Veterinerlik alanında yapay zekâ çalışmalarının bibliyometrik analizi
| dc.authorid | 0000-0002-1290-4547 | |
| dc.contributor.advisor | Körez, Muslu Kazım | |
| dc.contributor.author | Serin, Hakan | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-05T06:16:35Z | |
| dc.date.available | 2025-06-05T06:16:35Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.department | Enstitüler, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Yapay zekânın günümüzde veteriner hekimlik alanında kullanılması bu alandaki araştırmacılar için ilgi çekici bir yenilik olmuştur. Bu çalışmanın amacı, bibliyometrik analiz ile veteriner hekimlikte yapay zekâ alanındaki literatürün genel haritasını çıkarmak ve kullanım alanlarını belirlemektir. Veteriner hekimlikte yapay zekâ üzerine mevcut literatürü keşfetmek için Web of Science veri tabanı kullanılmıştır. Araştırma verileri 397 adet makaleden oluşmuştur. Verilerin analizi için R istatistik programında mevcut olan "bibliometrix" kütüphanesi ile VOSviewer programı kullanılmıştır. Veri sorgusu 10 Kasım 2023 tarihinde "veterinary" OR "veterinary sciences" OR "animal sciences" AND "machine learning" OR "deep learning" OR "artificial intelligence" OR "data mining" kavramları ile gerçekleştirilmiştir. Dergiler, yayın ve atıf sayısı, yazar, kurum ve ülke gibi araştırma ögeleri bibliyometrik göstergeler ile incelenmiştir. Genel yayın eğilimleri incelendiğinde veteriner hekimlikteki yapay zekâ çalışmalarına 65 farklı dergi ve 1758 yazar katkıda bulunmuştur. 2019 yılından itibaren yayın sayısı hızlı bir artış göstermiştir. Animals ve Preventive Veterinary Medicine dergileri alanın öncü dergileri olarak belirlenmiştir. Alanda önde gelen yazarlar Tommaso Banzato ve Ecevit Eyduran olmuştur. En fazla yayın sayısına sahip kurum California Davis Üniversitesi olurken, uluslararası işbirliği düzeyi en yüksek kurum Bern Üniversitesi olmuştur. Çalışma sonucunda alanda önde gelen ülkeler Amerika Birleşik Devletleri ve Çin olmuştur. En sık kullanılan anahtar kelimelerin "deep learning", "machine learning" ve "artificial intelligence" olduğu, "active learning" ve "computer-aided diagnosis" kelimelerinin ise yakın tarihli çalışmalarda daha fazla kulanıldığı belirlenmiştir. Çalışmada ortaya konulan bulgular makine öğrenmesinin veteriner hekimlikte güncel çalışma alanı olduğunu göstermektedir. Gelecekte bu alandaki çalışmaların bilgisayar sistemleri ile destekleneceği öngörülmektedir. Bu alandaki çalışmaların geliştirilmesi için mali sorumluluk, yeterli altyapı (yazılım veya donanım) ve kaynak desteği, iyi veri yönetimi ilkelerinin oluşturulması ve eğitim-öğretim gibi sistemli bir yönetim oluşturulması önerilmektedir. Bu çalışma veteriner hekimlik alanında yapılacak yapay zekâ çalışmaları için alanın genel haritası hakkında bilgi vermesi açısından araştırmacılar için yol gösterici nitelik taşıyabilir. | |
| dc.description.abstract | The use of artificial intelligence in veterinary medicine has been an interesting novelty for researchers in the field. With the application of artificial intelligence in the veterinary sciences, studies in this area have reached an important position in the literature. The aim of this study is to map the literature in the field of artificial intelligence in veterinary medicine using bibliometric analysis and to highlight areas of use. The Web of Science database was used to explore the existing literature on artificial intelligence in veterinary medicine. The research data consisted of 397 articles. The "bibliometrix" library in the R statistical programme and the VOSviewer programme were used to analyse the data. The search was conducted using the keywords "veterinary" OR "veterinary sciences" OR "animal sciences" AND "machine learning" OR "deep learning" OR "artificial intelligence" OR "data mining" on 10 November 2023. Research elements such as journals, number of publications and citations, authors, institutions and countries were assessed using bibliometric indicators. In terms of general publication trends, there have been 65 different journals and 1758 authors on AI studies in veterinary medicine. The number of publications has increased rapidly since 2019. Animals and Preventive Veterinary Medicine were identified as the leading journals in this area. The senior authors in this field were Tommaso Banzato and Ecevit Eyduran. The institution with the highest number of publications was the University of California Davis, while the institution with the highest number of international collaborations was the University of Bern. The study found that the most productive countries in this area were the United States of America and China. The most frequently used keywords were "deep learning", "machine learning" and "artificial intelligence", while "active learning" and "computer-aided diagnosis" were more frequently used in recent studies. The results of the study show that machine learning is a recent area of research in veterinary medicine. It is expected that studies in this area will be supported by computer systems in the future. For the development of studies in this area, it is recommended that systematic management is established, such as financial responsibility, adequate infrastructure (software or hardware) and resource support, establishment of good data management principles, and education and training. This study can be a guide for researchers in terms of providing information on the general map of the field for AI studies to be carried out in the field of veterinary medicine. | |
| dc.identifier.citation | Serin, H. (2025). Veterinerlik alanında yapay zekâ çalışmalarının bibliyometrik analizi. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya. | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=htlyhJG97gjBTPjAeWRhPlxnSj5VtNPWp-PkHRyxCw_BmG70jE0Bnsssb9LrUJoU | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12395/55302 | |
| dc.identifier.yoktezid | 932808 | |
| dc.institutionauthor | Serin, Hakan | |
| dc.institutionauthorid | 0000-0002-1290-4547 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Selçuk Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Bibliyometrik Analiz | |
| dc.subject | Makine Öğrenmesi | |
| dc.subject | Sınıflandırma Problemi | |
| dc.subject | Veterinerlik Bilimleri | |
| dc.subject | Yapay Zekâ | |
| dc.subject | Bibliometric Analysis | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Classification Problem | |
| dc.subject | Veterinary Sciences Artificial İntelligence | |
| dc.title | Veterinerlik alanında yapay zekâ çalışmalarının bibliyometrik analizi | |
| dc.title.alternative | A bibliometric analysis of research on artificial intelligence in veterinary medicine | |
| dc.type | Doctoral Thesis |
