Tag Meta-analiz

Tıbbi Araştırmalarda İstatistiksel Analiz Teknikleri ve SPSS Uygulamaları

TIBBİ ARAŞTIRMALARDA İSTATİSTİKSEL ANALİZ TEKNİKLERİ VE SPSS UYGULAMALARI

1. GİRİŞ VE KAVRAMSAL ÇERÇEVE

Tıbbi araştırmalar, bilimsel ilerlemenin en temel araçlarından birini oluşturmaktadır. İnsan sağlığının geliştirilmesi, hastalıkların önlenmesi, tanı ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi, yeni ilaç ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi gibi pek çok hedef, ancak güvenilir bilimsel çalışmalarla mümkündür. Bu nedenle tıp alanında yapılan araştırmalarda, istatistiksel analiz teknikleri merkezi bir rol oynamaktadır (Altman, 1991).

İstatistiksel analiz, elde edilen verilerin anlamlı ve doğru bir şekilde değerlendirilmesini, araştırma sorularının yanıtlanmasını ve bilimsel hipotezlerin test edilmesini sağlar. Yanlış seçilmiş veya uygunsuz uygulanan analizler, bilimsel sonuçların güvenilirliğini zedeleyebilir ve tıbbi uygulamalarda yanlış yönlendirmelere yol açabilir (Motulsky, 2014). Son yıllarda tıbbi çalışmalarda sıklıkla kullanılan SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), kullanıcılara geniş bir istatistiksel analiz yelpazesi sunmakta ve araştırmacıların veri analizi sürecini kolaylaştırmaktadır (Pallant, 2020).

Bu kapsamda, bu yazının amacı, tıbbi araştırmalarda kullanılan istatistiksel analiz tekniklerini teorik ve pratik boyutlarıyla detaylandırmak, SPSS programı ile örnek uygulamalar sunmak ve bilimsel çalışmalarda sık karşılaşılan istatistiksel hata türlerine, raporlamaya ve etik ilkelerine bütüncül bir bakış sunmaktır.

2. TIBBİ ARAŞTIRMALARDA İSTATİSTİĞİN ROLÜ

Tıbbi bilimlerde istatistik, verinin elde edilmesinden analizine, bulguların yorumlanmasından yayına kadar her aşamada kritik bir araçtır. İstatistik, tıbbi araştırmalarda örneklem seçimi, hipotez testi, tedavi etkinliğinin değerlendirilmesi, risk ve koruyucu faktörlerin belirlenmesi, epidemiyolojik incelemeler ve halk sağlığı analizleri gibi geniş bir yelpazede kullanılır (Pocock, 1983; Bland, 2015).

Modern tıpta kanıta dayalı tıp anlayışının gelişmesiyle, istatistiksel analizlerin doğruluğu ve raporlanma kalitesi büyük önem kazanmıştır. Araştırma bulgularının objektifliği, güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği istatistiksel yöntemlerin uygunluğu ile doğrudan ilişkilidir (Sterne & Davey Smith, 2001). Nitelikli istatistiksel analizler, tedavi etkinliğinin değerlendirilmesi, risk faktörlerinin belirlenmesi ve epidemiyolojik araştırmalarda güvenilir sonuçların elde edilmesinde temel araçtır.

3. ARAŞTIRMA TÜRLERİ VE UYGUN İSTATİSTİKSEL YÖNTEM SEÇİMİ

3.1. Gözlemsel Araştırmalar

Gözlemsel araştırmalarda araştırmacı, herhangi bir müdahalede bulunmadan mevcut olayları inceler. Bu tür çalışmalar sıklıkla epidemiyolojide ve toplum sağlığı araştırmalarında tercih edilir. Kesitsel, vaka-kontrol ve kohort çalışmaları başlıca gözlemsel araştırma türleridir. Bu tasarımlarda, değişkenler arasındaki ilişkiler, risk ve koruyucu faktörler istatistiksel analizlerle değerlendirilir (Mann, 2003).

3.2. Deneysel Araştırmalar

Deneysel araştırmalarda, araştırmacı belirli bir müdahaleyi uygular ve sonuçlarını gözlemler. Randomize kontrollü çalışmalar (RCT), en güvenilir deneysel araştırma türlerinden biridir ve tıbbi tedavi etkinliği değerlendirmelerinde altın standart olarak kabul edilir. Deneysel araştırmalarda genellikle karşılaştırmalı analizler (örneğin, t-testi, ANOVA) uygulanır (Friedman et al., 2010).

3.3. Klinik Araştırmalar

Klinik araştırmalar, insan katılımcılar üzerinde yürütülen bilimsel çalışmalardır. Tedavi, tanı ve önleyici yöntemlerin etkililiği ve güvenliği bu tür çalışmalarla ortaya konur. Klinik araştırmalarda, uygun istatistiksel yöntemlerin seçimi çalışmanın iç ve dış geçerliliği açısından kritiktir (Hulley et al., 2013).

4. VERİ TÜRLERİ VE ÖLÇÜM DÜZEYLERİ

Veri tipleri, kullanılacak istatistiksel yöntemlerin belirlenmesinde temel kriterlerden biridir. Tıbbi araştırmalarda veri türleri genellikle nitel (kategorik) ve nicel (sayısal) olarak ikiye ayrılır.

4.1. Nitel ve Nicel Veriler

  • Nitel Veriler: Göz rengi, cinsiyet, hastalık var/yok gibi kategorik ifadeler.

  • Nicel Veriler: Boy, kilo, kan basıncı gibi ölçülebilen ve sayısal değer alan değişkenler.

4.2. Ölçek Türleri

  • Nominal Ölçek: Kategoriler arasında sıralama yoktur (ör. cinsiyet, kan grubu).

  • Ordinal Ölçek: Kategoriler sıralanabilir fakat aradaki mesafe ölçülemez (ör. ağrı şiddeti: hafif, orta, şiddetli).

  • Aralıklı Ölçek: Sıralama ve aralarındaki fark anlamlıdır, fakat mutlak sıfır yoktur (ör. sıcaklık).

  • Oransal Ölçek: Hem sıralama, hem farklar anlamlı, hem de mutlak sıfır vardır (ör. boy, kilo).

Bu farklı veri türleri, analizde kullanılacak istatistiksel testlerin seçimini belirler (Stevens, 1946).

5. İSTATİSTİKSEL ANALİZ SÜRECİ

5.1. Hipotez Oluşturma

Bilimsel araştırmalarda öncelikle bir araştırma hipotezi (H1) ve sıfır hipotezi (H0) kurulur. İstatistiksel analizler çoğunlukla H0’ın reddi üzerine temellenir.

5.2. İstatistiksel Hata Türleri

  • Tip I Hata (Alfa): Gerçekte doğru olan H0’ın yanlışlıkla reddedilmesi.

  • Tip II Hata (Beta): Gerçekte yanlış olan H0’ın reddedilememesi.

5.3. Güç Analizi ve Örneklem Büyüklüğü

Araştırma sonuçlarının güvenilirliği için yeterli örneklem büyüklüğü belirlenmelidir. Güç analizi (power analysis), çalışmanın istatistiksel anlamlılık gücünü hesaplamak için kullanılır. Tipik olarak çalışmanın gücü %80’in (0,80) üzerinde olmalıdır (Cohen, 1988).

6. TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER VE TEMEL KAVRAMLAR

Tanımlayıcı istatistikler, veri setinin özetlenmesi ve temel özelliklerinin anlaşılması için kullanılır.

6.1. Merkezi Eğilim Ölçüleri

  • Ortalama (Mean): Tüm değerlerin toplamının gözlem sayısına bölünmesi.

  • Medyan (Median): Verilerin ortadaki değeri.

  • Mod (Mode): En sık tekrar eden değer.

