Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi

Cem KIRLANGIÇOĞLU (Sakarya Üniversitesi, Sanat Tasarım ve Mimarlık Fakültesi, Sakarya, Türkiye)
Coğrafya dergisi (e-dergi)
2 0
Yıl: 2022 Cilt: 0 Sayı: 44 Sayfa Aralığı: 193 - 205 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.26650/JGEOG2022-1057248 İndeks Tarihi: 25-09-2022

Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi

Öz:
Yeni Koronavirüs Hastalığı (Covid-19) ile beraber pandemi kavramı yeniden hayatımıza girmiş, küresel ölçekteki salgın tüm insanlığı etkisi altına almıştır. Dünya’da bazı ülkelerin bu salgından daha fazla etkilenip diğerlerinin daha az zarar gördüğü gibi, Türkiye’de de bazı şehirlerde vaka ve vefat sayıları kritik derecede yüksek olmasına rağmen diğerleri daha az etkilenmiştir. Bu çalışmanın amacı, vaka sayılarındaki farklılıkların ortaya çıkmasında etkili olması muhtemel değişkenlerden yola çıkarak şehirlerimizin pandemiye karşı kırılganlık seviyelerini ölçmektir. Kırılganlık seviyesi yüksek olan illerimiz belirlenip bu bölgelere öncelik verildiğinde ve kırılganlığa yol açan sebepler tespit edilip gerekli çözümler üretilmeye başlandığında, şehirlerin salgına karşı direncinin artacağı ve vaka sayılarının azalmasına katkı sağlanacağı düşünülmektedir. Literatürde ve özellikle Türkiye’de gerçekleştirilen benzer çalışmaların genel olarak sosyal, ekonomik ve mekânsal kırılganlık indekslerinden biri üzerine kurgulandığı görülmüş, ilgili tüm faktörleri bir araya getiren bütüncül bir yaklaşıma rastlanmamıştır. Bu çalışmada literatür taraması neticesinde belirlenen ve nüfus, demografi, kentsel yaşam, ekonomi, iklim, çevre ve sağlık altyapısı göstergeleri altında toplanan 35 farklı değişken kullanılmış, faktör analizi yöntemiyle her şehrin Pandemik Kırılganlık İndeksi puanı hesaplanarak en kırılgan illerden en az kırılgan olanlara doğru indirgenen hiyerarşik bir sıralama gerçekleştirilmiştir.
Anahtar Kelime:

Determining Pandemic Vulnerability Levels of Cities Using the Factor Analysis Method

Öz:
Pandemics have reentered our lives with the coronavirus disease (COVID-19), and the outbreak has affected all humanity on a global scale. Just as some countries in the world are more affected by this pandemic than others, although the number of cases and deaths is critically high in some cities in Turkey, others cities are less affected. This study aims to measure Turkish cities vulnerability levels to the pandemic based on variables that are likely to be influence a difference in the number of cases that emerge. A literature survey shows that similar studies in Turkey in particular are generally built on just one of the social, economic, and spatial vulnerability indices. No holistic approach has been found that combines all the relevant factors. This study uses 35 different variables gathered under the indicators of population, demography, urban life, economy, climate, environment and health, as identified at the end of the literature review. As a result, each city’s Pandemic Vulnerability Index score was calculated using factor analysis, and a hierarchical ranking was carried out among Turkish cities going from the most to the least vulnerable.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Acharya, R., & Porwal, A. (2020). A vulnerability index for the management of and response to the COVID-19 epidemic in India: an ecological study. The Lancet Global Health, 8(9), 1142–1151. doi:10.1016/S2214-109X(20)30300-4
  • Agrawal, N., Gupta, L., & Dixit, J. (2021). Assessment of the Socioeconomic Vulnerability to Seismic Hazards in the National Capital Region of India Using Factor Analysis. Sustainability, 13(17). doi:10.3390/su13179652
  • Ahmadi, M., Sharifi, A., Dorosti, S., Ghoushchi, S. J., & Ghanbari, N. (2020). Investigation of effective climatology parameters on COVID-19 outbreak in Iran. Sci Total Environ, 729. doi:https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2020.138705
  • Ali, I., & Alharbi, O. M. (2020). COVID-19: Disease, management, treatment, and social impact. Sci Total Environ, 728. doi:https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2020.138861
  • Alirol, E., Getaz, L., Stoll, B., Chappuis, F., & Loutan, L. (2011). Urbanisation and Infectious Diseases in a Globalised World. Lancet Infect Dis, 131–141.
