Yetiştiricilerin cerrahi müdahale gerektiren durumlara (doğum, topallık, göbek fıtığı ve benzeri hastalıklar) yaklaşım ve karar verme süreçlerinin makine öğrenmesi ile analizi
Analysis of breeders' approaches and decision-making processes regarding conditions requiring surgical intervention (dystocia, lameness, umbilical hernia, and similar diseases) using machine learning
- Tez No: 1024207
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELVİNAZ YAKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Veteriner Hekimliği, Veterinary Medicine
- Anahtar Kelimeler: Cerrahi müdahale, makine öğrenmesi, Random Forest, veteriner hekimlik, yetiştirici davranışı, hayvan refahı, karar verme süreci, Surgical intervention, machine learning, Random Forest, veterinary medicine, breeder behavior, animal welfare, decision-making process
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada yetiştiricilerin cerrahi müdahale gerektiren durumlara (doğum güçlüğü, topallık, göbek fıtığı ve benzeri hastalıklar) yönelik yaklaşımlarının ve karar verme süreçlerinin makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada yetiştiricilerin veteriner hekime başvuru davranışları, cerrahi müdahaleyi geciktirme eğilimleri, ekonomik değerlendirmeleri ve hayvan refahı farkındalıkları incelenmiştir. Çalışmanın materyalini Ağrı ilinde faaliyet gösteren büyükbaş hayvancılık işletmelerindeki toplam 121 yetiştirici oluşturmuştur. Veriler yüz yüze anket yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Araştırmada yetiştiricilerin demografik özellikleri, işletme yapıları, veteriner hizmetlerine erişim durumları, ekonomik yaklaşımları ve cerrahi müdahaleye yönelik davranışları değerlendirilmiştir. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, ki-kare analizleri ve Cronbach alfa güvenilirlik analizleri uygulanmıştır. Ayrıca yetiştiricilerin cerrahi müdahaleyi geciktirme davranışlarının tahmin edilmesi amacıyla Lojistik Regresyon, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM) ve XGBoost algoritmaları kullanılmıştır. Model performansları accuracy, precision, recall, F1-score ve ROC-AUC ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarında yetiştiricilerin büyük bölümünün ciddi klinik durumlarda veteriner hekime başvurmayı gerekli gördüğü belirlenmiştir. Özellikle doğum güçlüğü vakalarında profesyonel yardım alma eğiliminin yüksek olduğu görülmüştür. Buna karşılık, topallık gibi kronikleşebilen problemlerde müdahalenin daha sık geciktirildiği belirlenmiştir. χ² (Ki-kare) analiz sonuçlarında iv veteriner hekime erişim durumu (χ²=18.72; P<0.001), tedavi maliyetini yüksek bulma durumu (χ²=26.53; P<0.001), hayvan refahı farkındalığı (χ²=24.11; P<0.001), işletme büyüklüğü (χ²=8.94; P=0.003) ve eğitim düzeyi (χ²=4.18; P=0.041) ile cerrahi müdahaleyi geciktirme davranışı arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunduğu belirlenmiştir. Buna karşılık, yetiştiricilik deneyimi ile müdahaleyi geciktirme davranışı arasında anlamlı ilişki saptanmamıştır (P>0.05). Makine öğrenmesi analizlerinde en yüksek performansın Random Forest modeli tarafından gösterildiği belirlenmiştir. Random Forest modeli %87 doğruluk oranı ve 0.91 ROC-AUC değeri ile diğer algoritmalardan daha başarılı sonuçlar vermiştir. Değişken önem analizlerinde ekonomik faktörler, veteriner hizmetlerine erişim ve hayvan refahı farkındalığının en etkili değişkenler arasında yer aldığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, yetiştiricilerin cerrahi müdahale kararlarının çok faktörlü yapıya sahip olduğu ve ekonomik, eğitsel, davranışsal ve çevresel değişkenlerden önemli ölçüde etkilendiği belirlenmiştir. Ayrıca makine öğrenmesi yöntemlerinin veteriner hekimlikte davranış analizlerinde etkili araçlar olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. 2026, 136 sayfa
Özet (Çeviri)
