Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends

Şeyma Yiğit Uzunali; Alper Uzunali

doi:10.53516/ajfr.1936541

TR EN

Peyzaj mimarlığında coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı makine öğrenmesi araştırmaları: Bilimsel analiz ve eğilimler

Öz

Giriş ve Hedefler Bu çalışma, makine öğrenmesinin (ML) peyzaj mimarlığı alanındaki bilimsel üretimdeki yerini, özellikle Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile entegrasyonu bağlamında incelemektedir. Veri odaklı yaklaşımların artmasına rağmen, CBS–ML entegrasyonunun kapsamı ve niteliği yeterince ortaya konmamıştır. Bu doğrultuda çalışma, mevcut eğilimleri belirlemeyi, yöntemsel yaklaşımları ortaya koymayı ve bu kesişimdeki araştırma boşluklarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Yöntemler Araştırmada iki aşamalı bir analitik çerçeve benimsenmiştir. İlk aşamada, Web of Science (WoS) veri tabanında yer alan ML odaklı yayınlar üzerinden bibliyometrik analiz gerçekleştirilerek genel araştırma eğilimleri incelenmiştir. İkinci aşamada ise CBS entegreli ML uygulamalarını içeren çalışmalar, önceden tanımlanmış kodlama kriterlerine dayalı içerik analizi ile sistematik olarak değerlendirilmiştir. Bulgular ML’nin çoğu çalışmada merkezi bir yöntemsel rol üstlendiğini ve ağırlıklı olarak tahmin ve modelleme amaçlı kullanıldığını göstermektedir. Buna karşın CBS entegrasyonunun sınırlı olduğu ve daha çok planlama ile karar destek uygulamalarıyla ilişkilendirildiği belirlenmiştir. Tahmin ve mekânsal dağılım haritalarının baskınlığı, CBS–ML entegrasyonunun büyük ölçüde öngörü temelli yaklaşıldığını ortaya koymaktadır. Sonuçlar Özellikle peyzaj tasarımı alanında CBS ve ML’nin bütüncül entegrasyonunda önemli bir araştırma boşluğu olduğunu göstermektedir. Ayrıca, gelecekteki çalışmalar için kavramsal ve yöntemsel bir çerçeve sunmakta ve yapay zekâ temelli yaklaşımların CBS–ML entegrasyonunu dönüştürme potansiyeline dikkat çekmektedir.

Anahtar Kelimeler

Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends

Öz

Background and Aims This study examines the role of machine learning (ML) in scientific production within landscape architecture, with a particular focus on its integration with Geographic Information Systems (GIS). Despite the growing adoption of data-driven approaches, the scope and nature of GIS–ML integration remain insufficiently explored. Accordingly, the study aims to identify current trends, reveal methodological patterns, and determine research gaps at this intersection. Methods A two-stage analytical framework was adopted. In the first stage, a bibliometric analysis was conducted on ML-related publications indexed in the Web of Science (WoS) database to examine general research trends. In the second stage, studies involving GIS-integrated ML applications were systematically evaluated through content analysis based on predefined coding criteria. Results The findings indicate that ML plays a central methodological role in most studies and is predominantly used for prediction and modeling purposes. In contrast, GIS integration remains limited and is mainly associated with planning and decision-support applications. The dominance of prediction and spatial distribution maps suggests that GIS–ML integration is largely approached from a predictive perspective. Conclusion The results highlight a significant research gap in the comprehensive integration of GIS and ML, particularly in landscape design. The study also provides a conceptual and methodological framework for future research and emphasizes the transformative potential of AI-driven approaches in reshaping GIS–ML integration.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ahern, J. 2011. From fail-safe to safe-to-fail: Sustainability and resilience in the new urban world. Landscape and Urban Planning, 100(4), 341-343. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.02.021.
Alhasa, K. M., Yulinawati, H., Kurnia, D., Wahyono, H. D., Yudo, S., Kustianto, I., Endi, D. R. T. 2025. Mapping trends and analyzing key themes in low-cost sensors for air quality monitoring. Earth Science Informatics, 18(3), 429. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01927-5.
Alloghani, M., Al-Jumeily, D., Mustafina, J., Hussain, A., Aljaaf, A. J. 2020. A systematic review on supervised and unsupervised machine learning algorithms for data science. Supervised and Unsupervised Learning for Data Science, 3-21. https://doi.org/10.1007/978-3-030-22475-2_1.
Alsharif, A. H., Salleh, N. O., Baharun, R. O. 2020. Bibliometric analysis. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 98(15), 2948-2962.
An, L., Grimm, V., Sullivan, A., Turner Ii, B. L., Malleson, N., Heppenstall, A., Tang, W. 2021. Challenges, tasks, and opportunities in modeling agent-based complex systems. Ecological Modelling, 457, 109685. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2021.109685.
Aria, M., Cuccurullo, C. 2017. Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007.
Asnicar, F., Thomas, A. M., Passerini, A., Waldron, L., Segata, N. 2024. Machine learning for microbiologists. Nature Reviews Microbiology, 22(4), 191-205. https://doi.org/10.1038/s41579-023-00984-1.
Atalay, M., Çelik, E. 2017. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. https://doi.org/10.20875/makusobed.309727.