6.2. Dağılım Ölçüleri

  • Standart Sapma: Verilerin ortalama etrafında ne kadar dağıldığını gösterir.

  • Varyans: Standart sapmanın karesidir.

  • Minimum, Maksimum, Çeyrekler: Verinin yayılımı ve uç değerleri.

6.3. Grafiksel Sunumlar

Histogram, kutu grafiği (box-plot), pasta grafiği, saçılım diyagramı (scatter plot) gibi görsel araçlar, verinin daha kolay anlaşılmasını sağlar.

7. KARŞILAŞTIRMALI İSTATİSTİKSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ

7.1. Parametrik Testler

  • t-Testi: İki grup ortalaması karşılaştırılır (bağımsız veya eşleştirilmiş örneklemler).

  • ANOVA: Üç veya daha fazla grup ortalaması karşılaştırılır.

  • Paired t-Test: Aynı grubun müdahale öncesi ve sonrası verileri karşılaştırılır.

7.2. Nonparametrik Testler

Parametrik testlerin varsayımlarının karşılanmadığı durumlarda kullanılır:

  • Mann-Whitney U Testi: İki bağımsız grubun medyanları karşılaştırılır.

  • Kruskal-Wallis Testi: Üç veya daha fazla grubun medyanları karşılaştırılır.

  • Wilcoxon Testi: Eşleştirilmiş gruplar arası fark.

7.3. Kategorik Verilerde Analiz

  • Ki-Kare Testi (χ2): Kategorik veriler arasındaki ilişkiyi test eder.

  • Fisher’s Exact Test: Küçük örneklemli kategorik veri analizlerinde tercih edilir.

8. İLİŞKİ VE KORELASYON ANALİZLERİ

8.1. Korelasyon Katsayıları

  • Pearson Korelasyonu: İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer.

  • Spearman Korelasyonu: Sıralı (ordinal) değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirir.

8.2. Regresyon Analizleri

  • Doğrusal Regresyon: Bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişken tarafından tahmin edilmesini sağlar.

  • Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır (ör. hastalık var/yok).

9. ÇOKLU DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

9.1. Çoklu Regresyon

Birden fazla bağımsız değişkenin, bir sürekli bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz eder.

9.2. Faktör Analizi

Birçok değişkeni bir arada ele alarak gizli yapıları ortaya çıkarmayı hedefler.

9.3. Kümeleme Analizi

Verilerin benzerliklerine göre gruplara ayrılması sürecidir (Clustering).

10. HAYATTA KALMA ANALİZLERİ VE KLİNİK UYGULAMALAR

10.1. Kaplan-Meier ve Log-Rank Testi

Hayatta kalma analizlerinde, bir olayın (ör. ölüm, hastalık nüksü) zamana göre dağılımını gösterir.

10.2. Cox Regresyonu

Hayatta kalma verilerinde çoklu değişkenli analiz sağlar.

11. SPSS YAZILIMI İLE UYGULAMALAR

11.1. SPSS’e Veri Girişi

SPSS’in arayüzünde veri girişi; değişken tanımlama (Variable View) ve veri değerlerinin girilmesi (Data View) aşamalarından oluşur. Her değişkene uygun ölçüm düzeyi atanmalıdır.

11.2. Tanımlayıcı İstatistikler Uygulamaları

SPSS’de “Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies/Descriptives” sekmesi kullanılarak, merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri kolayca hesaplanabilir.

11.3. Hipotez Testleri Uygulamaları

İki grup ortalaması karşılaştırmak için “Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test” veya parametrik olmayan testler için “Nonparametric Tests” menüsü kullanılır. SPSS, sonuçları tablo ve grafiklerle raporlar.

11.4. Regresyon ve Korelasyon Uygulamaları

“Analyze > Correlate > Bivariate” menüsü ile korelasyon katsayıları; “Analyze > Regression” ile doğrusal ve lojistik regresyon analizleri yapılır.

11.5. İleri Seviye Analizler

Faktör analizi, kümeleme analizi ve hayatta kalma analizleri için SPSS’in “Dimension Reduction”, “Classify” ve “Survival” menüleri kullanılabilir.

12. SPSS SONUÇLARININ YORUMLANMASI VE RAPORLANMASI

SPSS analizlerinden elde edilen sonuçların bilimsel bir makale formatında yorumlanması gerekir. Raporlama sırasında, p-değerleri, güven aralıkları, etki büyüklükleri ve tablolar açık ve anlaşılır biçimde sunulmalıdır. Sonuçların istatistiksel anlamlılığı yanında, klinik/pratik anlamlılığı da mutlaka tartışılmalıdır (Lang & Altman, 2013).

13. TIBBİ ARAŞTIRMALARDA İSTATİSTİKSEL HATALAR VE DOĞRU YORUMLAMA

Sık yapılan istatistiksel hatalar arasında; yanlış test seçimi, örneklem büyüklüğünün yetersizliği, veri dönüşümlerinin ihmal edilmesi, çoklu test düzeltmelerinin yapılmaması ve p-değerinin yanlış yorumlanması yer almaktadır (Ioannidis, 2005). Bu hatalardan kaçınmak için her aşamada danışmanlık almak ve güncel kılavuzları takip etmek gerekir.

14. ETİK İLKELER VE YAYINLARDA İSTATİSTİKSEL DOĞRULUK

Tıbbi araştırmalarda etik ilkeler; veri manipülasyonu, sonuçların abartılması ve intihal gibi bilimsel sahtekârlıkların önlenmesi açısından vazgeçilmezdir. Raporlanan tüm analizler ve sonuçlar şeffaf olmalı, tekrarlanabilirlik ilkesine uygun şekilde paylaşılmalıdır (World Medical Association, 2013).

15. SONUÇ VE ÖNERİLER

Tıbbi araştırmalarda güvenilir ve anlamlı sonuçlara ulaşmanın yolu, uygun istatistiksel yöntemlerin seçimi, titiz veri yönetimi ve doğru yorumlamadan geçmektedir. SPSS gibi profesyonel yazılımlar, araştırmacıların işini kolaylaştırırken, temel istatistik bilgisi olmadan bu araçların doğru kullanılması mümkün değildir. Bilimsel araştırmalarda, gerektiğinde uzman istatistikçi ve metodoloji danışmanlarından destek almak büyük önem taşımaktadır.

16. KAYNAKÇA

  1. Altman DG. Practical statistics for medical research. Chapman and Hall/CRC; 1991.

  2. Motulsky H. Intuitive Biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking. 4th ed. Oxford University Press; 2014.

  3. Pallant J. SPSS Survival Manual. 7th Edition. McGraw Hill; 2020.

  4. Field A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 5th Edition. Sage; 2018.

  5. Pocock SJ. Clinical trials: A practical approach. John Wiley & Sons; 1983.

  6. Bland M. An Introduction to Medical Statistics. Oxford University Press; 2015.

  7. Sterne JA, Davey Smith G. Sifting the evidence—what’s wrong with significance tests? BMJ. 2001;322(7280):226-31.

  8. Mann CJ. Observational research methods. Research design II: cohort, cross sectional, and case-control studies. Emerg Med J. 2003;20(1):54-60.

  9. Friedman LM, Furberg CD, DeMets DL. Fundamentals of clinical trials. 4th Edition. Springer; 2010.

  10. Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady D, Newman TB. Designing clinical research. 4th Edition. Lippincott Williams & Wilkins; 2013.

  11. Stevens SS. On the theory of scales of measurement. Science. 1946;103(2684):677-80.

  12. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd Edition. Lawrence Erlbaum Associates; 1988.

  13. Lang TA, Altman DG. Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the “statistical analyses and methods in the published literature” or the SAMPL guidelines. Int J Nurs Stud. 2013;50(10):1416-22.

