İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Akademisyen

İLKAY ÇINAR

DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ (Unvan:Doçent)

SELÇUK ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

  • Ana Dal Mühendislik Temel Alanı
  • Yan Dal Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği
Makale 57 YÖKSİS · 36 OpenAlex · 21
Proje 0
Kitap 3
Bildiri 23

Yayın sayısı iki kaynaktan gelir ve her kaynak ayrı gösterilir: YÖKSİS (akademisyen beyanı) ve OpenAlex (açık akademik katalog). Patent ve sanatsal etkinlikler aşağıdaki Çalışmalar sekmelerinde yer alır.

Dizin çeyrekleri

Scopus (SJR)

25 Toplam

  • Q1 12
  • Q2 8
  • Q3 3
  • Q4 2
Diğer sayımlar
  • YÖKSİS satırı 35 Q1 0 Q2 0 Q3 0 Q4 0

WoS (JCR)

25 Toplam

  • Q1 4
  • Q2 12
  • Q3 7
  • Q4 2
Diğer sayımlar
  • YÖKSİS satırı 36 Q1 0 Q2 0 Q3 0 Q4 0

TR Index

6 makale

Diğer sayımlar
  • YÖKSİS satırı 7 makale

OpenAlex atıf yüzdelikleri

Üst %1 makale 10
Üst %10 makale 40
Ort. yüzdelik 86.2%
Yüzdelikli makale 63

OpenAlex atıf yüzdeliği; kapsanan yayınlar (~%52).

Bu göstergeler ne anlama geliyor?
  • Q1–Q4: Yayının çıktığı derginin ilgili indeksteki (Scopus/WoS) çeyrek dilimi. Q1 en üst %25, Q4 en alt %25.
  • Üst %1 / üst %10: Aynı alan ve yılda, dünyada en çok atıf alan %1 veya %10 içindeki yayın sayısı.
  • Ort. yüzdelik: Yayınların atıf persentillerinin ortalaması (100 = en üst).
  • Kaynak: indeks çeyrekleri Scopus/WoS ve TR Index bayrakları; atıf persentilleri OpenAlex.

Makaleler

YÖKSİS ve OpenAlex kaynak ayrımıyla makaleler; quartile ve TR Index ile daraltabilirsiniz.

Yayını olan dergiler

29 dergi

Makale filtresi uygulandı. Filtreyi kaldır

Makale listesi

6 / 57 makale

  1. 2025 Deep Learning and LSTM Integration for Analyzing Driver Behaviors Turkish Journal of Mathematics and Computer Science DOI 10.47000/tjmcs.1644390 YÖKSİS TR Index SJR Q4 OpenAlex 73.0%
  2. 2024 Classification of Orange Features for Quality Assessment Using Machine Learning Methods Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences DOI 10.15316/SJAFS.2024.036 YÖKSİS TR Index JCR Q4 OpenAlex 62.4%
  3. 2022 Identification of Rice Varieties Using Machine Learning Algorithms Journal of Agricultural Sciences-Tarim Bilimleri Dergisi DOI 10.15832/ankutbd.862482 YÖKSİS TR Index SJR Q3 JCR Q3 OpenAlex üst %10 OpenAlex 97.0%
  4. 2021 Determination of Effective and Specific Physical Features of Rice Varieties by Computer Vision In Exterior Quality Inspection Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences DOI 10.15316/SJAFS.2021.252 YÖKSİS TR Index JCR Q4 OpenAlex 83.5%
  5. 2021 Improvement of Football Match Score Prediction by Selecting Effective Features for Italy Serie A League Manas Journal of Engineering DOI 10.51354/mjen.802818 YÖKSİS TR Index OpenAlex 88.5%
  6. 2019 Classification of Rice Varieties Using Artificial Intelligence Methods International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering DOI 10.18201/ijisae.2019355381 YÖKSİS TR Index SJR Q4 OpenAlex üst %10 OpenAlex 95.2%
  7. 2024 Classification of Orange Features for Quality Assessment Using Machine Learning Methods Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences DOI 10.15316/SJAFS.2024.036 YÖKSİS TR Index JCR Q4 OpenAlex 63.0%

Akademisyenlere dön