Bantan, R. A., Ali, A., Naeem, S., Jamal, F., Elgarhy, M., Chesneau, C. 2020. Discrimination of sunflower seeds using multispectral and texture dataset in combination with region selection and supervised classification methods. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, vol. 30, no. 11, 113142. https://doi.org/10.1063/5.0024017.
Batty, M. 2018. Digital twins. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(5), 817-820. https://doi.org/10.1177/2399808318796416.
Bishop, C. M. 2006. Pattern recognition and machine learning (Information science and statistics). Springer-Verlag New York, Inc. https://doi.org/10.5860/choice.44-5091.
Burrough, P. A., McDonnell, R. A., Lloyd, C. D. 2015. Principles of Geographical Information Systems. Oxford University Press.
Cantrell, B., Zhang, Z., Liu, X. 2021. Artificial Intelligence and Machine Learning in Landscape Architecture. in: As, I., The Routledge Companion to Artificial Intelligence in Architecture, Routledge, London, pp. 232-247. https://doi.org/10.4324/9780367824259-15.
Caruana, R., Niculescu-Mizil, A. 2006. An empirical comparison of supervised learning algorithms. ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, pp. 161-168. https://doi.org/10.1145/1143844.1143865.
Chen, C., Lin, X., Wu, Y., Xie, J., Liu, J. 2024. How do residents perceive ecosystem service benefits received from urban streets? A case study of Guangzhou, China. Journal of Cleaner Production, 449, 141554. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141554.
Dreksler, B., Rędzińska, K., Rędziński, P., Nalbandian, S. 2025. The diffusion of digital technologies in landscape planning–A scoping literature review. Land Use Policy, 154, 107549. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2025.107549.
Dong, L., Jiang, H., Li, W., Qiu, B., Wang, H., Qiu, W. 2023. Assessing impacts of objective features and subjective perceptions of street environment on running amount: A case study of Boston. Landscape and urban planning, 235, 104756. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2023.104756.
Duymus, H. 2025. Urban heat island research from 2015 to 2024: A bibliometric analysis. Chinese Journal of Urban and Environmental Studies, 2550011-1-17. https://doi.org/10.1142/S2345748125500113.
El Naqa, I., Murphy, M. J. 2015. What is machine learning? Machine Learning in Radiation Oncology: Theory and Applications. Springer International Publishing, 3-11. https://doi.org/10.1007/978-3-319-18305-3_1.
Ellegaard, O., Wallin, J. A. 2015. The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics, 105(3), 1809-1831. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1645-z.
Fang, X., Ma, Q., Liu, Z., Wu, J. 2024. Landscape sustainability and land sustainability: A bibliometric analysis. Land Use Policy, 147, 107374. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2024.107374.
Fernberg, P., Chamberlain, B. 2023. Artificial intelligence in landscape architecture: a literature review. Landscape Journal, 42(1), 13-35. https://doi.org/10.3368/lj.42.1.13.
Huang, C., Wu, Q., Chen, Y., Nguyen, M., Chen, B., Hong, S., He, C. 2025. Spatio-temporal dynamics of human-induced carbon emissions in Southeast Asia (1992–2022) based on nighttime light. Eco-Environment & Health, 4(2), 100150. https://doi.org/10.1016/j.eehl.2025.100150.
Ichii, K., Ueyama, M., Kondo, M., Saigusa, N., Kim, J., Alberto, M. C., Zhao, F. 2017. New data‐driven estimation of terrestrial CO2 fluxes in Asia using a standardized database of eddy covariance measurements, remote sensing data, and support vector regression. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 122(4), 767-795. https://doi.org/10.1002/2016JG003640.
Janiesch, C., Zschech, P., Heinrich, K. 2021. Machine learning and deep learning. Electronic Markets, 31(3), 685-695. https://doi.org/10.1007/s12525-021-00475-2.
Jiang, C., Ryu, Y. 2016. Multi-scale evaluation of global gross primary productivity and evapotranspiration products derived from Breathing Earth System Simulator (BESS). Remote Sensing of Environment, 186, 528-547. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.08.030.
Jo, H., Kang, Y., Son, S. 2025. Predicting Forest Trail Degradation Susceptibility Using GIS-Based Explainable Machine Learning. Forests, 16(7), 1074. https://doi.org/10.3390/f16071074.
Kim, Y., Johnson, M. S., Knox, S. H., Black, T. A., Dalmagro, H. J., Kang, M., Baldocchi, D. 2020. Gap‐filling approaches for eddy covariance methane fluxes: A comparison of three machine learning algorithms and a traditional method with principal component analysis. Global change biology, 26(3), 1499-1518. https://doi.org/10.1111/gcb.14845.
Liu, B. 2011. Supervised learning. In Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19460-3_3.
Liu, P., Zhao, T., Luo, J., Lei, B., Frei, M., Miller, C., Biljecki, F. 2023. Towards human-centric digital twins: Leveraging computer vision and graph models to predict outdoor comfort. Sustainable Cities and Society, 93, 104480. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104480.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., Rhind, D. W. 2015. Geographic Information Science and Systems. John Wiley and Sons.
Malczewski, J. 2006. GIS‐based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. International Journal of Geographical Information Science, 20(7), 703-726. https://doi.org/10.1080/13658810600661508.
McCarragher, S., Acuff, C., Cowden, C., Beasley, D. E. 2024. A bibliometric analysis of urban greenway literature: Implications for interdisciplinary research on urban systems. Discover Cities, 1(1), 25. https://doi.org/10.1007/s44327-024-00027-1.
Nabiyev, V. V. 2012. Yapay Zekâ: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Seçkin Yayıncılık.
Nasteski, V. 2017. An overview of the supervised machine learning methods. Horizons 4(56), 51-62. https://doi.org/10.20544/HORIZONS.B.04.1.17.P05.
Nilsson, N. J. 2014. Principles of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann.
Özerol, G., Arslan Selçuk, S. 2023. Machine learning in the discipline of architecture: A review on the research trends between 2014 and 2020. International Journal of Architectural Computing, 21(1), 23-41. https://doi.org/10.1177/14780771221100102.
Pandey, D. N., Chourasia, B. 2019. Machine learning algorithms: a review. International Research Journal of Engineering and Technology. 6(2). 916-922.
Park, S. J., Lee, D. K. 2020. Prediction of coastal flooding risk under climate change impacts in South Korea using machine learning algorithms. Environmental Research Letters, 15(9), 094052. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aba5b3.
Ryu, Y., Baldocchi, D. D., Kobayashi, H., Van Ingen, C., Li, J., Black, T. A., Roupsard, O. 2011. Integration of MODIS land and atmosphere products with a coupled‐process model to estimate gross primary productivity and evapotranspiration from 1 km to global scales. Global Biogeochemical Cycles, 25(4). https://doi.org/10.1029/2011GB004053.
Sammut, C., Webb, G. I. 2011. Encyclopedia of Machine Learning. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8.
Segura-Méndez, F. J., Pérez-Sánchez, J., Senent-Aparicio, J. 2023. Evaluating the riparian forest quality index (QBR) in the Luchena River by integrating remote sensing, machine learning and GIS techniques. Ecohydrology & Hydrobiology, 23(3), 469-483. https://doi.org/10.1016/j.ecohyd.2023.04.002.
Sun, F., Liu, M., Wang, Y., Wang, H., Che, Y. 2020. The effects of 3D architectural patterns on the urban surface temperature at a neighborhood scale: Relative contributions and marginal effects. Journal of Cleaner Production, 258, 120706. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120706.
Steiner, F. R. 2012. The Living Landscape: An Ecological Approach to Landscape Planning. Island Press.
Stupariu, M. S., Cushman, S. A., Pleşoianu, A. I., Pătru-Stupariu, I., Fuerst, C. 2022. Machine learning in landscape ecological analysis: a review of recent approaches. Landscape Ecology, 37(5), 1227-1250. https://doi.org/10.1007/s10980-021-01366-9.
Ta, D. T., Furuya, K. 2022. Google street view and machine Learning—Useful tools for a street-Level remote survey: A case study in Ho Chi minh, Vietnam and ichikawa, Japan. Land, 11(12), 2254. https://doi.org/10.3390/land11122254.
Tang, Y., Xiao, W., Yuan, F. 2025. Evaluating objective and perceived ecosystem service in urban context: An indirect method based on housing market. Landscape and Urban Planning, 254, 105245. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105245.
Topuz, B., Alp, N. Ç. 2023. Machine learning in architecture. Automation in Construction, 154, 105012-1-15. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105012.
Van Engelen, J. E., Hoos, H. H. 2020. A survey on semi-supervised learning. Machine Learning, 109(2), 373-440. https://doi.org/10.1007/s10994-019-05855-6.
Varala, K., Marshall-Colón, A., Cirrone, J., Brooks, M. D., Pasquino, A. V., Léran, S., Coruzzi, G. M. 2018. Temporal transcriptional logic of dynamic regulatory networks underlying nitrogen signalling and use in plants. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(25), 6494-6499. https://doi.org/10.1073/pnas.1721487115.
Wallin, J. A. 2005. Bibliometric methods: Pitfalls and possibilities. Basic and Clinical Pharmacology and Toxicology, 97(5), 261–275. https://doi.org/10.1111/j.1742-7843.2005.pto_139.x.
Wang, L., Han, X., He, J., Jung, T. 2022. Measuring residents’ perceptions of city streets to inform better street planning through deep learning and space syntax. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 190, 215-230. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.06.011.
Wang, X., Wang, Y., Song, L., Dai, S., Zang, C. 2025. Analysis of interrelated characteristics between ecosystem services and ecosystem health in the Guangdong–Hong Kong–Macao greater bay area. Frontiers in Plant Science, 16, 1668073. https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1668073.
Wang, Z., Zhu, Z., Xu, M., Qureshi, S. 2021. Fine-grained assessment of greenspace satisfaction at regional scale using content analysis of social media and machine learning. Science of the Total Environment, 776, 145908. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145908.
Wen, C., Cha, J., Xu, L., Xu, H. 2022. Spatial potential of recreational services in western Hubei region in light of the “all-for-one tourism” development—A machine learning approach based on ensemble model. Landscape Architecture Frontiers, 10(5), 8-31. https://doi.org/10.15302/J-LAF-1-020073.
Xing, Y., Gan, W., Chen, Q. 2025. Artificial intelligence in landscape architecture: a survey. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 1-26. https://doi.org/10.1007/s13042-025-02536-w.
Xu, Y., Tang, J. 2024. Examining the rationality of Giant Panda National Park's zoning designations and management measures for habitat conservation: Insights from interpretable machine learning methods. Science of the Total Environment, 920, 170955. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170955.
Yang, H., Hussein, M. K., Ibrahim, R. B., Lyu, R. 2025. Trends in urban edible landscapes: a comprehensive bibliometric analysis. Environmental Research Communications, 7(1), 012003-1-14. https://doi.org/10.1088/2515-7620/adac34.
Zetter, R., Watson, G. B. 2016. Designing sustainable cities. in: Zetter, R., Watson, G., Designing Sustainable Cities in The Developing World. Ashgate. pp. 3-18.
Zhai, W., Bai, X., Shi, Y., Han, Y., Peng, Z. R., Gu, C. 2019. Beyond Word2vec: An approach for urban functional region extraction and identification by combining Place2vec and POIs. Computers, environment and urban systems, 74, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.11.008.
Zhao, X., Lin, G. 2024. Visual landscape assessment research: a bibliometric review using Citespace (1965-2022). Available at SSRN 5074553. https://doi.org/10.2139/ssrn.5074553.
Zhou, W., Cenci, J., Zhang, J. 2024. Systematic Bibliometric analysis of the cultural landscape. Journal of Asian Architecture and Building Engineering, 23(3), 1142-1164. https://doi.org/10.1080/13467581.2023.2257276.
Zhu, X. J. 2005. Semi-supervised learning literature survey. University of Wisconsin, Madison.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Ormancılık (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Şeyma Yiğit Uzunali ^*
0000-0003-0837-0703
Türkiye