  • Almagro, M., & Orane-Hutchinson, A. (2020). JUE Insight: The determinants of the differential exposure to COVID-19 in New York city and their evolution over time. J Urban Econ. doi:https:// doi.org/10.1016/j.jue.2020.103293
  • Andree, B. P. (2020). Incidence of Covid-19 and Connections with Air Pollution Exposure: Evidence from the Netherlands. SSRN. https:// ssrn.com/abstract=3584842 adresinden alındı
  • Arif, M., & Sengupta, S. (2021). Nexus between population density and novel coronavirus (COVID-19) pandemic in the south Indian states: A geo-statistical approach. Environ Dev Sustain, 23. doi:https://doi. org/10.1007/s10668-020-01055-8
  • Atalay, A., Tortum, A., & Çodu, Y. M. (2014). Faktör Analizi Kullanılarak Trafik Kazalarının Modellenmesi. Uluslararası Trafik ve Ulaşım Güvenliği Dergisi, 1(1).
  • Auler, A., Cássaro, F., Silva, V. d., & Pires, L. (2020). Evidence that high temperatures and intermediate relative humidity might favor the spread of COVID-19 in tropical climate: A case study for the most affected Brazilian cities. Sci Total Environ, 729. doi:https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139090
  • Bashir, M. F., Ma, B., Bilal, Komal, B., Bashir, M. A., Tan, D., & Bashir, M. (2020). Correlation between climate indicators and COVID-19 pandemic in New York, USA,. Sci Total Environ, 728. doi:https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138835
  • Bhadra, A., Mukherjee, A., & Sarkar, K. (2021). Impact of population density on Covid-19 infected and mortality rate in India. Model Earth Syst Environ, 7, 623–629. doi:https://doi.org/10.1007/s40808-020- 00984-7
  • Bimtaş. (2020). Covid-19 salgını mücadele sürecinde İstanbul kırılganlık haritası proje raporu. İstanbul Kalkınma Ajansı. İstanbul: Kültür A.Ş.
  • Büyüköztürk, Ş. (2002). Faktör Analizi: Temel Kavramlar ve Ölçek Geliştirmede Kullanımı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, (32), 470–483.
  • Chen, B., Liang, H., Yuan, X., Hu, Y., Xu, M., Zhao, Y., . . . Zhu, X. (2020). Roles of meteorological conditions in COVID-19 transmission on a worldwide scale. medRxiv. doi:https://doi. org/10.1101/2020.03.16.20037168
  • Coşkun, H., Yıldırım, N., & Gündüz, S. (2021). The spread of COVID-19 virus through population density and wind in Turkey cities. Sci Total Environ. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141663
  • Doremalen, N. v., Bushmaker, T., Morris, D. H., Holbrook, M. G., Gamble, A., Williamson, B. N., . . . Munster, V. J. (2020). Aerosol and Surface Stability of SARS-CoV-2 as Compared with SARS-CoV-1. N Engl J Med. doi:https://doi.org/10.1101/2020.03.09.20033217
  • Eaton, P., Frank, B., Johnson, K., & Willoughby, S. (2019). Comparing exploratory factor models of the Brief Electricity and Magnetism Assessment and the Conceptual Survey of Electricity and Magnetism. Physical Review Physics Education Research, 15(2). doi:10.1103/PhysRevPhysEducRes.15.020133
  • Fabrigar, L., & Wegener, D. (2012). Exploratory Factor Analysis. Oxford University Press. doi:10.1093/acprof:osobl/9780199734177.001.0001 Fattorini, D., & Regoli, F. (2020). Role of the chronic air pollution levels in the Covid-19 outbreak risk in Italy. Environ Pollut, 264. doi:https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.114732
  • Flanagan, B., Gregory, E., Hallisey, E., Heitgerd, J., & Lewis, B. (2011). A Social Vulnerability Index for Disaster Management. Journal of Homeland Security and Emergency Management, 8(1). doi:10.2202/1547-7355.1792
  • Frontera, A., Claire, M., Kostantinos, V., & Giovanni, S. (2020). Regional air pollution persistence links to COVID-19 infection zoning. J Infect, 81. doi:https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.03.045
  • Gavi. (2020). 5 Reasons Why Pandemics Like COVID-19 Are Becoming More Likely. Geneva, Switzerland. https://www.gavi. org/vaccineswork/5-reasons-why-pandemics-like-covid-19-arebecoming- more-likely adresinden alındı
  • Gupta, A., Banerjee, S., & Das, S. (2020). Significance of geographical factors to the COVID-19 outbreak in India. Model Earth Syst Environ, 6, 2645–2653. doi:https://doi.org/10.1007/s40808-020-00838-2
  • Hamidi, S., Sabouri, S., & Ewing, R. (2020). Does Density Aggravate the COVID-19 Pandemic? J Am Plann Assoc, 86(4), 495–509. doi:https://doi.org/10.1080/01944363.2020.1777891
  • Hays, J. N. (2009). The Burdens of Disease Epidemics and Human Response in Western History. Rutgers University Press.
