Öz
Buildings account for a significant percentage of global energy consumption. Optimizing building energy consumption is important in terms of reducing carbon emissions and environmental impacts. In particular, with the advancement of technology in recent years, the use of artificial intelligence algorithms has gained importance in the field of building energy efficiency. Machine learning algorithms are used as an effective method for optimizing building energy consumption and predicting models, but these algorithms have limited interpretability. In studies conducted in the literature, the SHAP algorithm stands out as a powerful analysis algorithm that explains these unexplained prediction models, makes them easier to interpret, and explains the effects of variables. This study aims to examine the use of the Shapley Additive Explanations (SHAP) algorithm, one of the interpretable machine learning approaches, in energy efficiency prediction and evaluation using a bibliometric and systematic approach. In this context, 162 studies published between 2016 and 2025 were identified using the Scopus database in the first stage. Subsequently, bibliometric analysis was performed on 70 studies published between 2020 and 2025, applying inclusion-exclusion criteria appropriate to the study's objectives. The bibliometric analysis was conducted using the VOSviewer software tool. This analysis evaluated the trends of the SHAP algorithm in the field of building energy efficiency according to countries, institutions, journals, author collaborations, publication years, and keyword relationships. The results of the study show that SHAP is becoming increasingly popular in the field of building energy efficiency and is being used in conjunction with different machine learning algorithms. This study aims to guide future research by revealing the current status and trends of the SHAP algorithm in the field of building energy efficiency.
Anahtar Kelimeler
AI algorithms building energy efficiency explainable AI machine learning algorithms SHAP algorithm
Kaynakça
- Abdelaziz, A., Santos, V., & Dias, M. S. (2021). Machine learning techniques in the energy consumption of buildings: A systematic literature review using text mining and bibliometric analysis. Energies, 14(22). https://doi.org/10.3390/en14227810
- Alsamraee, S. A., & Khanna, S. (2025). High-resolution energy consumption forecasting of a university campus power plant based on advanced machine learning techniques. Energy Strategy Reviews, 60. https://doi.org/10.1016/j.esr.2025.101769
- Chen, C., Gao, Z., Zhou, X., Wang, M., & Yan, J. (2025). Dynamic energy consumption quota for public buildings based on multi-level classification and data correction. Journal of Building Engineering, 99. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.111618
- Chen, Z., Xiao, F., Guo, F., & Yan, J. (2023). Interpretable machine learning for building energy management: A state-of-the-art review. Advances in Applied Energy, 9. https://doi.org/10.1016/j.adapen.2023.100123
- Cui, X., Lee, M., Koo, C., & Hong, T. (2024). Energy consumption prediction and household feature analysis for different residential building types using machine learning and SHAP: Toward energy-efficient buildings. Energy and Buildings, 309. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.113997
- Geng, S., Wang, Y., Zuo, J., Zhou, Z., Du, H., & Mao, G. (2017). Building life cycle assessment research: A review by bibliometric analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 76, 176-184. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.068
- Hatami, A. M., Sabour, M. R., Hajbabaie, M. R., & Nematollahi, H. (2022). Global trends of VOSviewer research, emphasizing Environment and Energy areas: A bibliometric analysis during 2000-2020. Environmental Energy and Economic Research, 6(1), 1-11. https://doi.org/10.22097/EEER.2021.301784.1216
- Kangalli Uyar, S. G., Ozbay, B. K., & Dal, B. (2025). Interpretable building energy performance prediction using XGBoost Quantile Regression. Energy and Buildings, 340. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115815
- Kemeç, A., & Altınay, A. T. (2023). Sustainable Energy Research Trend: A Bibliometric Analysis Using VOSviewer, RStudio Bibliometrix, and CiteSpace Software Tools. Sustainability (Switzerland), 15(4). https://doi.org/10.3390/su15043618
- Korsavi, S. S., Azari, R., Iulo, L. D., & Mahdavi, M. (2025). Determinants of U.S. residential energy consumption at national and state levels: Policy implications. Energy Policy, 202. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2025.114594
- Li, Y., Gao, F., Yu, J., & Fei, T. (2025). Machine learning based thermal comfort prediction in office spaces: Integrating SMOTE and SHAP methods. Energy and Buildings, 329. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.115267
- Liu, J., & Chen, J. (2025). Applications and Trends of Machine Learning in Building Energy Optimization: A Bibliometric Analysis. Buildings, 15(7), 994. https://doi.org/10.3390/buildings15070994
- Lundberg, S. M., Allen, P. G., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. https://github.com/slundberg/shap.