  14. Ioannidis JP. Why most published research findings are false. PLoS Med. 2005;2(8):e124.

  15. World Medical Association. Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 2013;310(20):2191-4.

 

tıbbi araştırma, istatistiksel analiz, SPSS, tıbbi istatistik, veri analizi, klinik araştırma, epidemiyoloji, parametrik test, nonparametrik test, hipotez testi, tanımlayıcı istatistik, merkezi eğilim, dağılım ölçüleri, veri türleri, örneklem büyüklüğü, güç analizi, p-değeri, güven aralığı, t-testi, ANOVA, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis, Ki-kare testi, Fisher’s exact test, korelasyon, Pearson korelasyonu, Spearman korelasyonu, regresyon analizi, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, çoklu regresyon, faktör analizi, kümeleme analizi, hayatta kalma analizi, Kaplan-Meier, Log-Rank testi, Cox regresyonu, bilimsel raporlama, klinik uygulama, veri girişi, grafiksel sunum, etik ilkeler, istatistiksel hata, Tip I hata, Tip II hata, veri yönetimi, randomize kontrollü çalışma, gözlemsel araştırma, nominal ölçek, ordinal ölçek, aralıklı ölçek, oransal ölçek, bağımsız örneklem, eşleştirilmiş örneklem, değişken tanımlama, bilimsel yayın, meta-analiz, metodoloji, klinik etkinlik, risk faktörü, epidemiyolojik inceleme, araştırma hipotezi, sonuçların yorumlanması, örneklem seçimi, bilimsel makale, intihal, bilimsel doğruluk, istatistiksel danışmanlık, etik kurallar, veri dönüşümü, çoklu test düzeltmesi, istatistiksel anlamlılık, klinik anlamlılık, güvenilirlik, şeffaflık, tekrarlanabilirlik, veri seti, kutu grafiği, histogram, pasta grafiği, saçılım diyagramı, bilimsel yöntem, bilimsel çalışma, veri analizi süreci, bilimsel sonuç, istatistiksel yöntem, veri tipi, bilimsel bulgu, raporlama, araştırma tasarımı, yayın etiği, veri toplama, bilimsel katkı

by wporganizasyon Uncategorized

Doçentlik Dosyası Hazırlama ve Başvuru Danışmanlığı

Doçentlik Dosyası Hazırlama ve Başvuru Danışmanlığı

1. Giriş: Doçentlik ve Akademik Kariyer

Doçentlik, Türkiye’de ve dünyada üniversite öğretim üyeleri için kritik bir akademik unvandır. Akademik kariyerin sürdürülebilirliği ve ilerlemesi açısından, doçentlik unvanının kazanılması önemli bir dönüm noktasıdır (Yükseköğretim Kurulu, 2024). Başvuru süreci hem akademik üretkenliği hem de akademik yetkinliği çok boyutlu olarak ölçmektedir .

2. Doçentlik Başvuru Süreci: Temel Aşamalar

2.1. Başvuru Şartları ve Ön Hazırlık

Doçentlik başvurusu için adayların, öncelikle Yükseköğretim Kurulu (YÖK) ve Üniversitelerarası Kurul (ÜAK) tarafından belirlenen başvuru koşullarını sağlaması gerekir. Bu koşullar genel olarak; belirli bir sayıda ulusal ve uluslararası makale, kitap, atıf, bildiri, proje yürütücülüğü, eğitim-öğretim tecrübesi ve etik uygunluk gibi başlıklarda toplanır (ÜAK, 2024) .

2.2. Dosya İçeriği ve Belgelerin Hazırlanması

Doçentlik dosyasının içeriği aşağıdaki ana başlıkları kapsar:

  • Akademik Özgeçmiş: Akademik eğitim, unvanlar, iş tecrübeleri, yayınlar, projeler, ödüller, akademik etkinlikler detaylı şekilde listelenmelidir.

  • Bilimsel Yayınlar: Ulusal ve uluslararası makaleler, kitaplar, kitap bölümleri, bildiri ve posterler sistematik biçimde sıralanır.

  • Atıflar ve Etki Analizi: Akademik çalışmaların aldığı atıflar, H-endeksi gibi göstergeler, varsa Web of Science veya Scopus gibi uluslararası veri tabanları referans alınarak raporlanır .

  • Eğitim Faaliyetleri: Lisans, yüksek lisans, doktora dersleri, tez yönetimi, danışmanlıklar ve verilen seminerler açıkça gösterilmelidir.

  • Projeler ve İdari Görevler: Yürütülen veya tamamlanan ulusal/uluslararası projeler, alınan fonlar ve görev alınan idari pozisyonlar dosyada belirtilir.

2.3. Belgelerin Doğruluğu ve Etik Kurallar

Tüm belgelerin eksiksiz, doğrulanabilir ve etik kurallar çerçevesinde hazırlanması gereklidir. Özellikle yayınlar ve atıflar konusunda şeffaflık ve özgünlük esastır (YÖK Akademik Etik Kurulu, 2023) .

3. Bilimsel Faaliyetlerin Analizi ve Sunumu

Başvuru dosyasının önemli bir kısmını bilimsel faaliyetlerin sistematik analizi ve nitelikli sunumu oluşturur. Adayın yayınları, bu yayınların atıf etkisi, projelerdeki rolü ve uluslararası görünürlüğü, nesnel verilerle desteklenmelidir. Meta-analizler, yayın portföyünün bilimsel alana katkısının öne çıkarılması açısından etkili yöntemlerdendir .

4. Başvuru Danışmanlığı: Uzmanlık ve Destek Süreçleri

4.1. Dosya İnceleme ve Geliştirme

Doçentlik danışmanlığı sürecinde; başvuruya uygunluk analizi, yayınların sınıflandırılması, atıf ve etki analizi, akademik özgeçmiş düzenlemesi ve etik uygunluk kontrolleri sağlanır. Ayrıca, adayın eksiklerini tamamlaması için bireysel yol haritası hazırlanır .

4.2. Bilimsel Yazım ve Düzeltme

Başvuru dosyasının akademik dil ve format açısından uygunluğu titizlikle değerlendirilir. Yayınların, bildirilerin ve başvuru dosyasındaki tüm metinlerin intihal içermemesi, dilbilgisi ve akademik yazım kurallarına uygunluğu sağlanır. Gerekirse, uzman bir editör desteği ile metinler düzeltilir (Şahin ve ark., 2022) .

4.3. Dijital ve Fiziksel Dosya Hazırlama

ÜAK başvuruları için dijital (PDF, Word, veri tabanı çıktıları vb.) ve gerektiğinde fiziki dosyalar profesyonel şekilde hazırlanır. Her belge, ÜAK’ın belirlediği şablona ve format kurallarına uygun olmalıdır .

4.4. Son Kontroller ve Başvuru

Danışmanlık kapsamında; dosyanın eksiksizliği, başvuru formlarının doldurulması, online sistem yüklemeleri ve başvurunun zamanında yapılması için adım adım takip sağlanır. Ayrıca, mülakata hazırlık ve olası jüri soruları için adaylara destek sunulur.

5. Sık Yapılan Hatalar ve Başarıya Yönelik İpuçları

  • Yayın ve atıf eksikliği: En çok ret gerekçesi, yayın sayısının veya atıfların yetersiz olmasıdır.

  • Eksik veya hatalı belge sunumu: Belgelerin doğru ve eksiksiz hazırlanması başvurunun temelidir.

  • Yazım, dil ve intihal sorunları: Akademik yazım ve etik kurallarına aykırı, hatalı veya intihal içeren dosyalar elenir.

  • Format ve sistem hataları: Online başvuru sisteminde yapılan format veya yükleme hataları başvurunun olumsuz değerlendirilmesine neden olabilir (ÜAK, 2024; YÖK, 2023) .