Alper Uzunali
0000-0002-3286-7317
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

24 Ağustos 2026

Gönderilme Tarihi

23 Nisan 2026

Kabul Tarihi

7 Temmuz 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Sayı: 13

DOI

https://doi.org/10.53516/ajfr.1936541

IZ

https://izlik.org/JA82EJ67NK

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Yiğit Uzunali, Ş., & Uzunali, A. (2026). Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 13, 1936541. https://doi.org/10.53516/ajfr.1936541

AMA

1.Yiğit Uzunali Ş, Uzunali A. Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends. AOAD. 2026;(13):1936541. doi:10.53516/ajfr.1936541

Chicago

Yiğit Uzunali, Şeyma, ve Alper Uzunali. 2026. “Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends”. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, sy 13: 1936541. https://doi.org/10.53516/ajfr.1936541.

EndNote

Yiğit Uzunali Ş, Uzunali A (01 Ağustos 2026) Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi 13 1936541.

IEEE

[1]Ş. Yiğit Uzunali ve A. Uzunali, “Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends”, AOAD, sy 13, s. 1936541, Ağu. 2026, doi: 10.53516/ajfr.1936541.

ISNAD

Yiğit Uzunali, Şeyma - Uzunali, Alper. “Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends”. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi. 13 (01 Ağustos 2026): 1936541. https://doi.org/10.53516/ajfr.1936541.

JAMA

1.Yiğit Uzunali Ş, Uzunali A. Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends. AOAD. 2026;:1936541.

MLA

Yiğit Uzunali, Şeyma, ve Alper Uzunali. “Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends”. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, sy 13, Ağustos 2026, s. 1936541, doi:10.53516/ajfr.1936541.

Vancouver

1.Şeyma Yiğit Uzunali, Alper Uzunali. Geographic information systems (GIS)-based machine learning research in landscape architecture: Scientific analysis and trends. AOAD. 01 Ağustos 2026;(13):1936541. doi:10.53516/ajfr.1936541

İÇERİK (KAPSAM)

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi Orman Mühendisliği başta olmak üzere Peyzaj Mimarlığı, Orman Endüstri Mühendisliği ve bu alanların ilişkili olduğu alanlardan gelen araştırma makalesi, derleme makaleler, editöre mektup ve kısa özgün makale (short communications) kabul etmektedir. Dergi yılda iki adet baskı yapmaktadır. Ancak, bazı durumlarda baskı sayısı artabilir.

YAZAR SORUMLULUĞU (ETİK KURALLAR)

Yazarlar makalelerinin içerikleri ve deneysel sonuçlarının geçerliliği ve yasallığından sorumludurlar. Yazarlar değişik kaynaklardan aldıkları materyalleri kullanma izni sorumluluğunu üstlenmiş sayılırlar. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi’ne sunulan makaleler için, yazarlar özellikle intihal gibi etik hususları güvence altına alma sorumluluğuna sahiptir. Başkalarının fikirleri veya ifadeleri (ifadeler tırnak içinde verildiği ve kaynak belirtildiği takdirde aynen alıntılar intihal sayılmaz) üzerinde herhangi bir değişiklik yapmadan veya o kaynağa açık bir şekilde atıf yapmadan kullanmak intihal olarak değerlendirilmektedir.

YASAL GEREKSİNİMLER

Dergiye bir makalenin sunulması, sunulan makalenin başka bir dergide yayınlanmadığı veya yayınlanma sürecinde olmadığı anlamına gelmektedir. Telif hakkına tabi kaynakların (bir şeklin tamamı, fotoğraflar, çizelge içerikleri, vs.) kullanılması halinde ilgili kaynağın sorumlu yayıncısından izin alınmalıdır. Herhangi bir izne tabi olmaksızın alınan materyallerin, yazarların orijinal ürünleri olduğu varsayılacaktır. Sorumlu yazar, tüm yazarlara daha önce imzalatmış olduğu Telif Hakkı Devir Formunu başvuru esnasında sisteme yüklemelidir.

ÜST YAZI

Yazar(lar)ın, makalelerinin gönderirken makalenin daha önce başka bir dergide yayınlanmadığı ya da halı hazırda başka bir dergide işlem görmediği, makale yazarları arasında her hangi bir anlaşmasızdık olmadığı, ifadelerini içeren bir üst yazıyı, makale ile birlikte editöre göndermesi gerekmektedir.

SUNUŞ

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisine sunulacak makaleler http://dergipark.org.tr adresinden ilgili bilgi akışını takip ederek sunulabilir.

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisine gönderilen makalelerin dergi tarafından değerlendirilebilmesi için aşağıdaki hususların sağlanmış olması gerekir.

1) Dergide yayımlanmak üzere gönderilen makalelerin daha önce başka bir yerde yayımlanmamış veya yayımlanmak üzere gönderilmemiş olması gerekir.

2) Makale, yazar(lar)ın daha önce yayımlanmış bir yazısındaki konuların bir kısmını içeriyorsa bu durum belirtilmeli ve yeni yazı ile birlikte önceki makalenin bir kopyası da Yayın Bürosu’na gönderilmelidir.

3) Daha önce bilimsel etkinliklerde (konferans, kongre, sempozyum, vs.) sunulmuş çalışmalar, bu durum belirtilmek koşuluyla ve telif hakkıyla korunmadığı müddetçe değerlendirme için kabul edilir.

4) Makalenin yayınlanması tüm yazarlar tarafından onaylanmalıdır. Sorumlu yazar, tüm yazarlara daha önce imzalatmış olduğu Telif Hakkı Devir Formunu başvuru esnasında sisteme yüklemelidir.

5) Kabul edilen makaleler, yayıncı kuruluşun izni olmaksızın başka bir dilde aynı formu ile yayınlanamaz

6) Yayıncı herhangi bir tazminat durumunda yasal olarak sorumlu olmayacaktır. Dergide yayımlanan yazıların etik, bilimsel ve hukuki sorumluluğu yazar(lar)a ait olup Editör, Editör Yardımcısı ve Yayın Kurulu’nun görüşlerini yansıtmaz. Dergide yayımlanması kabul edilse de edilmese de, ham makale (manuscript) yazarlara geri verilmez. Dergide yayımlanan yazılar için telif hakkı ödenmez.

DEĞERLENDİRME SÜRECİ

1. Makaleler elektronik ortamda kabul edilmekte ve tüm yayın aşamaları elektronik ortamda takip edilmektedir. Dergimizin bütün hakemlik ve yayıncılık işlemleri elektronik sistem üzerinden yürütülmektedir. Dergimize yayın göndermek isteyen yazarların öncelikle http://dergipark.org.tr adresine girerek “kayıt” ekranından üye olmaları gerekmektedir. Kayıtlı yazarlarımız sisteme “giriş” yaptıktan sonra, “yazım kurallarımız” doğrultusunda hazırladıkları makalelerini, editöre mektup ve telif hakları devir formu ile birlikte sisteme yüklemelidirler. Sisteme yüklenen makaleler Editör tarafından şekilsel anlamda ön incelemeden geçirilir. Ön incelmeyi geçen makaleler ilgili alan editörüne yönlendirilir, geçemeyen makaleler ise gerekli eksikliklerin tamamlanması için yazar(lar)a geri gönderilir. Alan editörü, makaleyi teknik açıdan inceler ve uygun bulduklarını değerlendirilmek üzere konu ile ilgili en az iki hakeme gönderir. Makale, “Hakem” inceleme ve değerlendirmesinden geçirilir. Dergi konu ve kapsamına girmeyen veya teknik ve şekilsel olarak yetersiz bulunan makalelerin hakemlik süreci başlatılmaz. Bu makaleler alan editörü tarafından uygun görülmesi halinde gerekli düzeltmeler yapılmak üzere yazarlara geri gönderilir. Manuscript gerekli düzeltmelerden sonra alan editörü tarafından hakemlere gönderilir. Değerlendirme aşamasında yazar ve hakem isimleri gizli tutulmaktadır.

