En Çok Görüntülenen Kitaplar

"O senin bağrını yakıp kavuran ateşin adını senin gibi ben de biliyorum. Buna doyurulmamış adalet sıtması diyorum ben. Tropikadan daha öldürücü, namussuz. Tropika olsa olsa kanını ateşe verdiği insanı yok eder. Adalet sıtması ise, mutlaka dışarıda bir kurban arar, ya da suçlu arar ilkin onu yok eder. Kimi zaman da kendine kıyar..." "Bu öcü alınmamış adalet sıtmasının korkunç tortusu, beni bundan sonra türlü abartmalı davranışlara iletebilir. Birtek bundan korkuyorum. Büyük bir adalet sıtması geçirmiş bir insanda her zaman her fırsatta, bunun miktopları meydana çıkıp kanı ateşleyebilir. İnsanın başını belaya sokabilir..."

"Siyasal İslam nedir? Dünyada nasıl hareket eder? Dünyaya karşı ne tür bir meydan okuyuşu vardır ve kendisi ne tür bir meydan okuyuşyla karşı karşıyadır? Nihayet, siyasal İslam nereye gidiyor? Siyasal İslam demokrasi, faşizm, sosyalizm, liberalizm ve komünizm gibi ideolojilere uygun bir alternatif olarak görülemez. İdeolojik yelpazede net bir şekilde herhangi bir yere konamaz. Siyasal İslam alternatif bir kavram hazinesi olarak görmek çok daha yararlıdır. İslamcılık birçok devlette iktidara gelme amacına erişemeyebilir. Yine de mevcut otoriteryen rejimlerin gayri meşruluğu, değişim ihtiyacı, liberalizasyon ve demokratikleşme gibi fikirlere öncülük etmek suretiyle İslam dünyasında siyasal değişim ve reformlar yönünde hayati bir hızlandırıcı etki yaratabilir. İslamcılar bu fikirlerin geniş kamuoyunun gündemine getirilmesinde öteki her organizasyondan daha etkili bir taşıyıcı bant görevi ifa edebilir, başka partiler ve siyasal etkinliklerin temelini atabilir."

Amaç: Bu çalışmanın amacı erişkin kadınlarda çocukluk çağı travma düzeyleri ile partner şiddetine yönelik tutum arasındaki ilişkiyi incelemek ve bu ilişkide başa çıkma stillerinin aracı etkisini ele almaktır. Bunun yanı sıra söz konusu kavramları farklı sosyodemografik değişkenler açısından ele almak amaçlanmıştır. Yöntem: Araştırmanın örneklemi, yaş ortalaması 35,01±8,96 olan, yaşları 18 ile 64 arasında değişen 338 kadın katılımcıdan oluşmaktadır. Araştırmada Çocukluk Çağı Travmaları Ölçeği (CTQ-33), Yakın İlişkilerde Şiddete Yönelik Tutum Ölçeği–Gözden Geçirilmiş Formu (YİŞTÖ-GG), Stresli Durumlarla Başa Çıkma Envanteri Kısa Formu (SDBÇE-21) kullanılmıştır. Veri analizinde, frekans analizi, hiyerarşik regresyon analizi, bağımsız gruplar t-testi, Pearson korelasyon analizi, regresyon analizi ve PROCESS aracı etki analizi uygulanmıştır. Bulgular: Çocukluk çağı travma düzeyleri, yakın ilişkilerde şiddete yönelik tutumu pozitif yönde yordamakta; stresle başa çıkma davranışlarından çözüme yönelik başa çıkma düzeyini ise negatif yönde etkilemektedir. Çocukluk çağı travma düzeyleri ile yakın ilişkilerde şiddete yönelik tutum arasındaki ilişkide, stresle başa çıkma davranışları kısmi bir aracı rol üstlenmiştir. Çocukluk çağı travma düzeyi arttıkça duygusal başa çıkma düzeyinde artış gözlenirken, bu durum yakın ilişkilerde şiddete yönelik olumlu tutum geliştirme riskini artırmaktadır. Buna karşılık, çözüme yönelik ve kaçınmacı başa çıkmanın aracılık etkisi gözlemlenmemiştir. Kaçınmacı başa çıkmanın, çocukluk çağı travmaları ve yakın ilişkilerde şiddete yönelik tutum arasındaki ilişkilerde dolaylı bir etkisi olduğuna dair herhangi bir bulgu elde edilmemiştir. Sonuç: Kadınlarda çocukluk çağı travmatik deneyimlerinin kişinin yetişkinlik hayatında da önemli bir etkisi olduğunu, romantik ilişkilerinde partner şiddetine yönelik tutumunu etkilediğini; başa çıkma stillerinin (özellikle duygusal başa), yakın ilişkilerde şiddete yönelik tutum üzerinde anlamlı bir etkisi olduğunu ve çocukluk çağı travmalarının etkilerini anlamada duygusal başa çıkma stratejilerinin kritik rolünü ortaya koymaktadır.

Distributed representations (DR) are used to capture semantic and syntactic patterns in language by analyzing the distributional relationships of words within textual data. The modeling methods that produce DR are based on the assumption (distributional hypothesis) that "words that occur in the same context tend to have similar meanings," which is inherent to the nature of language. These modeling methods, due to their unsupervised nature, can be trained without human judgment input, allowing researchers to train large datasets at relatively low costs. Although word-based models perform effectively for languages with limited vocabularies, such as English, they exhibit considerable inefficiency when applied to morphologically rich languages with unlimited vocabularies, such as Turkish. We observed that n-gram and statistical segmentation methods, which are commonly used in subword modeling to address the issues of out-of-vocabulary and rare-words, are highly sensitive to orthographic similarity. Consequently, these methods struggle to distinguish between unrelated concepts (e.g., shrink - shrine). Moreover, we noted that the impact of morphological segmentation methods on these types of problems has shown inconsistent results in the literature. This thesis aims to make conceptual assumptions and improvements concerning different types of semantic relationships (e.g., relatedness and similarity), to model the role of language morphology as an input in subword DR models, and to develop the dataset generation methodologies and evaluation methods to measure this effect. Within the scope of the study, different models and segmentation methods were empirically tested, the AnlamVer and OSimUnr datasets were produced, and the task of relatedness classification and associated evaluation methods were proposed to measure the noise introduced by segmentation to the model. Our experiments demonstrate that morphological segmentation produces significantly less noise compared to n-gram-based methods and can lead to substantial performance improvements depending on the nature of the task.