An analysis on environmental justice and air quality using machine learning techniques

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0009-0005-1022-2074
dc.authorid0000-0002-4875-4800
dc.contributor.authorDemircan, Görkemen_US
dc.contributor.authorÇavdaroğlu Akkoç, Gülsüm Çiğdemen_US
dc.date.accessioned2026-01-20T12:03:50Z
dc.date.available2026-01-20T12:03:50Z
dc.date.issued2025-12-24
dc.departmentIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformasyon Teknolojileri Yüksek Lisans Programıen_US
dc.departmentIşık University, School of Graduate Studies, Master’s Program in Information Technologiesen_US
dc.departmentIşık Üniversitesi, İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi, Enformasyon Teknolojileri Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences, Department of Information Technologiesen_US
dc.description.abstractThis study examines air quality dynamics across countries using machine learning with a focus on environmental justice. Random Forest, Decision Tree, XGBoost, and Adaboost algorithms were applied for a 10-year air pollution forecast. XGBoost showed the best performance. Increases in pollutant levels are expected in Bhutan and North Korea, while improvements may occur in India, Pakistan, and Nepal. Significant air quality changes are projected in Laos, Indonesia, and North Korea. The study highlights inequalities in pollution exposure and emphasizes the need for targeted interventions.en_US
dc.description.abstractBu çalışma, çevresel adalet odağında makine öğrenmesi yöntemleriyle farklı ülkelerde hava kalitesi dinamiklerini incelemektedir. Random Forest, Karar Ağacı, XGBoost ve Adaboost algoritmaları kullanılarak 10 yıllık hava kirliliği tahmini yapılmıştır. En iyi performans XGBoost modelinde görülmüştür. Bhutan ve Kuzey Kore’de kirletici seviyelerinin artacağı, Hindistan, Pakistan ve Nepal’de ise iyileşmeler yaşanabileceği öngörülmüştür. Laos, Endonezya ve Kuzey Kore’de önemli hava kalitesi değişiklikleri beklenmektedir. Çalışma, kirlilikteki eşitsizliklere dikkat çekerek hedefe yönelik müdahalelerin gerekliliğini vurgular.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationDemircan, G., & Çavdaroğlu, G. Ç. (2025). An Analysis on Environmental Justice and Air Quality Using Machine Learning Techniques. Veri Bilimi, 8(2), 1-23.en_US
dc.identifier.endpage23
dc.identifier.issn2667-582X
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/6937
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/veri/article/1586807?issue_id=99347
dc.identifier.volume8
dc.institutionauthorDemircan, Görkemen_US
dc.institutionauthorÇavdaroğlu Akkoç, Gülsüm Çiğdemen_US
dc.institutionauthorid0009-0005-1022-2074
dc.institutionauthorid0000-0002-4875-4800
dc.language.isoenen_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherMurat Göken_US
dc.relation.ispartofVeri Bilimien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Öğrencien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectAir quality predictionen_US
dc.subjectCO level predictionen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectHava kalitesi tahminien_US
dc.subjectCO seviyesi tahminien_US
dc.subjectMakine öğrenmesien_US
dc.titleAn analysis on environmental justice and air quality using machine learning techniquesen_US
dc.title.alternativeMakine öğrenimi teknikleri ile çevresel adalet ve hava kalitesi üzerine bir analizen_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublicationen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
An_Analysis_on_Environmental_Justice_and_Air_Quality_Using_Machine_Learning.pdf
Boyut:
1.47 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Makale Koleksiyonu | Enformasyon Teknolojileri Bölümü
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Diğer Yayınlar Koleksiyonu
Öğrenci Yayınları Makale Koleksiyonu