Özgür Polat, Leyla
Loading...
Profile URL
Name Variants
Polat, Leyla Özgür Polat, Leyla Ozgur Özgür, Leyla Ozgur, Leyla Ozgur Polat, Leyla Polat, Leyla Özgür
Job Title
Email Address
lozgur@pau.edu.tr
Main Affiliation
08.01. Management Information Systems
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
No research topics data found.
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
3
Research Products
4QUALITY EDUCATION
0
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
4
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
1
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
5
Research Products
13CLIMATE ACTION
0
Research Products
14LIFE BELOW WATER
1
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
1
Research Products
Documents
10
Citations
181
h-index
5
Documents
6
Citations
117
No records found in other affiliations.
Scholarly Output
13
Articles
5
Views / Downloads
936/528
Supervised MSc Theses
2
Supervised PhD Theses
1
WoS Citation Count
117
Scopus Citation Count
143
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
9.00
Scopus Citations per Publication
11.00
Open Access Source
4
Supervised Theses
3
| Journal | Count |
|---|---|
| AI-Driven Innovation in Healthcare Data Analytics | 2 |
| Environmental Science and Pollution Research | 2 |
| JOURNAL OF MEHMET AKIF ERSOY UNIVERSITY ECONOMICS AND ADMINISTRATIVE | 1 |
| Mühendis ve Makina | 1 |
| Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi | 1 |
Current Page: 1 / 2
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
13 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 13
Master Thesis Yeşil tedarik zinciri ağı tasarımı için müşteri beklentilerini esas alan bir model önerisi(Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014) Polat, Leyla Özgür; Semih CoşkunÇevre odaklılığın insan, endüstriyel sistemler ve doğal kaynakları inceleyen günümüz akademik çalışmalarında önemli bir alana sahip olduğu bilinmektedir. Genel olarak yeşil tedarik zincirleri, yeşil üretim sistemleri ve yeşil ürünler adı altındaki çalışmalarda yer alan bu konunun gerçek uygulamalara yeterli düzeyde yansımadığı da gözlemlenmiştir. Yeşil ürünlerin arz ve talebinin müşteri beklentileri ile birlikte dengelenmesi bu alandaki piyasaların gelişmesine katkı sağlayacaktır. Bu çalışmada amaç, müşterilerin yeşil ürün beklentilerine göre perakendeciler, üreticiler, taşıyıcılar ve dağıtım merkezlerinden oluşan tedarikçi ağlarının yeniden tasarlanmasıdır. Bu doğrultuda tanımlanan problem, belirlenen amaçların karşılanması için hedef programlama yaklaşımı ile modellenmiştir. Önerilen model, doğru ürünün doğru müşteri ile buluşması için müşterilerin yeşillik beklentilerine göre sınıflandırılmasını, perakendecilerin ve tedarik zinciri ağının beklentilerini sağlayarak toplam ağ faydasının en büyüklenmesini amaçlamaktadır. Modelde ürünlerin yeşillik derecelerine göre tanımlanmasını sağlayan, perakendeci ve müşteri beklentilerini yansıtan kısıt kararlılığının değerlendirildiği kararlılık faktörleri yer almaktadır. Önerilen modelin sayısal sonuçları, örnek verilerle gerçekleştirilen model çözümü üzerinde gösterilmiştir. Model çözümü sonucunda yapılan değerlendirmede perakendeci ile müşteri kararlılıklarının ve tedarik zincirinde yer alan aktörlerin durumlarının iyi analiz edilerek uygun ürünün uygun müşteriye ulaştırılmasındaki ilgili kararlılık faktörlerinin seçiminin problemin çözümünün etkinliğinde önemli bir rol oynadığı belirlenmiştir. Model sonuçları değerlendirildiğinde ortaya konulan yaklaşım ve model yapısı çerçevesinde, modelin tedarik zincirlerinde ve piyasalarda yeşillik düzeyini arttırıcı katkı sağlar nitelikte olduğu ortaya konulmuştur. Nowadays, academic studies focusing on environmental systems are significantly important in the literature. However, the most of studies related to green supply chains, green production systems and green products cannot readily be applied to real world problems. In other words, currently, there is still a huge gap between academic studies and real world applications. Balancing supply and demand of green products considering the expectations of customers could benefit to the improvement of green markets and add value to the green practices. The aim of this study is to redesign supply chain networks which include retailers, suppliers, carriers and distribution centers based on the green expectations of customers. The problem is modeled using goal programming approach in order to meet several predefined objectives. The proposed model maximizes the total utility from the network. It aims to match the product and the customer so that it satisfies the expectations of customer segments, retailers and network restrictions. . In this model, determinateness factors are used in order to evaluate