6. Sonuç ve Öneriler

Doçentlik başvurusu, uzun soluklu bir akademik birikimin doğru, eksiksiz ve nitelikli biçimde sunulmasıyla başarıya ulaşır. Bu süreçte, uzman danışmanlık hizmetlerinden faydalanmak, başvurunun kalitesini ve kabul şansını belirgin şekilde artırır. Danışman desteğiyle, adaylar hem içerik hem de teknik açıdan daha güçlü dosyalar sunabilmektedir .

Kaynakça

  1. Yükseköğretim Kurulu (YÖK). (2024). Doçentlik Başvuru ve Atama Kriterleri. https://www.yok.gov.tr

  2. Üniversitelerarası Kurul (ÜAK). (2024). Doçentlik Başvuru Rehberi. https://www.uak.gov.tr

  3. Garfield, E. (2006). The history and meaning of the journal impact factor. JAMA, 295(1), 90-93.

  4. YÖK Akademik Etik Kurulu. (2023). Akademik Etik İlkeleri.

  5. Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., & Altman, D. G. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. Annals of Internal Medicine, 151(4), 264-269.

  6. Altuntaş, Y., & Doğan, S. (2021). Akademik kariyer planlamasında danışmanlık hizmetlerinin rolü. Eğitim ve Bilim, 46(207), 245-260.

  7. Şahin, M., Uslu, M., & Gök, A. (2022). Bilimsel metinlerde intihal ve etik. Türk Kütüphaneciliği, 36(2), 240-259.

  8. ÜAK. (2024). Doçentlik Başvuru Kılavuzu ve Belgeler.

  9. ÜAK, 2024; YÖK, 2023.

  10. Kaya, H., & Yılmaz, B. (2020). Akademik danışmanlık hizmetlerinin doçentlik başvurularındaki önemi. Akademik Dergiler, 18(3), 112-124.

by wporganizasyon Uncategorized

SCI-SSCI yayın yapmanın ipuçları

SCI-SSCI yayın yapmanın ipuçları

 

  1. GİRİŞ

Akademik dünyada, bir araştırmanın değeri ve bilimsel camiadaki görünürlüğü yalnızca çalışmanın içeriğiyle değil, aynı zamanda yayımlandığı derginin uluslararası tanınırlığıyla da ölçülür. Science Citation Index (SCI) ve Social Sciences Citation Index (SSCI), bu anlamda en prestijli indeksler arasında yer alır (Karasar, 2020). SCI; fen, mühendislik ve tıp gibi alanları kapsarken, SSCI; sosyoloji, psikoloji, eğitim, işletme, ekonomi ve iletişim gibi sosyal bilimler alanlarını içerir (Day & Gastel, 2012).

Her iki indeks de Clarivate Analytics (önceki adıyla Thomson Reuters) tarafından yönetilen Web of Science platformunda yer almakta ve akademik yayınların atıf analizini sağlayarak bilimsel etkiyi ölçmektedir. Bu indekslerde yayımlanan makaleler, çoğu üniversite ve araştırma kurumunun akademik yükselme ve değerlendirme kriterlerinde büyük önem taşır (Creswell, 2018). Dolayısıyla, SCI-SSCI kapsamındaki dergilerde makale yayımlamak, araştırmacının uluslararası düzeyde kabul görmesi ve itibar kazanması bakımından kritik bir adımdır.

Bu kapsamlı rehberde, SCI-SSCI kapsamında yayın yapmanın tüm aşamalarına dair detaylı bilgiler, stratejiler ve bol örnekli açıklamalar bulacaksınız. Metin, araştırma konusu seçiminden hakem değerlendirme süreçlerine, dergi seçimi yöntemlerinden atıf yönetimine kadar pek çok konuyu bütüncül bir bakış açısıyla ele almaktadır. Ayrıca, akademik yazım sürecinde sık yapılan hatalar, çözüm yolları ve pratik ipuçları da bu metinde yer almaktadır.

  1. SCI VE SSCI’NİN TEMEL ÖZELLİKLERİ

2.1. Tarihsel Gelişim

  • SCI’nin Ortaya Çıkışı
    SCI, Eugene Garfield’ın atıf indeksi fikrini hayata geçirmesiyle 1960’lı yıllarda bilim dünyasına kazandırılmıştır (Garfield, 1979). Öncül olarak fen, kimya, fizik ve tıp gibi temel bilimlere odaklanan bu indeks, zamanla farklı disiplinleri de kapsamına alarak genişlemiştir.
  • SSCI’nin Kurulması
    Sosyal bilimler alanında da atıf analizine olan ihtiyaç neticesinde Social Sciences Citation Index (SSCI) hayata geçirilmiştir. Psikoloji, sosyoloji, siyaset bilimi, işletme ve eğitim gibi geniş bir yelpazeyi içeren bu indeks, özellikle sosyal bilimcilerin akademik çıktılarını görünür kılmak açısından büyük önem taşır (Creswell, 2018).

2.2. Kapsam ve Disiplinler

  • SCI: Kimya, biyoloji, tıp, mühendislik, malzeme bilimi, fizik gibi alanlardan yüzlerce dergiyi içine alır. “SCI-Expanded” ise daha da genişletilmiş bir liste sunarak benzer alanlardan daha fazla dergiyi kapsar.
  • SSCI: Sosyal bilimlerin her alt dalını (ekonomi, işletme, finans, eğitim, psikoloji, sosyoloji, antropoloji vb.) barındırır.
  • Öteki İndeksler: Arts & Humanities Citation Index (AHCI) beşerî bilimleri, Emerging Sources Citation Index (ESCI) ise yeni ve gelişmekte olan dergileri kapsar (Day & Gastel, 2012).

2.3. Neden SCI-SSCI Yayınları Önemli?

  1. Atıf Oranı ve Bilinirlik
    SCI-SSCI kapsamında yayımlanan makaleler, dünya çapındaki araştırmacılar tarafından daha fazla okunur ve atıf alır. Bu, makalenin görünürlüğünün yüksek olması sayesinde gerçekleşir (Karasar, 2020).
  2. Akademik Yükselme ve Kariyer
    Bilhassa üniversite ve araştırma kurumlarında akademik terfiler, projelere başvurular ve performans değerlendirmeleri için SCI-SSCI yayınları başat bir role sahiptir.
  3. Fon ve Proje Destekleri
    Proje değerlendirme komiteleri, yazarların SCI-SSCI yayınlarına sıkça bakarak araştırma becerileri ve bilimsel etkiyi değerlendirir (Creswell, 2018).
  1. ARAŞTIRMA KONUSUNUN SEÇİMİ VE LİTERATÜR TARAMASI

3.1. Özgün Bir Konu Belirleme

Bilimsel bir çalışmanın temel dayanağı, özgün bir araştırma sorusunun veya hipotezin varlığıdır. Özellikle SCI-SSCI dergiler, literatüre katkısı net olmayan veya tekrar niteliğindeki çalışmalara sıcak bakmaz (Booth, Colomb & Williams, 2008). Bu nedenle araştırmacı, konusunu seçerken şu noktalara odaklanmalıdır:

  • Literatürdeki boşluk (gap) veya tartışmalı alanın belirlenmesi.
  • Kuramsal olarak yetersiz açıklanmış, uygulamada eksik kalmış veya yeni teknolojik-sosyal gelişmelerle ortaya çıkan meselelerin tespiti.
  • Disiplinler arası perspektif (örn. biyoteknoloji ve etik, yapay zekâ ve sosyoloji gibi).