- Minassian, R., Mihăiţă, A. S., & Shirazi, A. (2025). Optimizing indoor environmental prediction in smart buildings: A comparative analysis of deep learning models. Energy and Buildings, 327. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.115086
- Motuzienė, V., Bielskus, J., Džiugaitė-Tumėnienė, R., & Raudonis, V. (2025). Occupancy-Based Predictive AI-Driven Ventilation Control for Energy Savings in Office Buildings. Sustainability (Switzerland), 17(9). https://doi.org/10.3390/su17094140
- Nguyen, N. M., & Cao, M. T. (2025). Energy use intensity analysis of office buildings using green BIM-integrated Interpretable machine learning. Journal of Building Engineering, 108. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.112760
- Souley Agbodjan, Y., Wang, J., Cui, Y., Liu, Z., & Luo, Z. (2022). Bibliometric analysis of zero energy building research, challenges and solutions. Solar Energy, 244, 414–433. https://doi.org/10.1016/j.solener.2022.08.061
- Tzionis, G., Kougka, G., Gialampoukidis, I., Vrochidis, S., Kompatsiaris, I., & Vlachopoulou, M. (2025). Enhancing robustness in feature importance methods with NAFIC and CESHAP for improved interpretability. Applied Artificial Intelligence, 39(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2025.2515062
- Wang, H., Li, J., & Mao, P. (2025). Identifying factors influencing energy saving cognition-behavior gaps in shared residential spaces using interpretable machine learning: A dormitory case study. Journal of Building Engineering, 100. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.111809
- Zeng, R., & Chini, A. (2017). A review of research on embodied energy of buildings using bibliometric analysis. Energy and Buildings, 155, 172–184. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.09.025
- Zhang, L., Cao, M., Li, N., Luo, L., Chen, Y., & Li, Z. (2025). Machine learning prediction of heating and cooling loads based on Athenian residential buildings’ simulation dataset. Energy and Buildings, 342. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115808
Öz
Binalar, küresel enerji tüketiminin önemli bir bölümünü oluşturur. Bina enerji tüketiminin optimize edilmesi, karbon salımının ve çevresel etkilerin azaltılması açısından önemlidir. Özellikle, son yıllarda teknolojinin gelişmesiyle birlikte bina enerji verimliliği alanında, yapay zeka algoritmalarının kullanımı önem kazanmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları, bina enerji tüketiminin optimizasyonu ve modelinin tahmininde etkili bir yöntem olarak kullanılmaktadır ancak bu algoritmaların yorumlanabilirliğinin sınırlı olduğu görülmektedir. Literatürde yapılan çalışmalarda, SHAP algoritması bu açıklanamayan tahmin modellerin anlaşılmasını, daha kolay yorumlanmasını ve değişkenlerin etkilerini açıklayan güçlü bir analiz algoritması olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, enerji verimliliği tahmini ve değerlendirmelerinde yorumlanabilir makine öğrenimi yaklaşımlarından, Shapley Additive Explanations (SHAP) algoritmasının kullanımını bibliyometrik ve sistematik bir yaklaşımla incelemeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, ilk aşamada Scopus veri tabanı kullanılarak 2016–2025 yılları arasında yayınlanan 162 çalışma bulunmuştur. Sonrasında çalışmanın amacına uygun dahil etme-hariç tutma kriterleri uygulanarak 2020-2025 yılları arasında yayımlanan 70 çalışmanın bibliometrik analizi yapılmıştır. Bibliyometrik analizde, VOSviewer yazılım aracı kullanılmıştır. Bu analiz, SHAP algoritmasının bina enerji alanındaki eğilimleri, ülkeleri, kurumları, dergileri, yazar işbirlikleri, yayın yılları ve anahtar kelime ilişkilerine göre değerlendirmiştir. Çalışmanın sonuçları, SHAP'ın bina enerji verimliliği alanında giderek popülaritesinin arttığını ve farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile birlikte kullanıldığını göstermektedir. Bu çalışma, SHAP algoritmasının bina enerji verimliliği alanındaki mevcut durumunu ve eğilimlerini ortaya koyarak, gelecekteki araştırmalar için rehberlik etmeyi amaçlamaktadır.