products and suppliers, carriers and distribution centers according to green levels and expectations of customers and retailers. The numerical results of the proposed model are presented for a theoretical sample model of green supply chain network design in order to prove the assets of the problem. According to the results of the model solution by retailer, customer determinateness and supply chain actors should be analyzed carefully. It can be drawn from these results that the factors in solution problem of right product to right customer have an important role in this process. Furthermore, the proposed approach and model framework can benefit supply chains and markets to increase their greenness levelsErratum Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Correction to: WEEE closed-loop supply chain network management considering the damage levels of returned products (Environmental Science and Pollution Research, (2020), 10.1007/s11356-020-10249-6)(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2020-12-04) Polat, Leyla Ozgur; Gungor, AskinerIn the pdf version, the equations in pages 5 and 6 contain additional data. The original article was corrected. © 2020, Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature.Book AI-Driven Innovation in Healthcare Data Analytics(IGI Global, 2024-11-27) L.Ö., Polat; O., PolatAs the healthcare industry continues to rely on data to enhance patient outcomes and streamline operations, artificial intelligence (AI) becomes a powerful tool for complex dataset analysis using improved speed and accuracy. From predictive modeling in disease outbreak management to personalized treatment plans for individual patient profiles, AI technologies are reshaping clinical decision-making and resource allocation. Harnessing the potential of machine learning and advanced analytics may allow healthcare providers to uncover insights that drive innovation, improve patient care, and optimize operational efficiency. AI-Driven Innovation in Healthcare Data Analytics explores the intersection of AI and healthcare data analytics. It examines the application of AI-driven techniques, including machine learning, deep learning, and data mining, in addressing complex challenges in healthcare management. This book covers topics such as data science, medical diagnosis, and patient care, and is a useful resource for healthcare professionals, data scientists, computer engineers, business owners, academicians, and researchers. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.Book Part Citation - WoS: 5Citation - Scopus: 6Network design problems in e-waste management(Elsevier, 2019) Polat, Leyla Ozgur; Gungor, AskinerElectronic waste (E-waste) has been increasing rapidly with the impact of economic and population growth, technological developments, industrialization, and urbanization. E-waste has hazardous substances with damaging effects on human health and the environment. It also contains a considerable amount of valuable materials such as precious metals. Hence, recovering E-waste is crucially important within the framework of social, economic, and environmental incentives. Due to regulations, specified recovery targets and responsibilities of stakeholders such as producers, distributors, consumers, municipalities, and waste treatment plants should be considered in order to ensure sustainable E-waste management. Therefore, stakeholders need to design and optimally manage their E-waste management networks. This chapter aims to guide stakeholders how to design and manage their networks, according to regulations for the fulfillment of obligations and process efficiency. © 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.Article Performans Ölçütlerine Dayalı Bakım Yönetim Modülünün İş Süreçleri Yönetimi Yaklaşımı ile Modellenmesi(2021-09-22) Gungor, Askiner; Polat, Leyla ÖzgürGünümüzde işletmelerin ürünlerine uygun fiyat vermeleri, ürün teslimatlarını zamanında yapmaları vekalite konusunda güvenilir olmaları rekabet düzeylerinin temel göstergeleri arasındadır. Rekabetçiliğinsağlanmasında ve korunmasında bakım önemli bir destek sürecidir. Üretim ve hizmet sektöründe bakımfaaliyetleri, fiziksel altyapıyı hazır ve nitelikli tutarak üretim faaliyetlerin devamlılığının sağlanması, maliyetlerin indirgenmesi ve müşteri potansiyelinin korunmasında önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenlebakım süreçlerinin yönetim, planlama ve izleme aşamalarının bilişim teknolojileriyle desteklenerek etkinbir şekilde yürütülmesi gerekmektedir.