3.2. Kapsamlı Literatür İncelemesi

Bir araştırma konusunu seçtikten sonra, kapsamlı bir literatür taraması yapmak esastır. Web of Science, Scopus, Google Scholar gibi veri tabanları bu aşamada önemli araçlardır (Karasar, 2020). Taramada izlenecek adımlar:

  1. Anahtar Kelime Belirleme: Örneğin, “organizational commitment,” “job satisfaction,” “transformational leadership,” “machine learning,” “renewable energy” vb.
  2. Eski ve Yeni Kaynakların Dengesi: Klasik çalışmalarla güncel araştırmalar arasında bağlantı kurulmalıdır.
  3. Kaynakların Kayıt Altına Alınması: Referans yönetimi yazılımları (Zotero, Mendeley, EndNote vb.) kullanmak, kaybolmaları önler ve kaynakça düzenlemesini kolaylaştırır.

3.3. Literatürde Boşluk (Gap) Arayışı

Birçok dergi, “Bu çalışma literatüre ne katkı sağlıyor?” sorusuna açık ve net yanıt arar (Day & Gastel, 2012). Bu nedenle literatür taramasını şu bilinçle yürütmek önemlidir:

  • Hangi teorik açıklamalar yetersiz kalmıştır?
  • Hangi yöntemler, hangi sorunlarda eksik sonuçlar vermiştir?
  • Hangi coğrafi bölgeler veya demografik gruplar henüz incelenmemiştir?

Bu soruları netleştirerek “araştırma problemi” oluşturmak, SCI-SSCI dergilerin dikkatini çekmenin en kritik adımlarından biridir.

  1. ARAŞTIRMA TASARIMI: YÖNTEM VE METODOLOJİ SEÇİMİ

4.1. Araştırma Deseni (Design)

  1. Nicel Yöntem (Kantitatif)
    • Deneysel tasarım (Experimental design)
    • Kesitsel (Cross-sectional) veya uzunlamasına (Longitudinal) anketler
    • Regresyon, ANOVA, yapısal eşitlik modellemesi (SEM) gibi istatistiksel analizler
  2. Nitel Yöntem (Kalitatif)
    • Vaka analizi (Case study)
    • Derinlemesine görüşmeler (In-depth interviews)
    • Odak grup çalışmaları (Focus groups), içerik analizi
  3. Karma Yöntem (Mixed Methods)
    • Hem nicel hem de nitel verileri bir araya getirerek daha kapsamlı bir analiz sunmak (Creswell, 2018).

4.2. Ölçüm Araçları ve Veri Toplama

SCI-SSCI dergileri, veri toplama araçlarının geçerlilik (validity) ve güvenirlik (reliability) analizlerinin açıkça raporlanmasına büyük önem verir (Karasar, 2020). Bu bağlamda:

  • Seçilen ölçeklerin literatür dayanağı (örn. Cronbach Alfa katsayısı, test-tekrar test güvenirliği)
  • Denek veya katılımcı sayısının yeterliliği (ör. G*Power gibi örneklem hesaplama yazılımları)
  • Veri toplama sürecindeki etik onay prosedürleri (örn. kurumsal etik kurul onayı)

4.3. Veri Analizi Stratejileri

  • Nicel Analiz: Betimsel istatistikler, korelasyon, regresyon, ANOVA, MANOVA, parametre tahmini, yapısal eşitlik modellemesi vb.
  • Nitel Analiz: İçerik analizi, tematik analiz, betimsel analiz veya tümevarım-tümdengelim yaklaşımları. Kodlama ve tema geliştirme süreci detaylandırılmalı (Day & Gastel, 2012).
  • Yazılım Araçları: SPSS, R, Python, NVivo, MAXQDA gibi programlar, analizleri standartlaştırır ve raporlamayı kolaylaştırır.

Bu aşamada, analiz tekniklerinin seçilen araştırma sorusuyla uyumlu olması, hakemlerin çalışmaya dair olumlu bir kanaate varmasında belirleyicidir (Booth et al., 2008).

  1. MAKALE YAZIM SÜRECİ

5.1. Makale Yapısı

5.1.1. Başlık (Title)

  • Kısa, öz ve vurucu
  • Makalenin temel içeriğini yansıtmalı
  • Gerektiğinde alt başlık eklenebilir (Karasar, 2020)

Örnek: “Predicting Employee Turnover: The Mediating Role of Job Satisfaction in Remote Work Settings”

5.1.2. Özet (Abstract)

  • Genellikle 150-300 kelime arası
  • Araştırmanın amacı, yöntemi, bulguları ve sonuçları özetlenir
  • Özgün katkı bir cümle ile vurgulanmalıdır (Creswell, 2018)

5.1.3. Anahtar Kelimeler (Keywords)

  • 4-6 anahtar kelime genelde yeterli
  • Makalenin indekslenmesini ve bulunmasını kolaylaştırır
  • Konuyla doğrudan ilişkili kavramlar seçilmelidir

5.1.4. Giriş (Introduction)

  • Literatürdeki eksik veya çelişkileri belirterek konuya giriş yapılır
  • Kuramsal çerçeveye hafifçe temas edilir
  • Araştırma sorusu veya hipotezleri açıkça ortaya konulur

5.1.5. Kuramsal Çerçeve / Literatür İncelemesi

  • Daha kapsamlı teori ve hipotez geliştirme bölümü
  • Ana kavramların tanımlanması ve ilişkilerin kurulması
  • Var olan çalışmaların eleştirel değerlendirmesi (Booth et al., 2008)

5.1.6. Yöntem (Methodology)

  • Örneklem veya çalışma grubunun seçilme biçimi
  • Ölçüm araçları ve veri toplama süreci
  • Analiz yöntemleri ve yazılım araçları

5.1.7. Bulgular (Findings / Results)

  • Elde edilen sonuçlar tablo, grafik, diyagram vb. yardımıyla sunulur
  • İstatistiksel sonuçlar (p-değerleri, etki büyüklüğü, güven aralıkları) raporlanır
  • Nitel analizlerde kodlar, temalar ve örnek alıntılar kullanılır

5.1.8. Tartışma (Discussion)

  • Bulguların literatür ve kuramsal çerçeveyle ilişkisi açıklanır
  • Olası çelişkiler veya desteklenen hipotezler irdelenir
  • Çalışmanın sınırlılıkları ve geleceğe dönük araştırma önerileri belirtilir (Day & Gastel, 2012)

5.1.9. Sonuç (Conclusion)

  • Çalışmanın genel katkısını net bir şekilde özetler
  • Uygulamalı sonuçlara, politik ya da yönetimsel önerilere değinilebilir
  • Ana mesajı vurgulayarak makaleyi sonlandırır

5.1.10. Kaynakça (References)

  • Derginin istediği formatta (APA, Harvard, Chicago vb.) düzenlenmelidir
  • Metin içi atıflarla birebir örtüşmeli
  • Güncel ve alanla ilgili kaynakların yer aldığı, eksiksiz bir liste hazırlanmalıdır

5.2. Dil, Üslup ve Yazım Kuralları

  • Resmî ve akademik bir ton kullanılmalıdır, ancak aşırı karmaşık cümlelerden kaçınılmalıdır.
  • İngilizce Düzeltisi: Eğer anadil İngilizce değilse, proofreading ve language editing hizmetlerinden yararlanmak yararlı olacaktır (Karasar, 2020).
  • Yazım Hataları ve Düzen: Tablolar, grafikler ve şekiller düzgün şekilde numaralandırılmalı; ilgili metin içinde atıfta bulunulmalıdır.