  • Helen, A. (2020). Air Pollution Impact on COVID-19 Mortality Shocks Scientists. BreezoMeter: https://blog.breezometer.com/air-pollutionimpact- on-covid-19-mortality-shocks-scientists adresinden alındı
  • Iqbal, N., Fareed, Z., Shahzad, F., He, X., Shahzad, U., & Lina, M. (2020). The nexus between COVID-19, temperature and exchange rate in Wuhan city: New findings from partial and multiple wavelet coherence. Sci Total Environ, 729. doi:https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2020.138916
  • Jing, Q. L., Liu, M. J., Zhang, Z. B., Fang, L. Q., Yuan, J., Zhang, A. R., . . . Longini, I. (2020). Household Secondary Attack Rate of COVID-19 and Associated Determinants in Guangzhou, China: A Retrospective Cohort Study. Lancet Infect Dis. doi:doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30471-0 Karaye, I. M., & Horney, J. A. (2020). The impact of social vulnerability on COVID-19 in the US: an analysis of spatially varying relationships. American Journal of Preventive Medicine, 59(3), 317–325. doi:10.1016/j.amepre.2020.06.006
  • Khan Academy. (2021). Normal distribution problem: z-scores. https:// www.khanacademy.org/math/statistics-probability/modelingdistributions- of-data/z-scores/v/ck12-org-normal-distributionproblems- z-score adresinden alındı
  • Kim, S. J., & Bostwick, W. (2020). Social Vulnerability and Racial Inequality in COVID-19 Deaths in Chicago. Health Education & Behavior, 47(4), 509–513. doi:10.1177/1090198120929677
  • Kırlangıçoğlu, C. (2022). Investigating the effects of regional characteristics on the spatial distribution of COVID-19 pandemic: a case of Turkey. Arabian Journal of Geosciences, 15(5). doi:10.1007/ s12517-022-09687-y
  • Korber, R. (2020). Severe Coronavirus & Poor Air Quality Could be Linked. BreezoMeter: https://blog.breezometer.com/coronavirusair- quality-connection adresinden alındı
  • Liu, P., Beeler, P., & Chakrabarty, R. K. (2020). COVID-19 Progression Timeline and Effectiveness of Response-to-Spread Interventions across the United States. Medrxiv. doi:10.1101/2020.03.17.20037770
  • Mansour, S., Kindi, A. A., Al-Said, A., Al-Said, A., & Atkinson, P. (2021). Sociodemographic determinants of COVID-19 incidence rates in Oman: Geospatial modelling using multiscale geographically weighted regression (MGWR). Sustain Cities Soc, 65. doi:https:// doi.org/10.1016/j.scs.2020.102627
  • Mehmood, K., Bao, Y., Abrar, M. M., Petropoulos, G. P., Saifullah, Soban, A., . . . Fahad, S. (2021). Spatiotemporal variability of COVID-19 pandemic in relation to air pollution, climate and socioeconomic factors in Pakistan. Chemosphere, 271. doi:https:// doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.129584
  • Mishra, S. V., Gayen, A., & Haque, S. M. (2020). COVID-19 and urban vulnerability in India. Habitat Int, 103. doi:https://doi.org/10.1016/j. habitatint.2020.102230
  • Ortakavak, Z., Korkmaz, E., & Uslu, A. (2020). COVID-19 Salgınına Karşı Sosyal Kırılganlık Endeksi: Türkiye Örneği. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (Ek2), 245–268.