Anahtar Kelimeler
Yapay zeka algoritmaları bina enerji verimliliği açıklanabilir yapay zeka makine öğrenmesi algoritmaları SHAP algoritması
Kaynakça
- Abdelaziz, A., Santos, V., & Dias, M. S. (2021). Machine learning techniques in the energy consumption of buildings: A systematic literature review using text mining and bibliometric analysis. Energies, 14(22). https://doi.org/10.3390/en14227810
- Alsamraee, S. A., & Khanna, S. (2025). High-resolution energy consumption forecasting of a university campus power plant based on advanced machine learning techniques. Energy Strategy Reviews, 60. https://doi.org/10.1016/j.esr.2025.101769
- Chen, C., Gao, Z., Zhou, X., Wang, M., & Yan, J. (2025). Dynamic energy consumption quota for public buildings based on multi-level classification and data correction. Journal of Building Engineering, 99. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.111618
- Chen, Z., Xiao, F., Guo, F., & Yan, J. (2023). Interpretable machine learning for building energy management: A state-of-the-art review. Advances in Applied Energy, 9. https://doi.org/10.1016/j.adapen.2023.100123
- Cui, X., Lee, M., Koo, C., & Hong, T. (2024). Energy consumption prediction and household feature analysis for different residential building types using machine learning and SHAP: Toward energy-efficient buildings. Energy and Buildings, 309. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.113997
- Geng, S., Wang, Y., Zuo, J., Zhou, Z., Du, H., & Mao, G. (2017). Building life cycle assessment research: A review by bibliometric analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 76, 176-184. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.068
- Hatami, A. M., Sabour, M. R., Hajbabaie, M. R., & Nematollahi, H. (2022). Global trends of VOSviewer research, emphasizing Environment and Energy areas: A bibliometric analysis during 2000-2020. Environmental Energy and Economic Research, 6(1), 1-11. https://doi.org/10.22097/EEER.2021.301784.1216
- Kangalli Uyar, S. G., Ozbay, B. K., & Dal, B. (2025). Interpretable building energy performance prediction using XGBoost Quantile Regression. Energy and Buildings, 340. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115815
- Kemeç, A., & Altınay, A. T. (2023). Sustainable Energy Research Trend: A Bibliometric Analysis Using VOSviewer, RStudio Bibliometrix, and CiteSpace Software Tools. Sustainability (Switzerland), 15(4). https://doi.org/10.3390/su15043618
- Korsavi, S. S., Azari, R., Iulo, L. D., & Mahdavi, M. (2025). Determinants of U.S. residential energy consumption at national and state levels: Policy implications. Energy Policy, 202. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2025.114594
- Li, Y., Gao, F., Yu, J., & Fei, T. (2025). Machine learning based thermal comfort prediction in office spaces: Integrating SMOTE and SHAP methods. Energy and Buildings, 329. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.115267
- Liu, J., & Chen, J. (2025). Applications and Trends of Machine Learning in Building Energy Optimization: A Bibliometric Analysis. Buildings, 15(7), 994. https://doi.org/10.3390/buildings15070994
- Lundberg, S. M., Allen, P. G., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. https://github.com/slundberg/shap.