2. Makalelerin yayına kabulü, hakem görüşleri doğrultusunda, Yayın Kurulunca karara bağlanır. Yayına kabul edilen makaleler hakemlerden gelen öneriler doğrultusunda düzeltilmek üzere tekrar sorumlu yazara iletilir.

3. Makaleler basımdan önce, son kontrol için sorumlu yazara tekrar gönderilir. Makalelerle ilgili baskı dışı sorumluluklar yazara aittir.

4. Makalelerin işlem süresi en fazla 3 (üç) aydır. Yayınlanan makaleler sorumlu yazarın e-mail adresine PDF olarak gönderilir. Ayrı basım ve telif ücreti verilmez, yayınlanmayan makaleler iade edilmez.

5. Makalelerin değerlendirme sürecinde ve basım aşamasında yazarlardan herhangi bir ücret talep edilmez.

6. Yayımlanması talebiyle gönderilen makalelerin ön değerlendirme sürecinde intihal belirleme yazılımları yardımıyla benzerlik oranları belirlenmektedir. Bir makalenin intihal nedeniyle reddedilmesi gerekip gerekmediğine karar verme veya hakemlik sürecine geçme kararı Editöre aittir.

MAKALELERİN HAZIRLANMASI

Makaleler Türkçe veya İngilizce hazırlanabilir. Türkçe yazılması durumunda İngilizce, İngilizce yazılması durumunda Türkçe özet içermelidir. Ancak anadili Türkçe olmayan yazarlardan Türkçe özet istenmez. Makalenin tamamı Times New Romans 12 punto olacak şekilde hazırlanmalıdır. Sayfa kenarlarında Sol 3,0 cm, diğer kenarlar 2,5 cm olmalıdır. Başlıklar ve alt başlıklarda 3. seviyeye kadar alt başlık kullanılabilir. Ana başlıklar ve alt başlıkların numaralandırılmasında Arap sayıları (1,2,3 vs.) esas alınmalıdır. Başlıkların hiçbir şekilde tamamı büyük harf olmamalıdır. Makalelerde sayfa numaraları ve satır numaraları (sürekli) eklenmelidir.

Yazım Kuralları

Makalelerin hazırlanmasında uluslararası bilim camiasında kabul gören IMRAD (Introduction, Materials and Methods, Results, Discussion, Conclusion) formatı uygulanmalıdır. Makale bileşenleri: başlık sayfası, öz, anahtar kelimeler, ana metin (Giriş, Materyal ve Yöntem, Bulgular, Tartışma, Sonuç), teşekkür, kaynaklar ve ekler (varsa) sırasını takip etmelidir. Çizelge ve şekiller ilk geçtikleri paragrafa en yakın olacak şekilde metin içerisine yerleştirilmelidir. Çizelge ve şekillere metinde mutlaka atıf yapılmalıdır. Çizelge ve şekil başlıkları metin ile aynı punto ve yazı formatında olmalıdır. Ancak çizelge ve şekil içeriklerinde zorunlu kalınması halinde punto düşürülebilir ve farklı yazı formatı kullanılabilir.

Bölüm başlıkları kısa olmalı ve ardışık olarak numaralandırılmalıdır. Tüm sayfalar birbirini izleyen şekilde numaralandırılmalı ve metne satır numarası verilmelidir. Satır numaraları, makalelerin hakem tarafından düzenli bir şekilde değerlendirilmesi için oldukça önemlidir. Satır numaraları bir sonraki sayfadan aynen devam etmelidir. Makale yazımında, başlık ve alt başlıklar, metin içinde olmamalı, ayrı bir satırda ve girinti olmaksızın yazılmalıdır. Tekrar belirtmek gerekirse, her ne surette olursa olsun bölüm başlıklarının tamamı büyük harfle verilmemelidir. Bölüm başlığı ve alt başlıklarda kelimelerin ilk harfleri büyük olmalı, ancak ve, ile, vb bağlaçların ilk harfleri küçük verilmelidir.

Makale uzunluğunda her ne kadar bir sınırlama olmasa da, makale uzunluğunun 6000 kelimeyi (çizelge, şekil ve ekler hariç) geçmemesi arzu edilmektedir. Yazımda; dilbilgisi, imla kuralları, cümle yapısı ve anlatımda mantıksal bütünlüğe önem verilmelidir.

Başlık Sayfası: Birinci sayfa makale başlığı, yazarların isimleri ve adresleri ile iletişim kurulacak yazarın iletişim ayrıntılarını (E-posta adresi, telefon ve ORCID numaraları) içermelidir. Makale başlığı makale içeriği hakkında fikir vermeli, ticari marka isimleri ve kısaltmalar içermemelidir. Başlık, zorunlu kalınmadıkça 4 kelimeden az ve 15 kelimeden fazla olmamalıdır.

Öz: Hem İngilizce hem de Türkçe verilmelidir. Ana dili Türkçe olmayan yazarlar, sadece İngilizce özet verebilirler. Makalenin öz’ünde; çalışmanın önemi ve çalışmada kullanılan materyal ve yöntemler belirtilmeli, başlıca bulgular, sonuç ve önerilere yer verilmelidir. Öz, 250 kelime ya da 1250 karakteri geçememeli, tek paragraf halinde ve geçmiş zaman kipinde (zorunlu kalınmadıkça) yazılmalıdır. Öz’de bulgular verilirken sayısal değerlere yer verilmelidir. Öz’ün İngilizcesinde (abstract) dile ve yazım kurallarına dikkat edilmeli, mümkünse anadili İngilizce olan birine ya da İngilizce konusunda eğitimli bir uzmana kontrol ettirilmelidir. Öz ve abstract aşağıdaki başlıkları içermelidir:

Giriş ve Hedefler (Background and Aims)

Yöntemler (Methods)
Bulgular (Results)
Sonuçlar (Conclusion)

Anahtar Kelimeler: En az 4, en fazla 7 adet anahtar kelime alfabetik sırada verilmelidir.

Giriş: Bu kısımda okuyucu çalışmanın önemi ve güncelliği konusunda ikna edilmelidir. Makalenin bu bölümünde, okuyucu ilave bir kaynağa gerek duymadan makaleyi anlayabilecek şekilde hazırlanmalıdır. Giriş kısmı gereğinden uzun ya da kısa olmamalı, konu ile alakası olmayan bilgi ve kaynaklardan kaçınılmalıdır. Verilen kaynakların gerekli ve güncel olduğundan emin olunmalıdır. Girişin son paragrafında çalışmanın hangi konu üzerine odaklandığı ve nelerin hedeflendiği net olarak belirtilmelidir.

Materyal ve Yöntem: Kullanılan materyal yeterince tanıtılmalıdır. Bitki materyallerinde mümkünse en ayrıntılı sınıflama verilmelidir. Bitki, hayvan ve mikroorganizma materyalleri, kültivar, tür, takson ve özel karakteristikleri ile birlikte verilmeli, topraklar olası en ayrıntılı sınıfında verilmeli ve sınıflamada uluslararası bilim camiasında kabul görmüş sınıflama verilmelidir. Materyallerin verilmesinde materyallerin ticari isimleri yerine genel adları verilmelidir. Şayet ticari isim verilmek zorunda ise, araştırmanın yapıldığı kurumun ilgili marka ile herhangi bir ticari ilişkisinin olmadığı, marka adının okuyucuyu bilgilendirmek amaçlı verildiğini belirten bir dipnot ilgili sayfanın altında yer almalıdır. Yöntemler şayet ilk defa veriliyorsa, mümkün en ince ayrıntısına kadar verilmelidir, daha önce kullanılmış, bilinen bir yöntem ise referansı verilmelidir. Materyal ve yöntemlerin verilmesinde çalışmanın, konu hakkında uzman bir başka kişi tarafında tekrarlanabilir olup olmadığı kıstas alınmalıdır. İstatistiksel analizlerin verilmesinde, hangi deneme deseninin uygulandığı ve sonuçların değerlendirilmesinde hangi yöntemlerin uygulandığı, sıfır hipotezlerinin test edilmesinde hangi önem seviyelerinin esas alındığı açıkça belirtilmelidir. Şayet istatiksel yöntem bilinen bir yöntem ise yöntemin adının ve kaynağın verilmesi yeterlidir. Ancak yöntem yeni ya da yeni sayılabilecek bir yöntem ise yöntem hakkında ayrıntılı bilgi verilmelidir.