5.3. Yaygın Hatalar ve Çözüm Önerileri

  • Belirsiz Hipotezler: Hipotezlerin neyi test edeceği açıkça belirtilmelidir. Aksi hâlde hakemler, çalışmanın amacını belirsiz bulabilir.
  • Eksik Yöntem Detayları: Tekrarlanabilirlik (replication) için yöntem bilgilerinin yeterince ayrıntılı olması önemlidir.
  • Uygun Olmayan Referanslar: Güncel literatürü göz ardı etmek veya sadece kendine atıf yapmak, olumsuz bir izlenim yaratır (Creswell, 2018).
  • İntihal ve Kaynak Gösterme Sorunları: Tüm alıntılar doğru biçimde atfedilmeli, intihal taraması (Turnitin, iThenticate vb.) yapılmalıdır.
  1. DERGİ SEÇİMİ VE STRATEJİLER

6.1. SCI mı, SSCI mi?

  • Fen ve Uygulamalı Bilimler: Kimya, biyoloji, mühendislik, tıp vb. alanlarda SCI kapsamındaki dergiler öncelikli tercihtir.
  • Sosyal Bilimler: Psikoloji, sosyoloji, işletme, iktisat, uluslararası ilişkiler vb. alanlarda SSCI kapsamındaki dergiler hedeflenir.
  • Kesişim Alanları: Örneğin, sağlık iletişimi veya nöroekonomi konuları, hem SCI hem de SSCI’de yer alabilen disiplinler arası çalışmalardır (Day & Gastel, 2012).

6.2. Dergi Etki Faktörü (Impact Factor), CiteScore ve Diğer Metrikler

  • Impact Factor (IF): Clarivate Analytics tarafından hesaplanır, derginin son iki yıldaki makalelerinin ortalama atıf sayısını gösterir.
  • CiteScore: Scopus veritabanına dayanır, benzer mantıkla atıf performansını ölçer.
  • H-Endeksi (H-Index): Derginin ve yazarların genel etki düzeyini yansıtır (Creswell, 2018).

Yayın stratejisi belirlerken sadece IF’ye odaklanmak yerine, derginin kapsamı, hedef kitlesi, editöryal politikaları ve ortalama hakemlik süresi gibi faktörler de göz önünde bulundurulmalıdır (Karasar, 2020).

6.3. Dergi Bulma Yöntemleri

  1. Web of Science Master Journal List
    • Konu veya dergi adı arayabilir, indeks kapsamını filtreleyebilirsiniz.
  2. BİDAM (Bilimsel İndeksli Dergi Arama Motoru)
    • Özellikle Türkiye’de geliştirilen bu arama motoru, SCI, SSCI, SCI-Expanded, ESCI gibi indekslerde taranan dergileri listeler.
  3. Scopus
    • Başka bir veri tabanı olarak genel bir bakış sunar.
  4. Danışman ve Meslektaş Önerileri
    • Alanında uzman hocaların tecrübesine başvurmak, hızlı yönlendirme sağlayabilir (Booth et al., 2008).

6.4. Dergi Seçerken Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar

  • Dergi Kapsamı: Çalışmanızın konu ve yöntemsel yaklaşımı, derginin kapsamıyla uyuşmalıdır.
  • Hakem Süresi: Bazı dergiler 6 ay, bazıları 1 yıl ya da daha uzun bir süreçte dönüş yapabilir.
  • Kabul Oranı: Çok prestijli dergilerde reddetme oranı %80-90 seviyesinde olabilir (Day & Gastel, 2012).
  • Ücretler (APC): Açık erişim veya makale işlem ücreti (Article Processing Charge) politikalarını mutlaka inceleyin.
  1. MAKALE GÖNDERİMİ (SUBMISSION) VE HAKEM SÜRECİ

7.1. Kapak Mektubu (Cover Letter) Hazırlama

Editöre hitaben yazılan ve makalenin neden bu dergide yayımlanması gerektiğini açıklayan kısa mektuptur. İçermesi gerekenler:

  • Araştırmanın özgünlüğünü kısa bir özetle anlatmak
  • Derginin kapsamıyla uyuşma gerekçeleri
  • Önceki benzer çalışmalarla farklılıklar (Creswell, 2018)

Örnek bir başlangıç:

*“Sayın Editör,

‘The Impacts of Transformational Leadership on Organizational Commitment: A Meta-Analytical Review’ başlıklı çalışmamızı incelemeniz için saygıyla sunarız. Bu araştırma, son on yılda yayımlanmış 45 çalışmayı meta-analitik yöntemlerle değerlendirerek, dönüştürücü liderlik tarzının örgütsel bağlılık üzerindeki etkisini kantitatif bir çerçevede ortaya koymaktadır…”*

7.2. Çevrimiçi Sistem (Online Submission)

Birçok SCI-SSCI dergi, ScholarOne veya Editorial Manager gibi platformlar üzerinden makale alır. Burada:

  • Yazar bilgileri, kurum bilgileri
  • Makale dosyası (anonim sürüm)
  • Tablo ve şekil ekleri
  • Etik onay ve telif formları

gibi belgeler eksiksiz yüklenmelidir. Aksi takdirde editör, gönderiyi incelemeden “desk reject” kararı verebilir (Karasar, 2020).

7.3. Hakem Değerlendirme (Peer Review) Türleri

  • Çift Kör Hakemlik (Double-Blind): Yazar ve hakem birbirinin kimliğini görmez.
  • Tek Kör Hakemlik (Single-Blind): Hakem yazarın kimliğini görebilir, ancak yazar hakemin kimliğini göremez.
  • Açık Hakemlik (Open Review): Hem yazar hem hakem kimliği bellidir (Day & Gastel, 2012).

SCI-SSCI dergilerin çoğu, objektiflik gerekçesiyle çift kör hakemlik sistemini uygular.

7.4. Hakem Değerlendirme Süreci

  1. Ön İnceleme (Desk Review): Editör, gönderilen makalenin dergi kapsamına ve temel kalite kriterlerine uyup uymadığına bakar.
  2. Hakem Ataması: Genellikle iki veya üç hakem atanır. İlgili uzmanlık alanına sahip hakemler seçilir.
  3. Hakem Raporu: Hakemler makaleyi inceler, revizyon, kabul veya red önerisi getirir (Booth et al., 2008).

Hakem raporları çoğu zaman aşağıdaki kategorilerde sonuçlanır:

  • Minor Revision (Küçük Düzeltme)
  • Major Revision (Büyük Düzeltme)
  • Rejection (Reddetme)
  • Acceptance (Kabul)
  1. REVİZYON VE REDDETME DURUMLARI

8.1. Revizyon (Minor ve Major) Yönetimi

  • Hakem Yorumlarına Tek Tek Cevap: Her bir yoruma detaylı, saygılı ve çözüm odaklı yaklaşmak.
  • Değişikliklerin İşaretlenmesi: Revize metin içinde, ek açıklamalar veya renkli vurgularla hangi bölümde hangi değişikliğin yapıldığı belirtilmeli.
  • Zaman Yönetimi: Revizyon için sıkı bir tarih sınırlaması olabilir (örn. 4 hafta). Makul bir süre içinde düzenlemeleri tamamlamak gerekir (Creswell, 2018).

Örnek revizyon yanıtı:

“Hakem 1 Yorumu: ‘Ölçeklerden elde edilen verilerin geçerliliğini daha kapsamlı raporlamanız gerekir.’
Yanıtımız: Sayfa 7’de, Yöntem bölümünde geçerlilik ve güvenirlik analizlerini (CVR, CVI ve Cronbach Alfa) ayrıntılı biçimde ekledik. Tablo 2 bu analize ait sonuçları içermektedir…”

8.2. Reddetme (Rejection) Sonrası Stratejiler

Makale reddedilebilir; bu, her zaman çalışmanın kalitesiz olduğu anlamına gelmez. Reddin başlıca gerekçeleri şunlar olabilir (Day & Gastel, 2012):

  • Dergi kapsamına uymama.
  • Önemli metodolojik kusurlar veya verilerin yetersizliği.
  • Makalenin özgünlükten yoksun olması.