  • Özüduru, B. H. (2020). Covid-19 ve şehirler. Ankara: Kent Analiz - Kent Araştırmaları Enstitüsü.
  • Prieto, J., Malagón, R., Gomez, J., & León, E. (2021). Urban Vulnerability Assessment for Pandemic Surveillance—The COVID-19 Case in Bogotá, Colombia. Sustainability, 13(6). doi:10.3390/su13063402
  • Qi, H., Xiao, S., Shi, R., Ward, M. P., Chen, Y., Tu, W., . . . Zhang, Z. (2020). COVID-19 transmission in Mainland China is associated with temperature and humidity: A time-series analysis. Sci Total Environ, 728. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138778
  • Rocklöv, J., & Sjödin, H. (2020). High population densities catalyse the spread of COVID-19. J Travel Med, 27(3). doi:https://doi. org/10.1093/jtm/taaa038
  • Saadat, S., Deepak Rawtani, & Hussain, C. M. (2020). Environmental perspective of COVID-19. Sci Total Environ, 728. doi:https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2020.138870
  • Sabelli, A. (2011). Scale Counts: A Review of Indicator-based Climate Change Vulnerability Assessments. Panama City: REGATTA - Regional Getaway for Technology Transfer and Climate Change Action for Latin America and the Caribbean.
  • Sarkar, A., & Chouhan, P. (2021). COVID-19: District level vulnerability assessment in India. Clinical Epidemiology and Global Health, 9, 204–215. doi:10.1016/j.cegh.2020.08.017
  • Sarkar, S., Ekram, K., & Das, P. (2021). Spatial modeling of COVID-19 transmission in Bangladesh. Spat Inf Res. doi:https://doi. org/10.1007/s41324-021-00387-5
  • Sequist, T. D. (2020). The Disproportionate Impact of Covid-19 on Communities of Color. NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, 1(4).
  • Smittenaar, P., Stewart, N., Sutermaster, S., Coome, L., Dibner-Dunlap, A., Jain, M., . . . Sgaier, S. K. (2021). A COVID-19 Community Vulnerability Index to drive precision policy in the US. Medrxiv. doi:10.1101/2021.05.19.21257455
  • Statology. (2019). A Guide to Bartlett’s Test of Sphericity. https://www. statology.org/bartletts-test-of-sphericity/ adresinden alındı Surgo Ventures. (2020). COVID-19 Community Vulnerability Index (CCVI) Methodology. Washington, DC.
  • Şahin, M. (2020). Impact of weather on COVID-19 pandemic in Turkey. Sci Total Environ, 728. doi:https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2020.138810
  • T.C. Sağlık Bakanlığı. (2022). COVID-19 Bilgilendirme Platformu. Mart 23, 2022 tarihinde https://covid19.saglik.gov.tr/ adresinden alındı Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics. Allyn & Bacon.
  • Tai, D. B., Shah, A., Doubeni, C. A., Sia, I. G., & Wieland, M. L. (2021). The disproportionate impact of COVID-19 on racial and ethnic minorities in the United States. Clinical Infectious Diseases, 72(4), 703–706. doi:10.1093/cid/ciaa815
  • Terzi, Y. (2019). Anket, güvenilirlik, geçerlilik analizi. Samsun: Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü Ders Notları.
  • Thangariyal, S., Rastogi2, A., Tomar, A., Bhadoria, A. S., & Baweja, S. (2020). Impact of temperature and sunshine duration on daily new cases and death due to COVID19. J Family Med Prim Care. doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_1185_20
  • Tiwari, A., Dadhania, A. V., Ragunathrao, V. A., & Oliveira, E. R. (2021). Using machine learning to develop a novel COVID-19 Vulnerability Index (C19VI). Science of the Total Environment(773). doi:10.1016/j.scitotenv.2021.145650
  • Toole, M. J., & Waldman, R. J. (1990). Prevention of Excess Mortality in Refugee and Displaced Populations in Developing Countries. JAMA, 263(24), 3296–3302.