Sonuçlar: Sonuçlar, açık, kısa ve net bir şekilde sunulmalıdır. Sonuçların sunulmasında çizelge ve şekiller kullanılmalı, ancak aynı bilgilerin hem çizelge hem de şekillerde verilmesinden kaçınılmalıdır. Genel bir kural olarak, aralarında ilişki bulunan veriler şekillerde, tekrarlanan veriler ise tablolarda verilmelidir. Kalabalık veriler tanımsal istatistikler kullanılarak tablolarda özetlenmelidir. Bu kısımda materyal ve yöntemler kısmında verilen bilgilerin tekrarlanması gibi hatalardan kaçınılmalıdır. Makaleler hazırlanırken, uluslararası birim ve sembollerinin kullanılmasına dikkat edilmelidir. Ondalıkların ayrılmasında Türkçe makalelerde virgül, İngilizce makalelerde nokta kullanılmalıdır.

Tartışma: Bu bölümde sonuçların ne anlama geldiği ortaya konmalıdır. Sonuçlar daha önce benzer çalışmalarda elde edilmiş olanlarla kıyaslanmalı, sonuçların daha önce yapılmış benzer çalışmalarda elde edilen bulgular ile benzerlikleri ve tezatlıkları açıkça tartışılmalı ve olası nedenler belirtilmelidir. Verilerin tartışılmasında çizelge ve şekillerdeki verilerin tekrarlanması gibi bir hataya asla düşülmemeli, bu sonuçların ne anlama geldiği belirtilmelidir. İstatistiki analizlerin sonuçların tartışılmasında istatistik değil sonuç tartışılmalıdır. Tartışma bölümü yazılırken, makalede kullanılan şekil ve çizelgeler referans olarak tutulmalı ve özellikle konu ile ilgili literatürden makaleyi destekleyecek bilgi açık bir şekilde yazılmalıdır. Bu kısımda materyal ve yöntemler kısmında verilen bilgilerin tekrarlanması gibi hatalardan kaçınılmalıdır.

Teşekkür: Bu kısım, kaynaklar listesinden hemen önce gelmelidir. Çalışmaya destek veren kurum, kuruluş ve çalışmada emeği geçen ancak makalede yazar olarak yer almayan kişilere teşekkür edilmelidir. Destek sağlayan kurum veya kuruluşların isimleri tam olarak yazılmalıdır.

ATIF ve KAYNAKÇA

Atıfların metin içerisinde verilmesinde aşağıdaki kurallar uygulanmalıdır.

1. Kaynak listesi, metinde atıf yapılan ve yayınlanmış veya yayınlanmakta olan çalışmaları içermelidir. Metin içerisinde kaynak verirken isim-yıl sistemi esas alınmalıdır. (örneğin: (Keleş, 2010), (Erdönmez and Özden, 2009), (Başkent et al., 2008), (Başkent ve ark., 2010).

2. Kaynak cümle içinde kullanılıyorsa, sadece tarih parantez içinde verilmelidir, örneğin: “Erşahin (2001)’e göre” veya “Göl and Dengiz (2008) tarafından önerildiği gibi”.

3. Üç veya daha fazla yazarlı atıflar için, sadece birinci yazarın ismi kullanılmalı ve daha sonra “ve ark.” Terimi takip etmelidir, örneğin: “(Başkent ve ark., 2002)” veya “ Başkent ve ark. (2002) tarafından ifade edildiği gibi”.

4. Aynı yazar tarafından aynı yılda birden fazla atıf olması durumunda, “a”, “b”, vb. Harfler kullanılmalıdır. Örneğin “(Keleş, 2005a, 2005b)”.

5. Birden fazla kaynağın aynı anda verilmesinde kaynaklar noktalı virgül ile ayrılmalı ve kronolojik sıraya göre sıralanmalıdır, örneğin: “(Erşahin, 2001; Başkent ve ark., 2002)”.

6. Kaynaktan sonraki kesmelerde yıl değil yazarların soyadı ya da kısaltalar esas alınmalıdır; örneğin, Erşahin (2006)’e göre…………..

7. Kaynaklar verilirken tarih ve isim bir virgül ile ayrılmalıdır; örneğin, (Keleş, 2015; Erşahin et al., 2016).

8. Şayet kaynak Türkçe ise yazarların isimleri arasındaki bağlaç “ve” olmalı, İngilizce ise “and” olmalıdır; örnek (Erdönmez and Özden, 2009; Sünal ve Erşahin, 2013).

9. Aynı şekilde ikiden fazla yazarlı kaynaklarda da şayet kaynak Türkçe ise “ve ark.) İngilizce ise “et al.) kısaltması kullanılmalıdır; örnek (Işık ve ark., 2015; Öner et al., 2016).

10. İngilizce makalelerde “ve ark.” karşılığı “et al.” ve “ve”nin karşılığı olarak and kullanılmalıdır.

11. Makale Türkçe olsa bile, atıf yapılan kaynak İngilizce ise, kaynak vermede İngilizce takılar kullanılmalıdır. Örneğin; Li and Miller (2005) (Li ve miller (2005) değil), ya da Jones et al. (2000), (John ve ark., 2000) değil). Kaynakların düzenlenmesinde bilgisayar programları (EdnNote, Mendeley, vs) kullanılabilir. Mendeley ücretsiz olarak indirilebilmektedir (https:/www.mendeley.com). Mendeley ya da EndNot’un kullanılması halinde “Forest Ecology and Management” dergisinin kaynak verme formatı esas alınmalıdır.

Kaynakların listelenmesinde aşağıdaki hususlar uygulanmalıdır

Kaynak bir makale ise: Yazar(lar)ın soyadı, adının baş harfleri, yayım yılı. Makalenin başlığı (sadece ilk kelimenin baş harfi büyük). dergi adı (ya da kısaltması), sayı(cilt), ilk ve son sayfa numarası. DOI adresi.

Örnek

Çakır, M., 2018. Richness and diversity of litter and soil fauna as affected by differences in three fir species. Bosque, 39(1), 441-447. https://doi.org/10.4067/S0717-92002018000300441.

Çakır, M., Makineci, E., 2020. Litter decomposition in pure and mixed Quercus and Fagus stands as influenced by arthropods. The Journal of Forestry Research 31, 1123–1137. https://doi.org/10.1007/s11676-019-00915-y.

Kaynak bir bildiri ise: Yazar(lar)ın soyadı, adının baş harfleri, yayım yılı. Bildiri başlığı (sadece ilk kelimenin baş harfi büyük). Sempozyum (Kongre) adı, Yayın evi, Sempozyumun düzenlendiği yer, ilk ve son sayfa numarası.

Örnek

Ercanlı, İ., Günlü, A., Şenyurt, M., Bolat, F., Kahrıman, A., 2016. Artificial neural network for predicting stand carbon stock from remote sensing data for even-aged scots pine (Pinus sylvestris L.) Stands in the taşköprü-çiftlik forests. 1st International Symposium of Forest Engineering and Technologies (FETEC), Bursa Technical University, Bursa, pp. 244-252.

Kaynak bir kitap ise: Yazar(lar)ın soyadı, adının baş harfleri, yayım yılı. Kitabın başlığı (ve, ile, vb. ekler hariç bütün kelimelerin baş harfi büyük). Yayın evi , sayı, ilk ve son sayfa numarası.

Örnek

Day, R.A., 1994. How to Wright and Publish a Scientific Paper. Cambridge University Press, Cambridge.

Kaynak bir kitap bölümü ise:

Yazar(lar)ın soyadı, adının baş harfleri, yayım yılı. Bölümün başlığı (ve, ile, vb. ekler hariç bütün kelimelerin baş harfi büyük), editör (ler)in adının ilk harfi, soyadı, Kitabın adı (ve, ile, vb. ekler hariç). basım yayımcı kurluş ve basım yeri, bölümün ilk ve son sayfa numarası.