- Minassian, R., Mihăiţă, A. S., & Shirazi, A. (2025). Optimizing indoor environmental prediction in smart buildings: A comparative analysis of deep learning models. Energy and Buildings, 327. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.115086
- Motuzienė, V., Bielskus, J., Džiugaitė-Tumėnienė, R., & Raudonis, V. (2025). Occupancy-Based Predictive AI-Driven Ventilation Control for Energy Savings in Office Buildings. Sustainability (Switzerland), 17(9). https://doi.org/10.3390/su17094140
- Nguyen, N. M., & Cao, M. T. (2025). Energy use intensity analysis of office buildings using green BIM-integrated Interpretable machine learning. Journal of Building Engineering, 108. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.112760
- Souley Agbodjan, Y., Wang, J., Cui, Y., Liu, Z., & Luo, Z. (2022). Bibliometric analysis of zero energy building research, challenges and solutions. Solar Energy, 244, 414–433. https://doi.org/10.1016/j.solener.2022.08.061
- Tzionis, G., Kougka, G., Gialampoukidis, I., Vrochidis, S., Kompatsiaris, I., & Vlachopoulou, M. (2025). Enhancing robustness in feature importance methods with NAFIC and CESHAP for improved interpretability. Applied Artificial Intelligence, 39(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2025.2515062
- Wang, H., Li, J., & Mao, P. (2025). Identifying factors influencing energy saving cognition-behavior gaps in shared residential spaces using interpretable machine learning: A dormitory case study. Journal of Building Engineering, 100. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.111809
- Zeng, R., & Chini, A. (2017). A review of research on embodied energy of buildings using bibliometric analysis. Energy and Buildings, 155, 172–184. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.09.025
- Zhang, L., Cao, M., Li, N., Luo, L., Chen, Y., & Li, Z. (2025). Machine learning prediction of heating and cooling loads based on Athenian residential buildings’ simulation dataset. Energy and Buildings, 342. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115808
Ayrıntılar
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Sürdürülebilir Mimari, Yapı (Diğer) |
| Bölüm | Derleme |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 23 Haziran 2025 |
| Kabul Tarihi | 23 Ekim 2025 |
| Erken Görünüm Tarihi | 19 Aralık 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 19 Aralık 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 5 Sayı: 2 |
Amaç ve Kapsam
Trakya Üniversitesi Mimarlık Fakültesi tarafından yayınlanan KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi bilginin serbest dolaşımını ve dağıtımını amaçlayan açık erişimli uluslararası hakemli bilimsel bir dergidir. 2021 yılından itibaren Haziran, Aralık aylarında olmak üzere yılda 2 kez elektronik dergi olarak yayımlanacaktır. Derginin yayın dili Türkçe ve İngilizce’dir. Mimarlık, peyzaj mimarlığı, iç mimarlık, şehir ve bölge planlama konularında teori, tasarım, planlama ve uygulama alanlarındaki çalışmalara yer vermektedir. Dergi ayrıca kurumsal yaklaşımla bölgesel hedefleri doğrultusunda Trakya, Balkanlar ve Avrupa ile ilgili çalışmaların yanında tarihi yapılar, koruma ve restorasyon, yapım teknolojileri, yapı malzemeleri ve sürdürülebilirlik konularına öncelik vermektedir.
Dergi açık erişimlidir, makale gönderme, makale işlemleri ve yayın için herhangi bir ücret alınmamaktadır. Derginin web sayfasından yayınlanan sayılarına ücretsiz olarak ulaşılabilmektedir.
Dergi bünyesinde, nicel ve nitel verileri kullanılarak yapılan özgün araştırma ve derleme makaleleri, vaka çalışmaları, teknik raporlar ve notlar, editöre mektup, tartışma, yarışma kritikleri ve analiz çalışmaları vb. kabul edilmektedir.
Mimari tasarım ve kuram
Kentsel planlama, tasarım ve kuram
Peyzaj mimarlığı
İç mimarlık tasarım ve kuram
Mimarlık tarihi
Koruma, restorasyon
Yapı teknolojileri / sistemleri
Proje yapım ve yönetimi
Yapı fiziği
Tasarım araçları ve tasarımda bilgi teknolojileri
Deprem araştırmaları
Dergide yayınlanmak üzere gönderilen makaleler editör ön incelemesinden sonra çift kör hakemlik yöntemi ile yapılan inceleme ve değerlendirmeden geçirilmektedir. Tüm makaleler için gerekli formlar dergi web sayfasından temin edinilebilir.
Yazım Kuralları
1. Derginin yayın dili İngilizce ve Türkçe'dir (İngilizce makalelere öncelik verilecektir). Dilbilgisi kurallarına uymayan makaleler değerlendirmeye alınmayacaktır.
2. Makale göndermek isteyen yazarlar şablona göre oluşturdukları tam metni, başlık sayfası ve telif hakkı devir formunu siteme yüklemelidir.
3. Yazar, çalışmasını makale yazım kurallarına uygun olarak düzenlemelidir. Yazım kurallarına uygun olmayan çalışmalar, hakem değerlendirmesine gerek duyulmaksızın reddedilmektedir.
4. Dergimiz, %20’nin altında intihal oranına sahip olan çalışmaları kabul etmektedir. Benzerlik oranı %20'nin altında olsa dahi Editör yazar/lardan değişiklik talep edebilir ya da çalışmayı reddedebilir.
5. Dergimizde kör hakemlik uygulaması yürütülmektedir. Bu nedenle ana makale dosyasında yazar/lara ait kimlik, kurum ve iletişim bilgisi yer almamalıdır. Yazar/lar hakkında bilgi içeren ana makale dosyası gönderilmesi durumunda çalışma reddedilmektedir.
6. Yazar(lar, etik kurul kararı gerektiren deney, anket, ölçek, görüşme, gözlem gibi nicel ya da nitel yöntemlerle veri toplamayı gerektiren araştırmalar için etik kurul onayı aldığını; etik kurul adı, karar tarihi ve sayısı aday makalenin ilk veya son sayfasında ya da yöntem bölümünde belirtmeli, etik kurul kararını gösteren belgeyi makalenin başvurusuyla birlikte göndermelidir.
7. Gönderilmiş olan makalenin telif hakkı dergiye devredilir ve yazar/yazarlara telif ücreti ödenmez.
8. Başlık sayfasında yazar/lara ait kimlik, kurum bilgileri ile e-posta adresi ve ORCID numarası belirtilmelidir. (ORCID numarası almak için adres: https://orcid.org/ )
9. Makalelerde şu bölümler yer almalıdır: Başlık - Özet ve Anahtar Kelimeler - Giriş - Materyal ve Yöntem - Bulgular - Tartışma ve Sonuç - Kaynakça.
10. Makaleler en fazla 25 sayfa olmalıdır. Makale Başlığı 20 kelimeden fazla olmamalıdır.
11. Tablolar ve şekiller ana metin içinde yerleştirilebilir. Şekiller minimum 300 dpi çözünürlüğüne sahip olmalıdır.
Makale şablonlarına https://dergipark.org.tr/tr/pub/kapu/page/13309 adresinden ulaşabilirsiniz.
Etik İlkeler ve Yayın Politikası
KAPU Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi, evrensel yayın kurallarına uygun şekilde yayın yapmayı ilke olarak edinmiştir. Bilimsel kurallar çerçevesinde hazırlanan çalışmalarda yayın sürecinin tüm bileşenlerinin; yayıncı, editörler, yazarlar, hakemler ve okuyucuların etik ilkelere uymaları gerekir. Bu etik ilkeler Yayın Etiği Komitesi (COPE/Committee on Publication Ethics) (https://publicationethics.org/) tarafından hazırlanan ve açık erişimde yayınladığı kılavuzlara ve Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi” (https://www.yok.gov.tr/Sayfalar/Kurumsal/mevzuat/bilimsel-arastirma-ve-etik-yonetmeligi.aspx) yönetmeliklerine göre hazırlanmıştır.
YAZARLARIN ETİK SORUMLULUKLARI
1. Yazar(lar), başka bir yayın organında yayınlanmış ya da yayınlanmak üzere gönderilmiş bir makalesini aynı anda KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’ne göndermemelidir.
2. Yazar(lar)ın gönderdikleri çalışmalar özgün olmalıdır. Yazar(lar), makale yazımı sırasında yararlandıkları kaynaklara etik ilkeler doğrultusunda doğru biçimde atıfta bulunmalı ve/veya alıntı yapmalıdır. Ayrıca görsel malzemeler için gerekli durumlarda, telif hakkı iznini almak yazarın sorumluluğundadır.