Reddedilen makale üzerinde düzeltmeler yaparak başka bir dergiye gönderebilirsiniz. Bu noktada:

  1. Hakem yorumları doğrultusunda eksiklikleri giderin.
  2. Yeni derginin kapsam ve format kurallarına uyarlayın.
  3. Makale takip mektubunda (cover letter) önceki deneyimden öğrendiklerinizi kısaca belirtebilirsiniz (Karasar, 2020).

8.3. Tekrar Gönderim (Resubmission)

Bazı dergiler, majör revizyonlar veya reddetme kararından sonra düzeltmeleri göze alabileceklerini belirtirler. Eğer editör “resubmit” seçeneğini açıkça işaretlediyse, makalenizi aynı dergiye de tekrar gönderebilirsiniz. Ancak, bu durumda hakemlerin önceki eleştirilerini eksiksiz karşılamak çok önemlidir (Booth et al., 2008).

  1. KABUL ALMA VE YAYIN SONRASI ADIMLAR

9.1. Makale Kabulü Sonrası (Proofreading ve Dizgi)

Makale kabul edildikten sonra şu aşamalar başlar:

  1. Proofreading: Yazım, noktalama, tablo veya şekil numaralandırmalarındaki hatalar düzeltilir.
  2. Dizgi (Typesetting): Derginin basım formatına uygun hâle getirilir.
  3. Yazarın Son Kontrolü: Yazar, son “proof” sürümünü inceleyerek minör hataları bildirmelidir (Day & Gastel, 2012).

Bu aşamada büyük içerik değişikliklerine genellikle izin verilmez.

9.2. Telif Hakkı (Copyright) ve Açık Erişim (Open Access)

  • Telif Sözleşmesi: Dergi, makalenin telif hakları veya yayın haklarını devralabilir ya da yazarla paylaşabilir.
  • Açık Erişim Seçeneği: Bazı dergiler makale işlem ücreti (APC) talep ederek makaleyi herkesin erişimine açar. Bu, makalenin görünürlüğünü ve atıf alma olasılığını artırabilir (Karasar, 2020).

9.3. Makalenin Yaygınlaştırılması

  • Akademik Sosyal Ağlar: ResearchGate, Academia.edu gibi platformlarda çalışma özetini veya linkini paylaşmak atıf sayısını artırabilir.
  • Konferans Sunumları: Makale bulgularını sözlü ya da poster sunumuyla paylaşarak bilimsel iletişimi destekleyebilirsiniz.
  • Kişisel Web Sayfası: Kişisel web sitenizde ya da kurumsal sayfanızda makalenize ait kısa tanıtımlar ve linkler verebilirsiniz (Creswell, 2018).
  1. ATIF ALMA VE AKADEMİK İTİBAR YÖNETİMİ

10.1. Atıf (Citation) ve H-Endeksi

  • Atıf: Diğer araştırmacıların, yayınınızda yer alan bulguları ya da kuramsal çerçeveyi referans göstermesidir.
  • H-Endeksi (Hirsch Index): Akademisyenlerin, belirli bir sayıda yüksek atıf alan yayın üretmesini esas alan bir metrik. Örneğin, h-endeksiniz 10 ise, en az 10 makalenizin her biri en az 10 atıf almıştır (Hirsch, 2005).

Bu metrikler, akademik performans değerlendirmesinde sıklıkla kullanılır. SCI-SSCI dergilerde yayımlanan çalışmalar, genelde daha yüksek atıf alma potansiyeline sahiptir (Day & Gastel, 2012).

10.2. Araştırmacı Profilleri ve Platformlar

  • ORCID (Open Researcher and Contributor ID): Yazarları benzersiz kimlik numaralarıyla tanımlar.
  • Google Scholar: Makalelerin atıf sayısını, h-indeksini ve i10-indeksini takip etmeyi kolaylaştırır.
  • ResearchGate, Academia.edu: Akademik sosyal ağlar, araştırmacıların birbirleriyle etkileşime girmesini sağlayarak atıf ve işbirliği fırsatlarını artırabilir (Booth et al., 2008).

10.3. Bilimsel Ağ ve İşbirlikleri

  • Çalışma konunuzla ilgili konferans ve sempozyumlara katılmak, potansiyel ortaklıkları geliştirir.
  • Misafir araştırmacı olarak başka bir kurumda kısa süreli çalışmalar yapmak, farklı veri setlerine ve uzmanlık alanlarına erişimi artırır.
  • Uluslararası araştırma projelerine dahil olmak, SCI-SSCI kapsamındaki çok yazarlı yayınların oluşumunu destekler (Karasar, 2020).
  1. ÖRNEK VAKA ANALİZLERİ: FARKLI DİSİPLİNLERDE SCI-SSCI YAYINLARI

11.1. Tıp ve Sağlık Bilimleri (SCI Odaklı)

  • Konu Örneği: “Yeni Nesil mRNA Aşılarının Etkinliği ve Güvenilirliği: Sistematik Derleme ve Meta-Analiz”
  • Dergi Tercihi: Vaccine, Lancet Infectious Diseases, Nature Medicine gibi SCI kapsamındaki yüksek etki faktörlü dergiler.
  • Hakem Süreci: Metodolojik rigor (titizlik) ve istatistiksel analizlerin güvenilirliğine çok dikkat edilir.
  • Anahtar İpuçları:
    1. Etik onay ve klinik veri paylaşım izinleri titizlikle dokümante edilmeli.
    2. Revizyon süreçlerinde yönteme dair ufak açıklar dahi ciddi itirazlara yol açabilir.

11.2. Mühendislik ve Teknoloji (SCI Odaklı)

  • Konu Örneği: “Yapay Zekâ Destekli Nesnelerin İnterneti Sistemlerinde Güvenlik Protokolleri: Yeni Bir Hibrit Şifreleme Yöntemi”
  • Dergi Tercihi: IEEE Transactions on Industrial Informatics, Computers & Security gibi SCI kapsamındaki dergiler.
  • Hakem Süreci: Hakemler, algoritmanın performansını gösteren ek deneyler talep edebilir.
  • Anahtar İpuçları:
    1. Kaynak kodu veya pseudo-code sunmak, tekrarlanabilirliği güçlendirir.
    2. Karşılaştırma tablolarında rakip yöntemlerle kendi yönteminizin başarı, hız, bellek kullanımı vb. metriklerini vurgulayın (Day & Gastel, 2012).

11.3. Sosyal Bilimler (SSCI Odaklı)

  • Konu Örneği: “Uzaktan Çalışmada Psikolojik Sözleşme İhlalleri ve Çalışan Verimliliği Arasındaki İlişki: Türkiye Örneği”
  • Dergi Tercihi: Journal of Vocational Behavior, Human Resource Management, Organizational Behavior and Human Decision Processes (SSCI).
  • Hakem Süreci: Sosyal bilimlerdeki teorik çerçeveye ve hipotezlerin dayandığı literatüre özel önem gösterilir.
  • Anahtar İpuçları:
    1. Kültürel farklılıklara dikkat çekmek (Türkiye örneği gibi) kabul şansını artırabilir.
    2. Deneysel veya karma yöntem tasarımları, tek tip anket çalışmalarına göre daha çok ilgi çekebilir (Creswell, 2018).

11.4. Eğitim Bilimleri (SSCI Odaklı)

  • Konu Örneği: “Dijital Okuryazarlık Becerilerinin Ortaokul Öğrencilerinin Matematik Başarısına Etkisi: Karma Yöntemli Bir Araştırma”
  • Dergi Tercihi: Computers & Education, British Journal of Educational Technology (SSCI).
  • Hakem Süreci: Eğitimle ilgili politikalar, okul yönetimi ve eğitim psikolojisi literatürüyle entegrasyon ararlar.
  • Anahtar İpuçları:
    1. Araştırmada kullanılan dijital materyallerin veya platformların örnekleri eklenmeli.
    2. Verilerin geçerlik ve güvenirlik analizlerini (ör. madde analizi, pilot çalışma) detaylı raporlayın (Karasar, 2020).
  1. SIK KARŞILAŞILAN SORULAR VE ÇÖZÜMLER

12.1. Uzun Hakem Süreleri

Bazı dergilerde hakem süreci 8-12 ayı bulabilir. Bu, acil yayın ihtiyacı olanlar için dezavantajdır.