  • Tosepu, R., Gunawan, J., Effendy, D. S., Ahmad, L. O., Lestari, H., Bahar, H., & Asfian, P. (2020). Correlation between weather and Covid-19 pandemic in Jakarta, Indonesia. Sci Total Environ, 725. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138436
  • UCLA Statistical Consulting Group. (2021). Factor analysis SPSS annotated output. https://stats.idre.ucla.edu/spss/output/factoranalysis/ adresinden alındı
  • Wang, P., Chen, K., Zhu, S., Wang, P., & Zhang, H. (2020). Severe air pollution events not avoided by reduced anthropogenic activities during COVID-19 outbreak. Resour Conserv Recycl, 158. doi:https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2020.104814
  • Wheaton, W. C., & Thompson, A. K. (2020). The Geography of COVID-19 Growth in the US: Counties and Metropolitan Areas. https://papers. ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3570540 adresinden alındı
  • WHO. (2022). World Health Organization. Mart 23, 2022 tarihinde WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard: https://covid19.who. int/ adresinden alındı
  • Wu, Y., Jing, W., Liu, J., Ma, Q., Yuan, J., Wang, Y., . . . Liu, M. (2020). Effects of temperature and humidity on the daily new cases and new deaths of COVID-19 in 166 countries. Sci Total Environ, 729. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139051
  • Xie, J., & Zhu, Y. (2020). Association between ambient temperature and COVID-19 infection in 122 cities from China. Sci Total Environ, 724(138201). doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138201
  • Zhang, H., Liu, Y., Chen, F., Mi, B., Zeng, L., & Pei, L. (2021). The effect of sociodemographic factors on COVID-19 incidence of 342 cities in China: a geographically weighted regression model analysis. BMC Infect Dis, 21. doi:https://doi.org/10.1186/s12879- 021-06128-1
  • Zhang, Y., Tian, H., Zhang, Y., & Chen, Y. (2020). Is the epidemic spread related to GDP? Visualizing the distribution of COVID-19 in Chinese Mainland. http://arxiv.org/abs/2004.04387 adresinden alındı
  • Zhang, Z., Xue, T., & Jin, X. (2020). Effects of meteorological conditions and air pollution on COVID-19 transmission: Evidence from 219 Chinese cities. Sci Total Environ, 741. doi:https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2020.140244
  • Zhu, Y., Xie, J., Huang, F., & Cao, L. (2020). Association between short-term exposure to air pollution and COVID-19 infection: Evidence from China. Sci Total Environ, 727. doi:https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2020.138704
  • Žurovec, O., Čadro, S., & Sitaula, B. K. (2017). Quantitative Assessment of Vulnerability to Climate Change in Rural Municipalities of Bosnia and Herzegovina. Sustainability, 9(7). doi:10.3390/ su9071208
APA KIRLANGIÇOĞLU C (2022). Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. , 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
Chicago KIRLANGIÇOĞLU CEM Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. (2022): 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
MLA KIRLANGIÇOĞLU CEM Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. , 2022, ss.193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
AMA KIRLANGIÇOĞLU C Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. . 2022; 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
Vancouver KIRLANGIÇOĞLU C Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. . 2022; 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
IEEE KIRLANGIÇOĞLU C "Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi." , ss.193 - 205, 2022. 10.26650/JGEOG2022-1057248
ISNAD KIRLANGIÇOĞLU, CEM. "Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi". (2022), 193-205. https://doi.org/10.26650/JGEOG2022-1057248
APA KIRLANGIÇOĞLU C (2022). Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Coğrafya dergisi (e-dergi), 0(44), 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
Chicago KIRLANGIÇOĞLU CEM Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Coğrafya dergisi (e-dergi) 0, no.44 (2022): 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
MLA KIRLANGIÇOĞLU CEM Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Coğrafya dergisi (e-dergi), vol.0, no.44, 2022, ss.193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
AMA KIRLANGIÇOĞLU C Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Coğrafya dergisi (e-dergi). 2022; 0(44): 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
Vancouver KIRLANGIÇOĞLU C Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Coğrafya dergisi (e-dergi). 2022; 0(44): 193 - 205. 10.26650/JGEOG2022-1057248
IEEE KIRLANGIÇOĞLU C "Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi." Coğrafya dergisi (e-dergi), 0, ss.193 - 205, 2022. 10.26650/JGEOG2022-1057248
ISNAD KIRLANGIÇOĞLU, CEM. "Şehirlerin Pandemik Kırılganlık Seviyelerinin Faktör Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi". Coğrafya dergisi (e-dergi) 44 (2022), 193-205. https://doi.org/10.26650/JGEOG2022-1057248
Sayfa Oluşturulma Tarihi
24-04-2024 3:25

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları