VeriTabanları

Telif veri tabanında yer alan eser türleri şunlardır: Kitap; Sinema yapımı; Müzik yapımı (albüm); Müzik eseri; Bilgisayar oyunu; İlim ve edebiyat eseri; Güzel sanat eseri. Telif veri tabanında ayrıca bilgisayar programı ve sinema eseri gibi isteğe bağlı kayıt ve tescil gerektiren eserler de bulunmaktadır. Telif veri tabanına erişim için Kültür ve Turizm Bakanlığı Telif Hakları Genel Müdürlüğünün eser.telifhaklari.gov.tr veya telifhaklari.ktb.gov.tr adreslerindeki "Eser Veri Tabanı" kullanılabilir.

Literatür tarama için kullanılan tablolar, veri tabanlarında ve literatür tarama raporlarında yer alır. Veri tabanlarında, makaleler ve diğer kaynaklar, anahtar kelimeler ile aranarak bulunur. Literatür tarama raporlarında ise, tarama sonuçlarının anlaşılmasına yardımcı olmak için tablolar ve grafikler gibi görsel araçlar kullanılır.

Mekansal veri tabanı, tanımlı bir alana ait coğrafi, görsel üç boyutlu veri bileşenlerini saklayabilen, ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri tabanları olarak tanımlanabilir. Mekansal veri tabanlarında tutulan temel veri türleri şunlardır: Raster veri. Vektör veri. Mekansal veri tabanlarının kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Şehir planlama. Doğal afet yönetimi. Çevre koruma. Ulaşım ve lojistik. Arazi kullanımı ve tarım.

Tezlere yapılan atıfları bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Google Akademik: Tezler, Google Akademik'te yer almasa da, tezden üretilmiş yayınlar bu platformda bulunabilir. Atıf Tarama Motorları: Atıf tarama motorları, yazar soyadı ve adı kullanarak 573.887 makalede atıf tarama imkanı sunar. Manuel Kontrol: Tez, bir platformda yayınlanmışsa, manuel olarak yüklenerek atıfların görünmesini sağlamak mümkündür. Tezlere yapılan atıfların, doçentlik veya teşvik gibi değerlendirmelerde genellikle puanlanmadığını, sadece merak duygusunu giderdiğini unutmamak gerekir.

Adres ve numaralandırma sistemi, binaların numaralandırılması ve bu numaraların Ulusal Adres Veri Tabanına (UAVT) işlenmesiyle çalışır. Adres standardı şu bileşenlerden oluşur: il, ilçe, bucak, köy, mezra, belediye adı; mahalle adı; meydan, bulvar, cadde, sokak ve küme evlerin adı; sabit tanıtım numarası; dış kapı numarası; iç kapı numarası; posta kodu. Numaralandırma süreci şu adımları içerir: 1. Adreslerin numaralandırılması. 2. Levhaların asılması. 3. Adreslerin UAVT'ye işlenmesi. Her binada bağımsız bir numara kullanılır ve meydan, bulvar, cadde, sokak ve küme evlerde aynı numara birden fazla binaya verilemez.

Bazı biyolojik veri tabanları: NCBI (National Center for Biotechnology Information). EBI (European Bioinformatic Institute). DDBJ (DNA Data Bank of Japan). UniProt. PDBe (Protein DataBank in Europe). Catalogue of Life. Ayrıca, birincil ve ikincil veri tabanları ile özelleşmiş veri tabanları da bulunmaktadır.

Evet, "indeks" ve "indis" aynı anlama gelir. Bu kelime genellikle "endeks" şeklinde yanlış yazılmaktadır.

Aviyonik veri tabanı, uçaklarda iletişim, navigasyon ve çoklu sistemlerin yönetimi gibi işlevleri yerine getiren yüzlerce sistemi içerir. Aviyonik veri tabanının çalışma prensibi: Planlama ve tasarım. Kablolama ve entegrasyon. Test ve kalibrasyon. Sertifikasyon. Aviyonik veri tabanında kullanılan bazı yaygın protokoller: ARINC 429. MIL-STD-1553. ARINC 629.

İndeks, mevzuatta çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Kitap ve Belgelerde: İndeks, kitapların "içindekiler" kısmında yer alarak, kitapta değinilen konuların ve kavramların hangi sayfalarda olduğunu gösterir. Bu, aranan bilgiye hızlıca ulaşmayı sağlar. 2. Veri Tabanlarında: Veritabanlarında indeksler, belirli kayıtların hızla bulunmasını ve verilerin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar. 3. Finansal Analizlerde: Hisse senedi ve piyasa değerlerinin takibinde finansal indeksler kullanılır. 4. Arama Motorlarında: Arama motorları, web sayfalarında geçen kelimeleri bulmak için ters indeksleri kullanır.