3. Çalışmanın oluşturulmasında içeriğe katkı sağlamayan kişiler yazar olarak belirtilmemelidir. Yayımlanmak üzere başvurusu yapılan bir makalenin yazar sırasını değiştirme, yazar çıkartma, yazar ekleme önerilmemelidir.
4. Yayınlanmak üzere gönderilen çalışmalar ile ilgili çıkar çatışması-çıkar birliği teşkil edebilecek durumlar ve ilişkiler açıklanmalıdır.
5. Değerlendirme sürecinde yazar(lar)dan makalelerine ilişkin bilgi ya da ham veri talep edilebilir.
6. Yazar(lar) kullanılan verilerin kullanım haklarına, araştırma/analizlerle ilgili izinlerin ya da üzerinde araştırma yaptıkları katılımcıların onayının alındığını gösteren belgeye sahip olmalıdır.
7. Yazar(lar)ın, değerlendirme veya erken görünüm aşamasındaki çalışmasıyla ilgili bir hatayı fark etmesi durumunda bilgi verme, düzletme ya da geri çekme işlemleri için editörle/editörler kuruluyla iletişime geçme ve işbirliği yapma yükümlülüğü bulunmaktadır.
8. Yazar(lar), etik kurul kararı gerektiren deney, anket, ölçek, görüşme, gözlem gibi nicel ya da nitel yöntemlerle veri toplamayı gerektiren araştırmalar için etik kurul onayı aldığını; etik kurul adı, karar tarihi ve sayısı aday makalenin ilk veya son sayfasında ya da yöntem bölümünde belirtmeli, etik kurul kararını gösteren belgeyi makalenin başvurusuyla birlikte sisteme yüklemelidir.
9. Bilimsel toplantılarda sunulan bildiriler, içerikleri genişletilerek KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’nde makale olarak yayınlanmak üzere teklif edilebilir. Makale daha önce bildiri, tez vb. olarak herhangi bir yerde sunulmuşsa, yazıya temel olan çalışma, kişi/kurumlarca desteklenerek ya da proje/araştırma desteğinden yararlanılarak hazırlanmışsa, dergi yazım formatındaki “Teşekkür ve Bilgi Notu” kısmında belirtilmelidir.
10. Yazarlar, metinde önyargı, genel görüş, argo, baskın kültür ve/veya kültürel varsayımlarından uzak durmalıdır.
11. Yazarlar hakemlerin değerlendirmelerine zamanında cevap vermelidir.
EDİTÖR, EDİTÖR YARDIMCILARI VE ALAN EDİTÖRLERİNİN ETİK SORUMLULUKLARI
1. Editörler tarafsızdır. Hakemlerin, yazar(lar)ın, araştırmacı, uygulayıcı ve okuyucuların ihtiyaç duydukları bilgi, beceri ve deneyim gereksinimlerini karşılamaya, gerektiğinde geri bildirim vermeye, yayın sürecinde düzeltme, açıklama gerektiren konularda açıklık ilkelerine göre davranmaya çaba göstermelidir.
2. Editörler, makalelerin yayımlanmasına karar verirken, makalelerin özgün olmasına, bilimsel alanyazına, okuyucu, araştırmacı ve uygulayıcılara katkı sağlamasına özen gösterirler.
3. Editörler, çalışmaların özgün değeri, alana katkısı, araştırma yönteminin geçerli ve güvenirliği, anlatımın açıklığı ile derginin amaç ve kapsamını göz önünde bulundurarak değerlendirme yaparlar.
4. Editörler, başvurusu yapılan çalışmaları ön değerlendirme aşamasına alır, hakem önerilerini göz önünde bulundurur, gerekmedikçe önceki editör(ler) tarafından verilen kararları değiştirmezler.
5. Editörler, derginin yayın politikaları arasında bulunan çift taraflı kör hakemlik ve değerlendirme süreci politikalarını uygular, hakemlerin kimlik bilgilerini gizli tutar, her makalenin tarafsız ve zamanında değerlendirme sürecinin tamamlanmasını sağlar.