This study aimed to analyze breeders' approaches and decision-making processes regarding conditions requiring surgical intervention (dystocia, lameness, umbilical hernia, and similar diseases) using machine learning methods. The study investigated breeders' veterinary consultation behaviors, tendencies to delay surgical intervention, economic evaluations, and animal welfare awareness. The study material consisted of 121 cattle breeders operating in Ağrı province. Data were collected through face-toface questionnaires. Demographic characteristics of breeders, farm structures, accessibility to veterinary services, economic perspectives, and behaviors toward surgical interventions were evaluated. Descriptive statistics, chi-square analyses, and Cronbach's alpha reliability analyses were performed for data evaluation. In addition, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and XGBoost algorithms were used to predict breeders' likelihood of delaying surgical intervention. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1 Score, and ROC AUC metrics. The results revealed that most breeders considered veterinary consultation necessary in severe clinical conditions. In particular, the tendency to seek professional assistance was high in dystocia cases. In contrast, interventions were more frequently delayed in chronic conditions such as lameness. χ² (Chi-square) analysis demonstrated statistically significant relationships between delayed surgical intervention behavior and accessibility to veterinary services (χ²=18.72; P<0.001), perception of treatment costs as high (χ²=26.53; P<0.001), vi animal welfare awareness (χ²=24.11; P<0.001), farm size (χ²=8.94; P=0.003), and education level (χ²=4.18; P=0.041). However, no statistically significant relationship was found between breeding experience and delayed intervention behavior (P>0.05). Among the machine learning algorithms, the Random Forest model showed the highest performance, with an accuracy rate of 87% and a ROC-AUC value of 0.91. Variable importance analyses indicated that economic factors, accessibility to veterinary services, and animal welfare awareness were among the most influential variables. In conclusion, breeders' decisions regarding surgical intervention were found to have a multifactorial structure and were significantly influenced by economic, educational, behavioral, and environmental factors. Furthermore, machine learning methods were determined to be effective tools for behavioral analysis in veterinary medicine. 2026, 136 pages
Benzer Tezler
- Sığır işletmelerinde cerrahi müdahale sonrası bakım, ağrı yönetimi ve refah algısının makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Evaluation of post-operative care, pain management, and animal welfare perception in cattle farms using machine learning
İLYAS ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Veteriner HekimliğiAğrı İbrahim Çeçen ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELVİNAZ YAKAN
- Antalya ili il merkezi ve merkez köylerinde sığırların ayak hastalıklarının insidansı
The incidence of foot diseases in cattle living in Antalya city center and central villages
AHMET GÜRHAN AYDINOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Veteriner HekimliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABUZER TAŞ
- Özalp ilçesi ve köylerinde sığır, koyun ve keçi ayak hastalıklarının insidansı, sağaltımı ve ekonomik yönden değerlendirilmesi
Prevalance, treatment and evaluation of economic losses in foot diseases in cattle, sheep and goat living in the town of Özalp and its villages
VURAL DENİZHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Veteriner HekimliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiCerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ALKAN
- Atlarda farklı hastalıklarda serum akut faz proteinlerinin konsantrasyonlarının değerlendirilmesi
Evaluation of serum acute phase protein concentrations in various diseases in horses
GÖKSEL BAYRAMLI
Doktora
Türkçe
2016
Veteriner HekimliğiAdnan Menderes ÜniversitesiVeterinerlik İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. BÜLENT ULUTAŞ
- Ubeydî'nin Netâyicü'l-Ezhâr adlı çiçekçiler tezkiresi (İnceleme-tenkitli metin)
Biographical memoir of florists titled Netâyi̇cü'l-Ezhâr by Ubeydî (Study-critical text)
ESRA KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN İLKNUR KESKİN