Veri tabanlarında SQL (Structured Query Language) programlama dili kullanılır.

Anket çalışmaları için hangi veri tabanına bakıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, anket verilerinin toplandığı ve analiz edildiği bazı platformlar şunlardır: Çevrimiçi anket platformları. İstatistiksel analiz programları. Excel.

Türkvet veri tabanı, 31 Aralık 2015 tarihi itibarıyla güncellenmiştir.

SVT terimi iki farklı bağlamda kullanılmaktadır: 1. Ulusal Su Bilgi Sistemi (USB) Projesi: SVT, Türkiye'nin yeraltı ve yüzey su kaynaklarından toplanan su verilerinin merkezdeki su veri tabanında toplanarak hidrolik, hidrolojik, su miktarı, sulanan alan ve su kalitesi açısından değerlendirildiği bir projedir. Bu sistem, su kaynaklarının yönetimi ve izlenmesi için kullanılır. 2. Kripto Para Birimi: SVT, Solana blockchain üzerinde oluşturulan ve NFT'lerin endeks fonlarının yönetilmesini sağlayan merkeziyetsiz bir platformun tokenidir. Bu token, NFT sahiplerinin likidite ihtiyaçlarını karşılamak ve dijital varlıklara erişimi kolaylaştırmak için kullanılır. Dolayısıyla, "SVT ne zaman kullanılır?" sorusuna kesin bir cevap vermek mümkün değildir, çünkü kullanım amacı bağlamına göre değişiklik göstermektedir.

N11 LexisNexis ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Nexis: LexisNexis, uluslararası haber, iş dünyası ve yasal bilgiler sunan bir veri tabanıdır. 2. LexisNexis: LexisNexis, aynı zamanda küresel bir bilgi ve analitik hizmetleri sağlayıcısıdır.

Bazı arama araçları: Genel arama motorları: Google, Yandex, Yahoo, Bing, DuckDuckGo, Baidu. Görsel arama motorları: Pinterest, Flickr, Google Görseller, Yandex Görseller, TinEye, Shutterstock. Video arama motorları: YouTube, Facebook, X (eski Twitter). Sosyal medya arama motorları: Instagram, X (eski Twitter), Facebook, LinkedIn. Sesli arama motorları: Google Asistan, Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana. Web 3.0 tabanlı arama motorları: Presearch, Swisscows. Gizlilik odaklı arama motorları: StartPage, Search Encrypt, Brave.

Cassandra'nın bu kadar iyi olmasının nedenleri şunlardır: 1. Yüksek Performans ve Ölçeklenebilirlik: Cassandra, veri yazma ve okuma işlemlerinde yüksek performans sunar ve gerektiğinde sistem kaynaklarına yeni düğümler eklenerek ölçeklenebilir. 2. Hata Toleransı ve Dayanıklılık: Veriler birden fazla düğüm üzerinde otomatik olarak replike edilir, bu da büyük bir düğüm hatası meydana gelse bile veri bütünlüğünü korur. 3. Dağıtılmış Mimari: Verilerin birden fazla sunucuda dağıtılması, sistemin kesintisiz çalışmasını ve merkezi bir arıza noktasının olmamasını sağlar. 4. Esnek Veri Modeli: Geleneksel veri tabanlarının sınırlamalarını aşarak, farklı veri türlerini aynı platformda barındırabilir. 5. Gerçek Zamanlı İşlem Kapasitesi: Anlık verilerin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlar, bu da karar verme süreçlerini hızlandırır.

İSAM doktora tezlerine aşağıdaki veri tabanları üzerinden erişilebilir ve indirilebilir: 1. İlahiyat Fakülteleri Tezler Kataloğu Veri Tabanı: Bu veri tabanında ilahiyat alanında yazılmış ve yazılmaya devam edilen yüksek lisans ve doktora tezlerinin künyeleri bulunmaktadır. Tezlere ulaşmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: a. İSAM web sitesine gidin (www.isam.org.tr). b. "İlahiyat Fakülteleri Tezler Kataloğu" bölümüne girin. c. Arama terimlerini girerek tezleri bulun ve detaylarını görüntüleyin. d. PDF formatında indirmek için tez bilgilerinin yer aldığı ekranda "PDF dosyası" işaretine tıklayın. 2. YÖK Tez Merkezi: Türkiye'deki diğer bir tez indirme kaynağıdır. Tezlere ulaşmak için aşağıdaki adımları izleyin: a. YÖK Tez Merkezi sitesine gidin (tez.yok.gov.tr). b. Arama terimlerini girerek tezleri bulun. c. Tezin yanında yer alan "Tez No" alanına tıklayarak tez bilgilerini detaylandırın. d. "PDF" seçeneğine tıklayarak tezi indirin.