6. Editörler, yazarlara açıklayıcı ve bilgilendirici şekilde bildirim ve dönüş sağlar.
7. Editörler, makaleleri alan editörleri ve hakemlerin uzmanlık alanlarını dikkate alarak gönderir, değerlendirmelerin tarafsız ve bağımsız yapılmasını destekler.
8. Editörler, hakemlerin değerlendirme aşamasında ihtiyaç duyacakları bilgi ve rehberleri sağlar.
9. Editörler, makalenin tarafsız değerlendirilmesi için editörler, hakemler ve yazar(lar) arasındaki çıkar çatışması-çıkar birliği olup olmadığını gözeterek çalışmaların yayın sürecinin bağımsız ve tarafsız bir şeklide tamamlanmasını garanti eder.
10. Editörler, hakem havuzunun kapsayıcı olmasını sağlar ve sürekli geliştirir.
11. Editörler, akademik görgü kurallarına uymayan ve bilimsel olmayan değerlendirmeleri engeller.
12. Editörler, dergi yayın süreçlerini yayın politikaları ve kılavuzlara uygun işletilmesini sağlar, süreçte görev alanları yayın politikaları konusundaki gelişmelerden bilgilendirir, gerektiğinde eğitim programı hazırlar.
13. Editörler, yayın sürecinde görev alan herkesle etkili bir iletişim içinde olur, yayın politikalarının ve derginin gelişimi için belirli aralıklarla toplantılar düzenler.
14. Editörler; dergide yayınlanan her makalenin dergi yayın politikaları ve uluslararası standartlara uygun olarak yayınlanmasından sorumludur.
15. Editörler, değerlendirilen çalışmalardaki kişisel verilerin korunmasını sağlar; yazar, hakem ve okuyucuların bireysel verilerini korurlar.
16. Editörler; değerlendirilen çalışmalarda insan ve hayvan haklarının korunmasını sağlamakla yükümlüdür. Çalışmalarda katılımcılarının açık onayının belgelendirilmesini önemser, çalışmanın katılımcılarına ilişkin etik kurul onayı
gerektiği deneysel araştırmalarda izinleri olmadığında çalışmayı reddetmekle sorumludur.
17. Editörler; görevi kötüye kullanmaya yönelik şikâyetler olması durumunda, nesnel bir soruşturma yaparak, konuyla ilgili bulguları paylaşır.
18. Editörler, çalışmalarda yer alan hata, tutarsızlık ya da yanlış yönlendirmeler içeren yargıların düzeltilmesini sağlamalıdır.
19. Editörler, yayınlanan makalelerin fikri mülkiyet hakkını korur, ihlal olması durumunda derginin ve yazar(lar)ın haklarını savunurlar. Ayrıca yayımlanan makalelerin içeriğinin başka yayınların fikri mülkiyet haklarını ihlal etmemesi konusunda gerekli önlemleri alırlar.
20. Editörler, dergide yayınlanan çalışmalara yönelik tutarlı eleştirileri dikkate alırlar, eleştirilen makalelerin yazar(lar)ına yanıt hakkı tanırlar.
21. Editörler, yazar, hakem ya da okuyuculardan gelen şikâyetleri inceleyerek gerekli açıklamaları yapmakla yükümlüdür.
HAKEMLERİN ETİK SORUMLULUKLARI
KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi makale değerlendirme sürecinde yazar(lar)ın hakemleri, hakemlerin yazarları tanımadıkları çift taraflı kör hakemlik ilkesi uygulanır. Hakemler yazarlar ile doğrudan iletişim kuramaz; makale değerlendirme formları ve metin üzerinde belirtilen notlar ile düzeltme istemleri dergi yönetim sistemi üzerinden editörler aracılığıyla yazar(lar)a iletilir. Bu bağlamda KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’ne başvurusu yapılan makaleleri değerlendirecek hakemler şu etik sorumlulukları taşımalıdır:
1. Hakemler yalnız uzmanlık alanı ile ilgili makaleleri değerlendirmeyi kabul etmelidir.
2. Hakemler tarafsız olmalıdır; nesnel ve bilimsel değerlendirmeyi gizlilik içinde yapmalıdır.
3. Hakemler gizlilik ilkesi gereği inceledikleri çalışmaları değerlendirme sürecinden sonra yok etmeli, ancak yayınlandıktan sonra kullanmalıdırlar.
