir Bakış","authors":"Mustafa Aslan, Çağrı Selman İğde, Elif Kocagöz","doi":"10.54439/gupayad.1488776","DOIUrl":"https://doi.org/10.54439/gupayad.1488776","url":null,"abstract":"6 Şubat 2023 tarihinde merkez üssü Kahramanmaraş olan ve 11 ili etkileyen depremlerde 50 binin üzerinde insan hayatını kaybetmiş, binlerce kişi yaralanmış ve birçok kişi evsiz kalmış; aynı zamanda bölgede birçok yönetsel ve toplumsal kurum işlev itibariyle hasar almıştır. Özel sektör, geniş çaplı ve çok boyutlu olarak toplumsal birçok yapıyı ve sistemi etkileyen büyük krizlerde hem acil durum desteği hem de uzun vadeli çözümler açısından stratejik bir öneme ve hayati bir role sahip olduğundan, bu çalışmada depremlerin ardından oluşan krizde iş dünyasının rolüne işaret etmek amacıyla markaların sosyal sorumluluk çalışmaları incelenmiştir. Bulgular nakdî yardımlar, gıda ve giyim gibi aynî destekler, insan kaynağı desteği, lojistik hizmetler, barınma destekleri, arama-kurtarma süreçlerine destek, dijital çözümler, sağlık hizmetleri vb. kategorilerde sunulmuştur. Çalışmada Birleşmiş Milletler ’in iş eylem planı örnek alınarak işletmelerin “sosyal yatırım ve hayırseverlik, çekirdek iş faaliyetleri, iş birliği ve kolektif eylem ve savunuculuk ve kamu politikası katılımı” açısından performansına yönelik bir değerlendirme sunulmuştur. İncelemenin neticesinde markaların hem uzmanlık alanlarıyla eşleştirilen gömülü hem de hayırsever yardımlar gibi periferik kurumsal sosyal sorumluluk çalışmalarında bulunduğu görülmüştür.","PeriodicalId":504489,"journal":{"name":"Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi","volume":"68 8","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-07-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141663032","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-07-09DOI: 10.54439/gupayad.1456355
Nijat Guliyev, Furkan Bilbay
Amaç: Sağlık hizmet hataları dünya genelinde hastalık ve ölümlere yol açan en yaygın tıbbi hatalar arasında yer almaktadır. Ülkemizde sağlık hizmet hataları ve bu hatalara katkıda bulunan faktörler hakkında çok az şey bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı sağlık hizmet hatalarının neler olduğunu incelemek, görülme sıklığını belirlemek ve katkıda bulunan ana faktörleri tanımlamaktır. Bu çalışma, Azerbaycan'da sağlık hizmeti hatalarının algısını araştıracaktır. Bu çalışmanın sonuçları, Azerbaycan'da sağlık hizmeti hatalarının azaltılması için önerilerde bulunulmasına yardımcı olacaktır. Yöntem: Bu çalışma Azerbaycan halkı arasında, tüm kesimden olan insanlar hedef alınarak anket yoluyla yapılmıştır. Veriler; demografik özellikler (yaş, eğitim durumu, çalışma deneyimi …) ve Yusuf Öcel’in geliştirdiği ölçek uygulamasından yararlanarak araştırmacı tarafından oluşturulan anket yoluyla toplanmıştır. Veriler 2023 yılında toplanmıştır. Veri analizleri; tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler ile gerçekleştirilmiştir. SPSS-26 programı bu çalışmada kullanılmış ve p
目的：医疗失误是导致全球发病率和死亡率的最常见医疗失误之一。在我国，人们对医疗差错和导致这些差错的因素知之甚少。本研究旨在探讨什么是医疗失误，确定其发生率，并找出造成这些失误的主要因素。本研究将调查阿塞拜疆人对医疗失误的看法。研究结果将有助于为减少阿塞拜疆的医疗失误提出建议。研究方法：本研究通过问卷调查的方式在阿塞拜疆各行各业的人群中开展。通过人口统计学特征（年龄、教育程度、工作经验......）和研究人员使用 Yusuf Öcel 编制的量表编制的问卷收集数据。数据收集时间为 2023 年。数据分析采用描述性和推论性统计方法。本研究使用 SPSS-26 软件，P
{"title":"Sağlık Hizmet Hatası Algısının İncelenmesi: Azerbaycan Örneği","authors":"Nijat Guliyev, Furkan Bilbay","doi":"10.54439/gupayad.1456355","DOIUrl":"https://doi.org/10.54439/gupayad.1456355","url":null,"abstract":"Amaç: Sağlık hizmet hataları dünya genelinde hastalık ve ölümlere yol açan en yaygın tıbbi hatalar arasında yer almaktadır. Ülkemizde sağlık hizmet hataları ve bu hatalara katkıda bulunan faktörler hakkında çok az şey bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı sağlık hizmet hatalarının neler olduğunu incelemek, görülme sıklığını belirlemek ve katkıda bulunan ana faktörleri tanımlamaktır. Bu çalışma, Azerbaycan'da sağlık hizmeti hatalarının algısını