Çalışma kapsamında iş süreç yönetimi (İSY) ve iş süreç yeniden mühendisliği (İSYM) gereği mevcutdurumda manuel olarak yürütülen süreçlerin bilgi teknolojileri ile desteklenerek yeniden tasarlanması sonucu kurumsal kaynak planlama (KKP) sistemlerine entegre çalışacak bakım modüllerine yönelik tasarımgereksinimleri ortaya konulmuştur. Bakım faaliyetlerinin verimliliğini arttırmak ve izlemini kolaylaştırmakamacıyla, iş modellemesi IBM Business Modeler programı ve iş süreç yönetimi simgeleri kullanılarak,sistem performans göstergelerini de dikkate alan bir bakım yönetim sistemi tasarımı gerçekleştirilmiştir.Çalışmada sunulan sistem önerisinin, bakım süreçlerini, dijitalleşme kapsamında bilişim teknolojilerinedayalı geliştirmek ve kurumsal kaynak yönetimi yazılımlarına entegre etmek amacına sahip başta imalatsektörü olmak üzere birçok kuruluş için katkı sağlayacağı düşünülmektedir.Master Thesis Kalp Hastalığı Tahmininde Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Performans Karşılaştırması: Türkiye'den Bir Uygulama(2025) Kara, Gönül; Polat, Leyla ÖzgürSon yıllarda iletişim ve bilgi teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, büyük veri analitiğini sağlık hizmetlerinde stratejik bir bileşen haline getirmiş; bu ilerlemeler, hastalıkların erken tanısı ve risk sınıflandırmasında makine öğrenmesi ve yapay zeka temelli yaklaşımların daha sistematik biçimde kullanılmasını mümkün kılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları; genetik, yaşam tarzı, klinik ve demografik göstergeler gibi çok boyutlu, karmaşık veri yapılarından anlamlı örüntüler çıkararak hastalık riskinin belirlenmesinde yüksek başarı oranları sunmaktadır. Literatürde özellikle hazır, standartlaştırılmış veri setleri üzerinde gerçekleştirilen çalışmaların yoğun olduğu görülmekle birlikte, bu veri setleri her zaman gerçek klinik koşulların çeşitliliğini ve heterojenliğini tam olarak yansıtamamaktadır. Bu bağlamda, hazır veri setleriyle yapılan araştırmalarla metodolojik açıdan örtüşen ancak yerel ve gerçek hasta verilerinin kullanılması bakımından literatüre özgün katkı sunan çalışmaların önemi giderek artmaktadır. Bu çalışmada, Denizli'deki bir özel hastanenin kardiyoloji kliniğine 2019–2024 yılları arasında başvuran hastalara ait elektronik tıbbi kayıtlardan elde edilen veri seti kullanılarak kalp hastalığı riskini öngörmede en başarılı makine öğrenmesi modelinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada eksik veri probleminin model performansı üzerindeki etkisini incelemek üzere dört farklı senaryo tanımlanmış ve çeşitli eksik veri işleme stratejileri uygulanmıştır. Elde edilen modeller doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi performans ölçütleri açısından kapsamlı bir biçimde değerlendirilmiştir. Bulgular, gerçek klinik veriyi temel alan makine öğrenmesi modellerinin, kardiyovasküler risk tahmininde karar destek mekanizmalarına katkı sağlayarak erken tanı süreçlerini güçlendirebileceğini ve bireyselleştirilmiş tedavi planlamasını destekleyebileceğini ortaya koymaktadır.Article Citation - WoS: 1Yaş Meyve ve Sebze Sektöründe Farklı Seviyelerdeki Tedarikçilerin Seçim Kriterlerinin Karşılaştırılması(Pamukkale Univ, 2023) Alan, Bahattin; Polat, Leyla Ozgur; Polat, OlcayYaş meyve ve sebzelerin tarladan tüketiciye ulaştırılmasına kadar devam eden tedarik zincirindeki tüm unsurlar insanlık için büyük önem arz etmektedir. Dünyada olduğu gibi ülkemizde de yaş meyve ve sebzelerin tüketiciye ulaştırılmasındaki tedarik zincirinde farklı karar vericiler yer almaktadır. Ülkemizdeki duruma bakıldığında; ürünün üretiminden tüketiciye ulaşıncaya kadar geçen süreçte tarladan toptancı hallerine, toptancı hallerinden marketlere/manavlara ve marketlerden/manavlardan da tüketiciye ulaştırılması adımları yer almaktadır. Çalışma kapsamında yaş meyve ve sebze ürünlerinin tedarikinde söz sahibi olan toptancı hali komisyoncularının tarlalardaki ürün seçim yaklaşımları, market/manav yöneticilerinin toptancı hallerindeki seçim yaklaşımları ve son tüketicilerin marketlerdeki/manavlardaki seçim yaklaşımları araştırılmıştır. İncelenen her bir tedarik kanalı için tedarikçi seçimlerindeki en önemli kriterlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında Denizli ilinde bulunan yaş meyve ve sebze toptancı hali komisyoncuları, ilde faaliyet gösteren yerli ve ulusal marketler ile ilde farklı bölgelerde yaşayan tüketiciler kalite, fiyat, teslimat, hizmet, ürün ana kriteri ve bu ana kriterlerin alt açılımları üzerinden değerlendirilmeye tabi tutulmuştur. Farklı seviyelerde yer alan tedarikçilerin seçim kararlarında etkili önemli kriterlerin bulunması, en uygun tedarikçinin seçilmesi ve sonuçların karşılaştırılmasında AHP ve TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, yaş meyve ve sebze tedarik zincirinde yer alan tüketiciler dışındaki karar vericilerin bakış açılarının tüketici beklentilerinden uzak olduğu görülmektedir.Article Citation - WoS: 91Citation - Scopus: 118A model proposal for green supply chain