4. Hakemler değerlendirmeyi nesnel bir şeklide sadece çalışmanın içeriği ile ilgili olarak yapmalı; uyruk, cinsiyet, dinsel inanç, siyasal görüş ve ticari kaygılar, değerlendirmenin tarafsızlığını bozmamalıdır.
5. Hakemler, değerlendirme sürecinde çıkar çatışması-çıkar birliği olduğunu anladıklarında, çalışmayı incelemeyi reddederek, editörleri bilgilendirmelidir.
6. Hakemler, akademik görgü kurallarına uygun biçimde yapıcı eleştiriler yapmalı; hakaret ve düşmanlık içeren kişisel yorumlardan kaçınmalıdır.
7. Hakemler değerlendirmesini kabul ettikleri makaleyi süresi içinde değerlendirmelidirler.
8. Hakemler, şüphelendikleri etik ihlaller konusunda editör(ler)ü bilgilendirmelidir.
YAYIN POLİTİKASI
KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi, DOAJ (Directory of Open Access Journals) / https://doaj.org/apply/transparency/) Açık Erişimli Dergiler Rehberini kullanmaktadır. Bilimsel yayıncılıkta şeffaflık ilkeleri referans alınmaktadır. Yayın politikası gereği derginin içeriğine herhangi bir ücret ödemeden çevrimiçi olarak erişilebilir. KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi herhangi bir ürün işleme ücreti ve makale gönderme ücreti talep etmez. Herkes derginin web sayfası üzerinden makaleleri görüntüleyebilir ve PDF formatında indirebilir.
Yaygın-süreli bir yayındır. Yılda iki kez yayımlanır.
KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi sistemine bir makale yüklendikten sonra değerlendirme süreci ve süresi olarak;
1. Ön Kontrol (2-4 hafta),
2. Değerlendirme (8-10 hafta arası)
3. Düzenleme (4 hafta) olmak üzere 3 aşamada ve en az 24 haftada gerçekleştirilmektedir.
Ancak tüm bu süreçler yoğunluğa bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Sisteme yüklenmiş çalışmalar, sadece ön kontrol süreçlerinde yazarlar tarafından geri çekilebilmektedir.
Sorumluluk Reddi
KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’nde yayımlanan yayınlardan yazarlar sorumludur. Derginin herhangi bir kurulu, yayımlanan yazılarda yer alan görüş ve düşüncelerden sorumlu değildir.
Telif Hakları
Makale gönderim aşamasında, yazar(lar) ile KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi arasında bir yayın anlaşması imzalanır. Bu anlaşma yayınlanan makalenin telif haklarını yazar(lar)a verir, dergi sisteminde yer alan “Telif Hakkı Devir Formu”nu doldurarak yayın haklarını ve bununla ilgili tüm ayrıcalıklarını KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’ne devreder.
Etik İlkelere Uymayan Durumun Editöre Bildirilmesi
KAPU/Trakya Mimarlık ve Tasarım Dergisi’nde editörler, hakemler, yazarlar ile ilgili etik ilkelere uymayan bir davranış ya da değerlendirme sürecindeki, ön değerlendirme ya da yayımlanmış bir makale ilgili etik olmayan bir durumla karşılaşılması durumunda dergi web adresine e-posta yoluyla bildirilmelidir.
İntihal Değerlendirme Süreci
Yazarlar çalışmalarının içeriğinden sorumludur ve yazarların etik sorumlulukları başlığında sunulan ilkelere uymalıdır. Gönderilen çalışmalar iThentcate® (Plagiarism Detection Software) ve benzeri programlar ile intihal için (kaynaklar hariç) kontrol edilir. Makalenin intihal oranının %20'nin altında olması beklenir.
Ücret Politikası
Dergi açık erişimlidir, makale gönderme, makale işlemleri ve yayın için herhangi bir ücret alınmamaktadır. Derginin web sayfasından yayınlanan sayılarına ücretsiz olarak ulaşılabilmektedir.