araştıracaktır. Bu çalışmanın sonuçları, Azerbaycan'da sağlık hizmeti hatalarının azaltılması için önerilerde bulunulmasına yardımcı olacaktır. Yöntem: Bu çalışma Azerbaycan halkı arasında, tüm kesimden olan insanlar hedef alınarak anket yoluyla yapılmıştır. Veriler; demografik özellikler (yaş, eğitim durumu, çalışma deneyimi …) ve Yusuf Öcel’in geliştirdiği ölçek uygulamasından yararlanarak araştırmacı tarafından oluşturulan anket yoluyla toplanmıştır. Veriler 2023 yılında toplanmıştır. Veri analizleri; tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler ile gerçekleştirilmiştir. SPSS-26 programı bu çalışmada kullanılmış ve p","PeriodicalId":504489,"journal":{"name":"Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi","volume":"121 7","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-07-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141665536","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2024-07-09DOI: 10.54439/gupayad.1486360
Mehmet Zeki Seçmen
Amaç: Bu çalışmanın amacı, günümüzde teknoloji alanında yaşanan hızlı değişim ve yapay zekânın da toplum içerisindeki öneminin giderek artmasıyla NARX yapay sinir ağları modelini kullanarak otomobil talep tahmini yapmaktır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada, Türkiye’de otomobil üretip en çok satış yapan 6 firmanın (OYAK Renault, Tofaş, Toyota, Ford, Honda ve Hyundai) Türkiye Otomotiv Sanayi Derneğinin 2014–2024 yılları arasındaki aylık satış verilerinden NARX YSA modeli ile satış tahmini yapılmıştır. Tahmin modellerinin geliştirilmesinde otomobil talebi üzerine etkisi olduğu düşünülen bağımsız değişkenler Brent Petrol Fiyatı, Dolar Kuru, Taşıt Kredi Faizleri, TÜFE, Araç Alım Düzeyi, Otomobil Üretim Âdeti, bağımlı değişken ise yani çıktı değeri 6 firmanın toplam otomobil satış âdeti olarak belirlenmiştir. Bulgular: Önerilen modelin, test seviyesindeki performansı MSE=0,0654, MAPE=%12,23’dür. Bu sonuçlar, YSA NARX modelinin genel olarak iyi performansı sergilediğini göstermektedir. Sonuç: Düşük MSE ve MAPE değerleri, modelin performansının iyi olduğunu göstermektedir. Önerilen modelin eğitim ve test aşamasından sonra Ocak 2024 ile Aralık 2024 arasındaki 12 aylık otomobil talep tahmini yapılmıştır.
{"title":"NARX YAPAY SİNİR AĞLARI MODELİ İLE OTOMOBİL TALEP TAHMİNİ","authors":"Mehmet Zeki Seçmen","doi":"10.54439/gupayad.1486360","DOIUrl":"https://doi.org/10.54439/gupayad.1486360","url":null,"abstract":"Amaç: Bu çalışmanın amacı, günümüzde teknoloji alanında yaşanan hızlı değişim ve yapay zekânın da toplum içerisindeki öneminin giderek artmasıyla NARX yapay sinir ağları modelini kullanarak otomobil talep tahmini yapmaktır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada, Türkiye’de otomobil üretip en çok satış yapan 6 firmanın (OYAK Renault, Tofaş, Toyota, Ford, Honda ve Hyundai) Türkiye Otomotiv Sanayi Derneğinin 2014–2024 yılları arasındaki aylık satış verilerinden NARX YSA modeli ile satış tahmini yapılmıştır. Tahmin modellerinin geliştirilmesinde otomobil talebi üzerine etkisi olduğu düşünülen bağımsız değişkenler Brent Petrol Fiyatı, Dolar Kuru, Taşıt Kredi Faizleri, TÜFE, Araç Alım Düzeyi, Otomobil Üretim Âdeti, bağımlı değişken ise yani çıktı değeri 6 firmanın toplam otomobil satış âdeti olarak belirlenmiştir. Bulgular: Önerilen modelin, test seviyesindeki performansı MSE=0,0654, MAPE=%12,23’dür. Bu sonuçlar, YSA NARX modelinin genel olarak iyi performansı sergilediğini göstermektedir. Sonuç: Düşük MSE ve MAPE değerleri, modelin performansının iyi olduğunu göstermektedir. Önerilen modelin eğitim ve test aşamasından sonra Ocak 2024 ile Aralık 2024 arasındaki 12 aylık otomobil talep tahmini yapılmıştır.","PeriodicalId":504489,"journal":{"name":"Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi","volume":"61 2","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-07-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141665162","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：