Örnek:

McLean, E., 1982. Soil pH and lime requirement, in: Page, A.L., Miller, R.H., Keeney, D.R. (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties. American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, pp. 199–224.

Kaynak bir web sitesi ise:

Sitenin adı, kon başlığı, sitenin adresi, erişim tarihi (gün, ay, yıl).

Örnek:

Cancer Research UK, 1975. Cancer statistics reports for the UK. http://www.cancerresearchuk.org/aboutcancer/statistics/cancerstatsreport/ (accessed 13.03.03).

Kaynak bir tez ise:

Yazar soyadının tamamı, Adının baş harfi., Yayım yılı. Tezin verildiği üniversite, bulunduğu şehir.

Ohman, K., 2001. Forest planning with consideration to spatial relationships. Doctoral Thesis, Swedish University of Agricultural Sciences, Umea.

Kaynak bir veri tabanı ise:

Veri tabanı sahiplerinin soyadı, adının Baş harfi, Veri tabanının yayımlandığı yıl. Veri tabanının adı. Veri tabanının İnternet adresi.

Örnek:

Oguro, M., Imahiro, S., Saito, S., Nakashizuka, T., 2015. Mortality data for Japanese oak wilt disease and surrounding forest compositions. Mendeley Data, v1. https://doi.org/10.17632/xwj98nb39r.1.

Şekiller: Makaledeki bütün görseller “şekil” adı altında sunulmalıdır. Şekiller kaliteli (en az 300 dpi) olmalı, özellikle fotoğraf ve benzeri görsellerin basımdan sonraki durumları göz önüne alınarak gerekli düzenlemeler yapılmalıdır. Grafiklerin düzenlenmesinde, şekil ayrıntıları, eksen bilgileri ve yazıların büyüklüklerinin belirlenmesinde gerektiğinde basımda şekil boyutlarının %50 azaltılabileceği durumu göz önüne alınmalıdır. Şekiller metin içerisinde geçtikleri paragrafa en yakın olacak şekilde yerleştirilmelidir. Şekiller metinde geçtikleri sıraya göre numaralandırılmalı ve metinde şekillere numaraları ile atıf yapılmalıdır (yukarıdaki şekil, aşağıdaki şekil şeklinde değil). Çok parçalı şekillerde, her bir parça açık bir şekilde ifade edilmelidir (Şekil 1a, Şekil 1b gibi). Her bir şeklin bir başlığı olmalı ve başlık şeklin altında yer almalıdır. Şekil başlığı şeklin içeriğini metne başvurmadan anlaşılabilecek şekilde açıklayıcı olmalı, ancak gereksiz detaylar da içermemelidir. Şekil başlıklarında ilk kelimenin başı büyük, diğer kelimelerin ise tamamı ise zorunlu kalınmadıkça küçük harfle yazılmalıdır. Şekil başlıkları bir nokta ile bitirilmelidir. Şekiller alttan ve üstten metinden birer boş satır ile ayrılmalıdır.

Çizelgeler: Tüm çizelgeler, MS Word içerisinde tablo seçeneği kullanılarak oluşturulmalıdır. Tablolar da şekiller de olduğu gibi metinde ilk geçtikleri paragrafa en yakın olacak şekilde yerleştirilmelidir. Fazla kalabalık çizgeler ya bölünerek verilmeli ya da ek olarak verilmelidir. Çizelgelerin başlığı çizelge içeriğini tanımlamalı ve çizelgelerin içeriğinin metne başvurmadan anlaşılmasına izin vermelidir. Çizelge başlıkları çizelgelerin üstünde yer almalıdır. Çizelge içerisindeki sembol ve kısaltmalar çizelge altı bilgi olarak verilmelidir. Çizelge altı bilgilere çizelgeden atıf yapılırken “a”, “b”, vs gibi küçük harfler üst indis olarak kullanılmalıdır. Çizelge satır ve kolon başlıklarının yazımında ilk kelime büyük harfle başlamalı, daha sonraki kelimelerin tamamı (zorunlu kalınmadıkça) küçük harf ile yazılmalıdır. Tıpkı şekillerde olduğu gibi çizelgelere de metinde çizelge numarası ile atıf yapılmalıdır. Çizelge başlıklarında ilk kelimenin baş harfi büyük harfle diğer kelimelerin ise tamamı ise zorunlu kalınmadıkça küçük harfle yazılmalı, başlık bir nokta ile bitirilmelidir. Çizelgeler metinden alt ve üstten birer satır ile ayrılmalıdır.

Eşitlikler: Makalede verilecek bütün matematiksel eşitlikler “Eşitlik” adı altında verilmelidir. Eşitliklerin verilmesinde MS Word’un eşitlik yazım formatı kullanılmalı, her bir eşitlik ayrı bir satırda verilmeli ve her bir eşitliğin bir numarası olmalıdır. Eşitliklerin numaralandırılmasında tıpkı çizelge ve şekillerde olduğu gibi eşitliklerin metindeki sırası dikkate alınmalıdır. Her bir eşitliği takip eden ilk metinde eşitliğin içermekte olduğu sembol ve yabancı terimler eşitlikte geçtiği birimleri de dikkate alınarak açıklanmalıdır.

Kısaltmalar: Kısaltmalar, metin içerisinde ilk bahsedildiği yerde tanımlanmalıdır. Gerektiğinde, ileride ana başlıklar altında kullanıldıklarında okuyucunun avantajı açısından tekrar açıklanmalıdırlar. Kısaltmalar gelişigüzel yapılmamalı, uluslararası terimlerin kısaltılmasında kullanılan sembollere dikkat edilmelidir.

Dipnotlar: Dipnotların kullanımından mümkün olduğunca kaçınılmalıdır. Dipnotlarda kaynaklara yer verilmemelidir.

Ölçü Birimleri: Metrik sistem standart olup, mümkün olduğunca SI birimleri kullanılmalıdır. Ancak, SI birimlerinin alışılagelmiş farklı türevleri de kullanılabilir (örneğin, kg m^-3yerine g cm^-3)

Harçlar ve Ücretler: Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, yayınlanacak makaleler için herhangi bir harç veya ücret talep etmemektedir.

Ayrı Baskı: İletişim kurulan makale yazarına, herhangi bir ücret olmaksızın, makalenin yer aldığı basılı bir dergi ve makalenin pdf dosyası sağlanacaktır.

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi Yayın Politikaları
Bu rehberin Dergiye çalışma gönderecek olan bütün araştırmacılarımız tarafından dikkatle incelenmesi gerekmektedir.
Bu politikalar hazırlanırken yararlanılan kaynaklar rehberin sonunda belirtilmiştir.

AÇIK ERİŞİM POLİTİKASI
Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, bilimsel çalışmaların ilerletilebilmesi için bilgiye kolay ulaşılabilir olması gerektiğinin bilincinde bir dergi olarak, Budapeşte Açık Erişim Bildirgesinde yer alan, hakemli dergi literatürünün açık erişimli olması girişimini destekler ve yayınlanan tüm yazıları herkesin okuyabileceği ve indirebileceği bir ortamda ücretsiz olarak sunar. Bu bildirgede açık erişim, “bilimsel literatürün İnternet aracılığıyla finansal, yasal ve teknik bariyerler olmaksızın, erişilebilir, okunabilir, kaydedilebilir, kopyalanabilir, yazdırılabilir, taranabilir, tam metne bağlantı verilebilir, dizinlenebilir, yazılıma veri olarak aktarılabilir ve her türlü yasal amaç için kullanılabilir olması” anlamında kullanılmıştır. Bilimin ilerlemesinde bilgi paylaşımının rolü düşünüldüğünde, açık erişim, araştırmacılar ve okuyucular için büyük önem taşımaktadır. Bu sebeple bu dergide yer alan makaleler, yazarına ve orijinal kaynağa atıfta bulunulduğu sürece, kullanılabilir. Yazarlardan veya yayıncılardan izin alınması gerekmez. Bu dergideki makalelere arama motorları, web siteleri, bloglar ve diğer dijital platformlar arasında ulaşılabilir.
12 Eylül 2012 tarihinde kabul edilen, yayın kurulumuzun da benimsediği bu açık erişim politikalarına http://www.budapestopenaccessinitiative.org/boai-10-translations/turkish-translation adresinden ulaşılabilir.

