Genel Bakış

1) Dergimizin makale şablonu (📝 Veri-Bilimi-Şablon.docx ) ve telif hakkı devir formunu (📝 Copyright-Transfer-Agreement.docx ) ilgili bağlantılardan indirebilirsiniz.  Telif hakları formunu doldurduktan sonra PDF formatına çevirerek dergi sistemine yükleyiniz.

2) Yüklenen makale çalışması, başka bir dergi ya da konferans kitabında (proceedings book), özet ya da tam metin olarak yayımlanmamış, gönderilmemiş olmalıdır.

3) Değerlendirme aşamasına geçmeden önce makale çalışması hem metinsel benzerlik hem de yapay zeka ile yazım analizine tabi tutulmaktadır. Başka bir makale çalışması (kendi çalışmalarınızda dahil) ile benzerlik oranı en fazla % 20 olabilir. Yapay zeka araçları ile yazım için de oran, en fazla % 20 olabilir. Bu değerlerin üzerinde benzerliğe sahip çalışmalar, değerlendirmeye alınamdan reddedilir. 

4) Makale yayımlanmak üzere kabul edildikten sonra, sorumlu yazar diğer yazarlarının isim ve imzalarının olduğu "Telif Hakkı Devir Formu"nu Dergipark üzerinden dergi web sayfasına yüklemek zorundadır.

5) Dergimizde makale çalışmaları kör hakem uygulaması ile değerlendirilir. Makale çalışması hakkında karar, en az iki hakem görüşü alındıktan sonra ilgili alan editörü tarafından verilir.

6- Makale isim kısaltmaları  Web of Science Kısaltmaları kullanılarak yapılmalıdır.

Makalede zorunlu başlıklar:

Makale çalışmanızı, dergimiz makale şablonuna (📝 Veri-Bilimi-Şablon.docx ) uygun olarak göndermeniz gerekmektedir. Şablonda yer alan biçimsel özellikler aşağıda verilmiştir: 

1- Özet: Bu bölümde çalışmanın yeniliklerini vurgulayan ve ana bulgularını gösteren kısa bir özet verilmelidir. Makale metni yazımında Cambria yazıtipi kullanılmalıdır. Özet metni iki yana yaslanmalı ve 10 punto olmalıdır. Özet 100 - 350 sözcük arasında olmalı ve içerisinde yaygın olmayan kısaltma ve alıntı kullanılmamalıdır. Beş anahtar kelime verilmelidir.

2- Abstract (İngilizce Özet): Türkçe özet metninin, tam olarak İngilizce tercüme metnidir.

3- Giriş:  Özet ve abstract hariç tüm metin çift sütun olmalıdır. Giriş kısmı, çalışmayla ele alınan konunun, problemin ne olduğuna, araştırmanın amacı ve önemine, sınırlılıklarının belirtildiği ve bu bilgilerin literatür taraması ile desteklendiği metin kısmıdır.

4- Materyal ve Metod: Çalışmanın yapılması ve sonuca varılması için yapılan deney/gözlem ve uğraşların tamamının belirtildiği kısımdır.

5- Bulgular ve Tartışma: Yapılan çalışmanın, daha önce yapılan çalışmalarla benzerlik, paralellik ve farklılıkları ile tartışıldığı kısımdır.

6- Sonuç: Yapılan çalışmanın bilimsel/günlük hayata katkısı, literatüre ne kazandırdığı, teori ve uygulama açısından hangi kanılara varıldığının yazıldığı kısımdır.

7- Veri Erişilebilirliği: Yapılan çalışmanın bulgularını destekleyen verilerin erişilebilirliğinin açıklandığı bölümüdür. GitHub/Zenodo aracılığı ile ya da talep üzerine verilerin gönderilebileceği bu kısımda bildirilir. Eğer çalışma da veri kullanılmadıysa(derleme vb.), bu bölüme "Uygulanamaz (Not applicable)" yazılır.

8- Teşekkür: Yapılan çalışmanın gerçekleşmesinde katkısı olan kişi/kuruluşların belirtildiği kısımdır.

9- Yazar Katkıları: Makale yazarlarının makalenin ortaya konmasındaki katkıları bu kısımda belirtilir.

10- Çıkar Çatışması (varsa): Yapılan çalışmayla ilgili çıkar çatışması olabilecek kişi/kurumların belirtildiği kısımdır.

11- Kaynaklar: Yapılan çalışmanın gerçekleşmesinde yararlanılan bilimsel kitap/dergi/web sayfası/görsel ve yazılı materyallerin belirtildiği kısımdır. Kaynaklar APA formatında yazılmalıdır. Aşağıda kaynak gösterimi için örnekler görülmektedir:

[1] Cengiz, E., & Gök, M. (2025). Anti Money Laundering in Bitcoin Network Using Chaotic Time Series and Graph Convolution Network. Journal of Universal Computer Science, 31(11), 1175.

[2] Haupt, R. L., & Haupt, S. E. (2004). Practical genetic algorithms. John Wiley & Sons.

[3] Poore, J. H., Lin, L., Eschbach, R., & Bauer, T. (2012). Automated statistical testing for embedded systems. In J. Zander, I. Schieferdecker, & P. J. Mosterman (Eds.), Model-based testing for embedded systems (pp. 111–146). CRC Press.

[4] Yeğen, B., Önöz, B., Altıparmak, B., Bilen, O., & Pala, M. (2010, September 22–24). Determination of the seasonality of floods in the Euphrates, Yeşilırmak, and Kızılırmak basins [Conference presentation]. Sixth National Hydrology Congress, Denizli, Turkey.

[5] Korkut, F. G. (2022). Prediction of interactions between SARS-CoV-2 protein and human proteins using machine learning methods [Master's Thesis, Yalova University]. Council of Higher Education National Thesis Center.

[6] Diament, P., & Lupatkin, W. L. (1991). V-line surface-wave radiation and scanning (Scientific Report No. 85). Department of Electrical Engineering, Columbia University.