Çözüm:

  • Derginin önceki hakem süresi raporlarını ve yazar yorumlarını araştırmak.
  • Aciliyet durumunuzu kapak mektubunda kısaca belirtebilirsiniz; ancak editörlerin bu talebi kabul etme garantisi yoktur (Booth et al., 2008).

12.2. Yüksek Reddetme Oranları

Prestijli dergilerde reddedilme oranı bazen %80’i aşar. Bu, her zaman makalenin düşük kalitede olduğunu göstermez; dergiye gelen makale sayısı, editoryal tercih veya kapsamla ilgili olabilir.

Çözüm:

  • Reddetme gerekçelerini ayrıntılı inceledikten sonra, uygun değişikliklerle başka dergilere yönelmek.
  • Alternatif olarak, derginin “resubmit” çağrısı yapması durumunda hakem yorumlarını dikkatle uygulamak (Karasar, 2020).

12.3. İntihal (Plagiarism) Suçlamaları

İntihal, akademik camiada çok ciddi bir etik ihlaldir. Yazarın kendine ait önceki metinlerini kaynak göstermeden kullanması da self-plagiarism olarak değerlendirilir.

Çözüm:

  • Mümkün olduğunca özgün ifadeler kullanın.
  • Alıntı yapılan her metin için doğru atıf verin.
  • Makaleyi göndermeden önce iThenticate veya Turnitin benzeri bir intihal tespit aracında kontrol edin (Day & Gastel, 2012).

12.4. Veri Erişimi ve Paylaşımı

Birçok dergi, araştırma verilerinin şeffaf biçimde paylaşılmasını destekler. Fakat gizlilik, kurumsal kısıtlamalar veya kişisel veri koruma yasaları nedeniyle bu her zaman mümkün olmayabilir.

Çözüm:

  • Veri kısıtlamalarını kapak mektubunda veya Yöntem bölümünde açıklayın.
  • Anonimleştirilmiş veri setlerini GitHub, OSF (Open Science Framework) gibi platformlara yüklemeyi değerlendirin (Creswell, 2018).
  1. GELECEK PERSPEKTİFİ: DİJİTAL YAYINCILIK VE YENİ OLANAKLAR

13.1. Açık Erişim (Open Access) ve Açık Bilim (Open Science)

Son yıllarda, açık erişim politikaları giderek yaygınlaşıyor. Bazı finansman kurumları ve üniversiteler, projelerden çıkan yayınların açık erişim olarak sunulmasını zorunlu kılabiliyor (Karasar, 2020). Bu yaklaşım, bilginin hızlı yayılmasını ve atıf olanaklarının artmasını sağlasa da yazarlar için ek maliyet (APC) oluşturabilir.

13.2. Dijital Dergiler ve Hızlı Yayın

Bazı dergiler, klasik basılı sayıların yanı sıra Online First veya Early View adıyla makaleleri dijital ortamda erken yayımlamaktadır. Bu, makalenin atıf almasını hızlandırır (Booth et al., 2008).

13.3. Yeni Metrikler: Altmetrics ve Sosyal Ağ Analizleri

Makalenin sosyal medyada, haber sitelerinde, bloglarda ve diğer dijital platformlarda ne kadar yaygın paylaşıldığını gösteren “altmetrics”, akademik etkinin daha geniş kitlelere yayılmasını ölçmekte kullanılır (Day & Gastel, 2012). Bu durum, özellikle popüler konulu araştırmalar için hızlı görünürlük fırsatları sunar.

13.4. Disiplinler Arası Çalışmalar

Karmaşık toplumsal ve bilimsel sorunların çözümünde disiplinler arası araştırmaların önemi artmaktadır. Dolayısıyla, nöroekonomi, biyoetik, yapay zekâ hukuku gibi kesişim alanlarındaki yayınlar, SCI-SSCI içinde giderek daha fazla yer bulmaktadır (Creswell, 2018). Araştırmacılar, farklı disiplinlerden işbirlikleri geliştirerek daha kapsamlı projelere imza atabilirler.

  1. SONUÇ: BAŞARILI BİR SCI-SSCI YAYIN İÇİN İPUÇLARI
  1. Özgün ve Değerli Bir Konu Seçin
    • Literatürdeki eksik ve tartışmalı noktaları tespit edin.
    • Çalışmanızın teorik ve/veya pratik katkısını netleştirin.
  2. Sistemli Bir Literatür Taraması Yapın
    • Eski ve yeni kaynakları dengeleyin.
    • Referans yönetim yazılımları kullanarak süreci kolaylaştırın.
  3. Güçlü Bir Yöntemsel Altyapı Kurun
    • Örneklem büyüklüğünü, veri toplama aracını ve analiz yöntemini titizlikle planlayın.
    • Gerekirse pilot çalışma yaparak eksiklikleri erken tespit edin.
  4. Akademik Yazım Kurallarına Uyun
    • Açık, tutarlı ve anlaşılır bir üslup tercih edin.
    • Dergi yönergelerini (özellikle biçimsel kuralları) dikkatle uygulayın.
  5. Dergi Seçimini Stratejik Yapın
    • Sadece etki faktörüne odaklanmayın, dergi kapsamı ve hakem süresini de dikkate alın.
    • Danışman ve meslektaş önerilerinden yararlanın.
  6. Hakem Yorumlarını Ciddiyetle Ele Alın
    • Revizyon ister minor ister major olsun, tüm eleştirilere saygılı ve yapıcı bir dille yanıt verin.
    • Red alırsanız, yorumları değerlendirip makaleyi başka dergiye veya revize edilmiş hâliyle aynı dergiye yeniden gönderin.
  7. Yayın Sonrası Atıf Yönetimi
    • Makaleyi akademik ağlarda ve sosyal medyada paylaşarak görünürlüğünü artırın.
    • Konferanslara katılarak sonuçlarınızı sunun, yeni işbirlikleri kurun.
  8. Etik ve Şeffaflık
    • İntihalden kaçının, tüm veri ve kaynakları doğru şekilde atıfla belirtin.
    • Mümkünse veri setlerini paylaşarak araştırmanın tekrarlanabilirliğini sağlayın (Creswell, 2018).

Bu adımları özenle yerine getiren araştırmacılar, SCI-SSCI dergilerde yayın yapma olasılıklarını önemli ölçüde artıracaklardır. Unutmayın ki başarılı bir makale, yalnızca nitelikli bir araştırmanın ürünü değil, aynı zamanda doğru dergi seçimi, düzgün yazım ve etkili bir sunumla desteklenen bütüncül bir çalışmanın sonucudur.

  1. KAYNAKÇA (ÖRNEK REFERANSLAR)
  1. Booth, W. C., Colomb, G. G., & Williams, J. M. (2008). The craft of research (3rd ed.). University of Chicago Press.
  2. Creswell, J. W. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
  3. Day, R. A., & Gastel, B. (2012). How to write and publish a scientific paper (7th ed.). Cambridge University Press.
  4. Garfield, E. (1979). Citation indexing: Its theory and application in science, technology, and humanities. John Wiley & Sons.
  5. Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(46), 16569-16572.
  6. Karasar, N. (2020). Bilimsel araştırma yöntemi (35. baskı). Nobel Akademik Yayıncılık.

 

by wporganizasyon Uncategorized