CREATİVE COMMONS
Creative Commons lisansı, telif hakkı bulunan bir eserin veya çalışmanın ücretsiz olarak dağıtılmasını sağlayan bir çeşit kamu telif hakkı lisansıdır. Bir yazar oluşturduğu eserin kullanılması için paylaşmak veya üzerinde değişiklikler yapma hakkını vermek istediğinde CC lisansını kullanır.
Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi’nde yayınlanan tüm yazılar için "Creative Commons Attribution License (Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY NC 4.0))" lisansını uygun bulmaktadır.
Bu lisans, diğer yazarların, ticari olmayan amaçla ve eserinize atıfta bulunmak şartıyla, eserinizi kendi eserlerinde kullanmasına izin verir.
Açık erişim, disiplinler arası gelişimi pekiştiren ve farklı disiplinler arasında iş birliğini teşvik eden bir yaklaşımdır. Bu nedenle DERGİ, makalelerine daha fazla erişim ve daha şeffaf bir inceleme süreci sunarak kendi alanına katkıda bulunmaktadır.

ETİK POLİTİKASI
Bilimsel bir çalışma ortaya koyan tüm paydaşların (yazar, editör, hakem, yayıncı ve okuyucu), bilimin doğru bir şekilde ilerlemesine katkı sağlaması hedeflenir. Bu hedef gereğince hazırlanan bilimsel çalışmalarda bilimsel etik ilkelere uygunluk önemlidir.
Bu etik ilkeler, COPE (Committee on Publication Ethics) tarafından hazırlanan yönerge esas alınarak tarafımızca kabul edilmiştir ve paydaşlar tarafından da benimsenmesi önerilerek, bir kısmı ile aşağıda sunulmuştur.
Yazarların Etik Sorumlulukları
Çalışmayla ilişkili verilerin doğruluğundan emin olmak, araştırmasına ilişkin kayıtlarını düzenli tutmak ve olası bir talep üzerine bu verilere erişim verebilmek.
Gönderdiği makalenin başka bir yerde yayınlanmadığından veya kabul edilmediğinden emin olmak.
Sunduğu içerik yayınlanmış veya sunulan içerikle eşleşirse, bu çakışmayı kabul etmek ve alıntı yapmak, gerektiğinde editöre, çalışmasıyla ilgili benzer içeriğe sahip olabilecek herhangi bir çalışma varsa bunun bir kopyasını sunmak, başka kaynaklardan herhangi bir içeriği çoğaltmak ya da kullanmak için izin almak, atıf göstermek.
İnsan veya hayvan denek içeren tüm çalışmalar için ulusal ve uluslararası yasalara ve yönergelere uygun olmasını sağlamak, (örneğin, WMA Helsinki Bildirgesi, NIH Laboratuar Hayvanlarının Kullanımına İlişkin Politika, Hayvanların Kullanımına İlişkin AB Direktifi) gerekli onayların alındığını onaylamak, denek mahremiyete saygı göstermek. Çalışmasına dair ilgili etik kurul onaylarını ve araştırma detaylarını çalışmanın “Gereç ve Yöntem” kısmında belirtmek.
Herhangi bir çıkar çatışması durumunda, makalesiyle ilgili etik bir ihlal tespit ettiğinde bunu editör ve yayıncı ile paylaşmak, hata beyanı, zeyilname, tazminat bildirimi yayınlamak veya gerekli görüldüğü durumlarda çalışmayı geri çekmek.
Editörlerin Etik Görev ve Sorumlulukları
Cinsiyet, dini veya politik inançlar, yazarların etnik veya coğrafi kökenleri üzerine ayrım yapılmaksızın görevlerini yerine getirirken dengeli, objektif ve adil bir şekilde hareket etmek.
Dergiye gönderilen çalışmaları içeriğine göre değerlendirmek, hiçbir yazara ayrıcalık göstermemek.
Olası çıkar çatışmalarını önlemek adına gerekli önlemleri almak ve varsa mevcut beyanları değerlendirmek.
Sponsorlu çalışmaları veya özel konulardaki çalışmaları diğer çalışmalarla aynı şekilde ele almak,
Etik ihlali niteliğinde bir şikayet olması durumunda, derginin politika ve prosedürlerine bağlı kalarak gerekli prosedürleri uygulamak. Yazarlara, gelen şikayete cevap vermek için bir fırsat vermek, çalışma kime ait olursa olsun gerekli yaptırımları uygulamaktan kaçmamak.
Derginin amaç ve kapsamına uygun olmaması durumunda gelen çalışmayı reddetmek.
Hakemlerin Etik Sorumlulukları
Editörün karar verme sürecine katkıda bulunmak için makaleyi objektif olarak zamanında incelemek ve sadece uzmanlık alanı ile ilgili çalışmaları değerlendirmeyi kabul etmek.
Değerlendirmeyi nesnel bir şekilde sadece çalışmanın içeriği ile ilgili olarak yapmak. Dini, siyasi ve ekonomik çıkarlar gözetmeden çalışmayı değerlendirmek.
Yayınlanacak makalenin kalitesini yükseltmeye yardımcı olacak yönlendirmelerde bulunmak ve çalışmayı titizlikle incelemek. Yorumlarını yapıcı ve nazik bir dille yazara iletmek.
Editör ve yazar tarafından sağlanan bilgilerin gizliliğini korumak, gizlilik ilkesi gereği incelediği çalışmayı değerlendirme sürecinden sonra yok etmek, kör hakemliğe aykırı bir durum varsa editöre bildirmek ve çalışmayı değerlendirmemek.
Potansiyel çıkar çatışmalarının (mali, kurumsal, işbirlikçi ya da yazar ve yazar arasındaki diğer ilişkiler) farkında olmak ve gerekirse bu yazı için yardımlarını geri çekmek konusunda editörü uyarmak.
Yayıncının Etik Sorumlukları
Bilimsel bir çalışmada görev alan paydaşlardan yayıncının da bütün bu etik ilkeler kapsamında hareket etmesi gerekir.
Yayıncı, elinde bulundurduğu iletişim gücünü hiçbir bireysel çıkar gözetmeden kullanmak ve hedef kitlesini doğru yönlendirmekle yükümlüdür.
Bünyesinde yayınlanan her çalışmanın mülkiyet ve telif hakkını korur ve yayınlanmış her ürünün arşivlenmesi görevini üstlenir.
Kişiler etik olmayan bir durumla karşılaştıklarında yayıncıyla iletişime geçmekten çekinmemelidir.
Bilimsel araştırma ve yayın etiğine aykırı olduğu düşünülen eylemlerden bazıları:
• İntihal: Başkalarının özgün fikirlerini, metotlarını, verilerini veya eserlerini bilimsel kurallara uygun biçimde atıf yapmadan kısmen veya tamamen kendi eseri gibi göstermek,
• Sahtecilik: Bilimsel araştırmalarda gerçekte var olmayan veya tahrif edilmiş verileri kullanmak
• Çarpıtma: Araştırma kayıtları veya elde edilen verileri tahrif etmek, araştırmada kullanılmayan cihaz veya materyalleri kullanılmış gibi göstermek, destek alınan kişi ve kuruluşların çıkarları doğrultusunda araştırma sonuçlarını tahrif etmek veya şekillendirmek,
• Tekrar yayım: Mükerrer yayınlarını akademik atama ve yükselmelerde ayrı yayınlar olarak sunmak,
• Dilimleme: Bir araştırmanın sonuçlarını, araştırmanın bütünlüğünü bozacak şekilde ve uygun olmayan biçimde parçalara ayırıp birden fazla sayıda yayımlayarak bu yayınları akademik atama ve yükselmelerde ayrı yayınlar olarak sunmak,
• Haksız yazarlık: Aktif katkısı olmayan kişileri yazarlar arasına dâhil etmek veya olan kişileri dâhil etmemek, yazar sıralamasını gerekçesiz ve uygun olmayan bir biçimde değiştirmek, aktif katkısı olanların isimlerini sonraki baskılarda eserden çıkartmak, aktif katkısı olmadığı halde nüfuzunu kullanarak ismini yazarlar arasına dâhil ettirmek,
• Destek alınarak yürütülen araştırmalar sonucu yapılan yayınlarda destek veren kişi, kurum veya kuruluşlar ile bunların katkılarını belirtmemek,
• Henüz sunulmamış veya savunularak kabul edilmemiş tez veya çalışmaları, sahibinin izni olmadan kaynak olarak kullanmak,
• İnsan ve hayvanlar üzerinde yapılan araştırmalarda etik kurallara uymamak, yayınlarında hasta haklarına saygı göstermemek, hayvan sağlığına ve ekolojik dengeye zarar vermek, gerekli izinleri almamak,
• Bilimsel araştırma için sağlanan veya ayrılan kaynakları, mekânları, imkânları ve cihazları amaç dışı kullanmak,
• Akademik atama ve yükseltmelerde bilimsel araştırma ve yayınlara ilişkin yanlış veya yanıltıcı beyanda bulunmak,