network design based on consumer segmentation(Elsevier Ltd, 2016-01) Coskun, Semih; Ozgur, Leyla; Polat, Olcay; Gungor, AskinerThe consumption-based economy has created enormous ecological footprint of product and service life cycles. Therefore, the environmental sustainability has become one of the major concerns of today's society and sparked tremendous amount of research. According to the related literature analysis, there is no specific study to design the green supply chain network based on consumers' green expectations. This study aims to contribute to the fulfillment of this research gap by proposing a goal-programming model considering three consumer segments, i.e., green, inconsistent and red consumers. A hypothetical real-life-like example problem is solved to demonstrate clearly the value and applicability of the proposed model. A set of scenarios is also studied to offer an insight on how the consumer determination level of greenness affects the green supply network. The findings of the study present a way to measure the relations between green supply chains and consumer behavior. © 2015 Elsevier Ltd.Doctoral Thesis Atık elektrikli ve elektronik eşya (AEEE) geri dönüşümde toplama ve dağıtım ağlarının tasarlanması ve yönetimi(Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Özgür Polat, Leyla; Polat, Leyla Özgür; Güngör, AşkınerAtık Elektrikli ve Elektronik Eşya (AEEE) ile ilgili konular, sürdürülebilirlik çerçevesinde ekonomik, sosyal ve çevresel kaygılar nedeniyle son yıllarda önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Aynı zamanda sosyal sorumluluk çerçevesinde kullanılmış ve/veya kullanım ömrü dolan elektronik ürünlerin yeniden üretim ve geri dönüşümü için yönetim süreçleri de dikkate alınması gereken önemli araştırma alanlarındandır. AEEE Kontrol Yönetmeliği süreçteki rolleri belirlemektedir. Yönetmelikte, "genişletilmiş üretici sorumluluğu" ilkesi ile özellikle üreticiler toplama, taşıma, geri dönüşüm ve bertaraf faaliyetlerini yürütmek ve ilgili maliyetleri üstlenmek için bir sistem kurmakla sorumludur. Bu nedenle, tersine ve kapalı döngü tedarik zinciri ağlarının, toplam maliyetleri en aza indirmede önemli bir rol oynayan yenileme kararları ile birlikte, belirlenen amaca göre en uygun şekilde tasarlanması ve yönetilmesi gerekir. Bu tez kapsamında, söz konusu ihtiyacın karşılanmasına katkıda bulunmak amacıyla, ağın toplam maliyetlerini en aza indirmek için bulanık karma tamsayılı doğrusal programlama ve karma tamsayılı programlama modelleri önerilmiştir. Ağın karar vericisi tek bir üretici veya üretici grubu ve/veya üçüncü parti firmalar tarafından oluşturulan bir yönetim organı olabileceği gibi farklı üretici, üretici grubu ve/veya üçüncü parti firmaların birleşerek kurdukları koordinasyon merkez/merkezleri olabilir. Önerilen modellerde, farklı hasar seviyelerindeki ürün dönüşleri ve yönetmelik gereklilikleri dikkate alınmış ve ilgili literatüre özgün katkı sağlanmıştır. Modellerin katkısı, CPLEX çözücüsü kullanılarak çözülen hipotetik vaka çalışmaları ile gösterilmiştir. Yönetmelik ve ağ tasarım parametrelerinin (minimum toplama oranları, üretici ve mağaza sayıları ve farklı üyelik değerleri gibi) amaç fonksiyonları üzerindeki etkileri değerlendirilerek senaryo analizleri geliştirilmiştir. Üretilen modeller ve senaryo analizleri, ilgili karar vericilere, sorumlu oldukları ağları daha etkili yönetmeleri için gerekli fırsatı ve esnekliği sunmaktadır ve böylece tez uygulama alanına da önemli katkılar sağlamaktadır.Book Part Machine Learning in Health: A Study on Heart Disease Prediction(IGI Global, 2024-11-27) G., Kara; L.Ö., PolatThe rapid increase in the amount of data in the healthcare sector has increased the importance of machine learning and data analysis techniques based on artificial intelligence in disease prediction and risk identification. n this context, heart disease prediction is one of the most frequently addressed problems. In this section, classification algorithms used in health are discussed and a sample application in heart disease prediction is performed to demonstrate the accuracy and reliability of the algorithms. Using a dataset of 1025 samples from the UCI data repository, heart disease prediction was performed with supervised machine learning models such as Logistic Regression, Decision Trees, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor and Naive Bayes over 14 attributes and the results were interpreted. The study tries to show how different algorithms process the features in the dataset and which model performs better. As a result, it is shown how algorithms can be used in heart disease prediction with practical application and how the results can be interpreted. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.