İNTİHAL POLİTİKASI
İntihal (aşırma) kasti olup olmaması önemsenmeksizin, bir etik ihlalidir. Çalışmaların başka kaynaklarla, referans gösterilmeden benzeşmesi ve bu haliyle yayına alınması etik olmamasının yanında suçtur ve kabul edilemez.
Yayın Kurulu, dergiye gönderilen çalışmalarla ilgili aşırma, atıf manipülasyonu ve veri sahteciliği iddia ve şüpheleri karşısında COPE kurallarına uygun olarak hareket edebilmektedir.
TELİF HAKKI DEVRİ
Yayınlanmak üzere Dergimize gönderilen çalışmalar, daha önce herhangi bir şekilde yayınlanmamış veya herhangi bir yere yayınlanmak üzere gönderilmemiş, özgün çalışma niteliği taşımalıdır. Kişiler çalışmalarını gönderirken, çalışmanın kısmen veya tamamen, herhangi başka bir platformda daha önce yayınlanmadığı, yayın için değerlendirmede bulunmadığını beyan etmekle yükümlüdür. Aksi bir durumla karşılaşıldığında ilgili yaptırımlar uyarınca yazar durumdan sorumlu tutulacaktır.

Yazarlar, yayımlanan çalışmalarının telif hakkını korur ve çalışmalarının ilk yayın hakkını dergimize (Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi) verir. Makalelerin değerlendirilmek üzere gönderilmesiyle birlikte yazarlar, çalışmalarının kabul edilmesi halinde Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası (CC BY-NC 4.0) lisansı altında yayımlanacağını kabul ederler. Bu lisans kapsamında; üçüncü taraflar, orijinal esere uygun şekilde atıf yapılması ve ticari amaçlarla kullanılmaması şartıyla, materyali herhangi bir ortam veya formatta kopyalayabilir, dağıtabilir ve çoğaltabilir. Ticari kullanım dışındaki paylaşımlar için yayıncıdan ayrıca yazılı izin alınması gerekmez.

Derginin yayın süreçleri, Uluslararası Tıbbi Dergileri Editörler Kurulu (ICMJE), Dünya Tıbbi Editörler Derneği (WAME), Bilim Editörleri Konseyi (CSE), Yayın Etiği Kurulu (COPE), Avrupa Bilim Editörleri Derneği (EASE) ve Ulusal Bilgi Standartları örgütü (NISO) kılavuzları uyarınca yürütülür.
Yazarların; patent, telif hakkı dışında kalan bütün tescil edilmemiş hakları, çalışmayı satmamak koşulu ile kendi amaçları için çoğaltma hakkı, yazarın kendi kitap ve diğer akademik çalışmalarında, kaynak göstermesi koşuluyla, çalışmanın tümü ya da bir bölümünü kullanma hakkı, çalışma künyesini belirtmek koşuluyla kişisel web sitelerinde veya üniversitesinin açık arşivinde bulundurma hakkı gibi hakları saklıdır.
Yazarlar, basılı ya da elektronik formatta yardımcı resimler, tablolar ya da diğer her türlü içerik dahil daha önce yayımlanmış içeriği kullanırken telif hakkı sahibinden izin almalılardır. Bu konudaki yasal, mali ve cezai sorumluluk yazarlara aittir.
Dergimize çalışma gönderecek yazarlar, "Telif Hakkı Devir ve Devir Formu" belgesini doldurmalıdır. Yazar(lar) doldurdukları formu ıslak imza ile imzalamalıdır. İmzalanan form Dergiye, önce taranarak e-posta ile ilk başvuru sırasında, sonrasında da posta aracılığı ile gönderilmelidir.
ÇIKAR ÇATIŞMASI
Ekonomik veya kişisel fayda sağlanan durumlar çıkar çatışmasını meydana getirir. Bilimsel sürecin ve yayınlanan makalelerin güvenilirliği; bilimsel çalışmanın planlanması, uygulanması, yazılması, değerlendirilmesi, düzenlenmesi ve yayınlanması sırasında çıkar çatışmalarının objektif bir şekilde ele alınmasıyla doğrudan ilişkilidir.
Finansal ilişkiler en kolay belirlenebilen çıkar çatışmalarıdır ve derginin, yazarların ve bilimin güvenilirliğini zedelemesi kaçınılmazdır. Bu çatışmalara bireysel ilişkiler, akademik rekabet veya entelektüel yaklaşımlar sebep olabilir. Yazarlar, çalışmanın tüm verilerine erişimi kısıtlayan veya verileri analiz etme, yorumlama, makaleleri hazırlama, yayınlama vb. yeteneklerine müdahale eden, hem kar amaçlı hem de kar amacı gütmeyen sponsorlarla anlaşmalara girmekten mümkün olduğunca kaçınmalıdır.
Çıkar çatışmalarının önlenmesi adına editörler de, çalışmaların değerlendirilmesi sırasında aralarında herhangi bir ilişki bulunabilecek kişileri bir araya getirmekten kaçınmalıdır. Makaleler hakkında son kararı veren editörlerin de karar verecekleri konulardan hiçbiri ile kişisel, profesyonel veya finansal bağlarının olmaması gerekir. Kişiler makalelerin etik ilkeler çerçevesinde değerlendirilebilmesi ve bağımsız bir süreç yürütülebilmesi için olası çıkar çatışmaları ile ilgili olarak yayın kurulunu bilgilendirmelidir.
Yayın kurulumuz bütün bu durumları göz önünde bulundurarak değerlendirme sürecinin tarafsız bir şekilde yürütülebilmesi için özverili bir şekilde çalışmaktadır.

DİJİTAL ARŞİVLEME POLİTİKASI

İçeriklerimiz LOCKSS ağı üzerinden uzun dönem korunmaktadır.

Politikaların hazırlanması ve benimsenmesi sürecinde yararlanılan kaynaklar:
Budapeşte Açık Erişim Bildirgesi
ICMJE (International Committee Of Medical Journal Editors)
Creative Commons
COPE (Committee on Publication Ethics)
Eğitim ve Bilim Dergisi Yayın Politikaları
DOAJ Principles of Transparency and Best Practice in Scholarly Publishing, Version 3
YÖK Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi

Editör

Meriç ÇAKIR

Ormancılık, Orman Ekosistemleri, Toprak Biyolojisi, Toprak Ekolojisi

Editör Yardımcısı

Semih EDIS

Ekosistem Hizmetleri (Tozlaşma dahil), İklim Değişikliği Etkileri ve Uyarlama (Diğer), Su Kalitesi ve Su Kirliliği, Hidroloji, Ormancılıkta Havza Yönetimi

Ebru GÜL

Ormancılık, Orman Biyoçeşitliliği, Orman Ekosistemleri, Toprak Ekolojisi

Betül TÜLEK

Peyzaj Planlama, Peyzaj Tasarımı

Editör Kurulu

Serkan GÜLSOY

Ekoloji, Ekolojik Uygulamalar, Manzara Ekolojisi, Ormancılık, Orman Biyoçeşitliliği, Orman Ekosistemleri, Orman Yetiştirme, Toprak Ekolojisi, Toprak ve Su Kaynaklarının Korunması ve Islahı

SC

Serban CHIVULESCU

Orman Biyoçeşitliliği, Orman Biyometrisi, Orman Ekosistemleri

BB

Borut BOSANCIC

Biyoinformatik Yöntem Geliştirme, Tarımsal Biyoteknoloji (Diğer), Zootekni, Genetik ve Biyoistatistik