<jats:title>ABSTRACT</jats:title> <jats:p>This is the first study to optimize the extraction of anthocyanins and phenolic compounds from black carrot pomace using ultrasound‐assisted extraction (UAE) with acidified water as a green solvent. In contrast to conventional methods utilizing organic solvents, this environmentally friendly approach was designed to comply with halal standards and promote sustainability. The extraction process was optimized using response surface methodology (RSM) with Box–Behnken experimental design. A total of 15 experimental combinations were performed at three levels of temperature (30°C–60°C), duration (20–60 min), and dilution factor (DF; 10–30 mL/g), with total monomeric anthocyanin (TMA), total phenolic content (TPC), and antioxidant capacity (DPPH) as response variables. The optimal conditions determined were 47°C, 36 min, and a DF of 19 mL/g, yielding 591 mg/100 g TMA, 2563 mg GAE/100 g TPC, and 75.8% antioxidant activity. High‐performance liquid chromatography (HPLC) analysis revealed that 56% of anthocyanins were acylated, indicating higher stability suitable for industrial use. Experimental results closely matched model predictions, confirming the model's validity. These findings highlight the potential of UAE combined with acidified water as a scalable, sustainable, and efficient extraction method for valorizing black carrot byproducts. The recovered anthocyanins may have potential applications as natural organoleptic enhancers in food products, while antioxidants and phenolic compounds could be utilized as natural preservatives and phenolic content enhancers. This approach contributes significantly to sustainable food production and waste management practices.</jats:p>

<jats:p>Forest soundscapes contain rich ecological information that reflects the composition, structure, and dynamics of biodiversity within forest ecosystems. The effective monitoring of these soundscapes is essential for forest conservation and wildlife management. However, traditional manual annotation methods are time-consuming and limited in scalability, while commonly used acoustic indices such as the Normalized Difference Soundscape Index (NDSI) lack the capacity to resolve overlapping or complex sound sources often encountered in dense forest environments. To overcome these limitations, this study applied a deep learning-based multi-label classification approach to long-term field recordings collected from Shennongjia National Park, a typical subtropical forest ecosystem in China. The model automatically classifies sound sources into biophony, geophony, and anthrophony. Compared to the NDSI, the model demonstrated higher precision and robustness, especially under low-signal-to-noise-ratio conditions. While the NDSI provides an efficient overview of soundscape disturbances, it demonstrates limitations in differentiating geophonic components and detecting subtle variations. This study supports a complementary “macro–micro” analytical framework that enables capturing broad, time-averaged soundscape trends through the NDSI, while achieving fine-grained, label-specific detection of biophony, geophony, and anthrophony through the multi-label classification model. This integration enhances analytical resolution, enabling the scalable, automated monitoring of complex forest soundscapes. This study contributes a novel and adaptable approach for real-time biodiversity assessment and long-term forest conservation.</jats:p>

<jats:p xml:lang="tr">Bu çalışma, perakende sektöründe boykot edilen ürünler özelinde tüketici sinizminin fiyat farklılaştırması stratejileriyle bertaraf edilip edilemeyeceğini incelemektedir. Tüketici sinizmi, bireylerin işletmelere ve pazarlama uygulamalarına karşı geliştirdiği şüpheci ve güvensiz tutumları ifade eder ve genellikle manipülatif veya etik dışı davranış algısıyla tetiklenmektedir. Özellikle son dönemlerde yaşanan İsrail-Filistin çatışması gibi sosyo-politik krizler, Türkiye’de İsrail menşeli ürünlere yönelik tüketici boykotlarının artmasına ve satın alma davranışlarının değişmesine neden olmuştur. Bu betimsel araştırmada, A101, BİM, ŞOK gibi büyük perakende zincirlerinin tüketici boykotlarına verdikleri tepkiler ve fiyat temelli pazarlama taktiklerinin tüketici kararlarını ne ölçüde etkilediği incelenmiştir. Bulgular, etik, milli veya dini gerekçelerle gerçekleşen boykotların marka sadakati ve imajını ciddi şekilde etkilediğini; ancak stratejik olarak uygulanan fiyat farklılaştırmasının (örneğin, indirimler, “1 alana 1 bedava” kampanyaları) kısa vadede olumsuz tüketici algısını kısmen azaltabildiğini göstermektedir. Bununla birlikte, çalışmada uzun vadeli güvenin ve sadakatin sağlanabilmesi için şeffaf, değer odaklı bir iletişim ve etik kurumsal davranışın gerekliliği vurgulanmaktadır. Elde edilen bulgular, yalnızca ekonomik değil; kültürel ve ahlaki değişkenleri de dikkate alan, tüketici merkezli pazarlama yaklaşımlarının önemini ortaya koymaktadır.</jats:p>

<jats:p>Plants are used by humans not only as food, but also for therapeutic purposes in medicine, as fuel and coloring matter. Plants, which are among the natural products consumed as traditional medicines, are used in the treatment of many diseases. Nowadays, many plants are widely used as nutritional supplements to strengthen the immune system or as an auxiliary nutritional supplement with other drugs in the treatment of chronic diseases. The plant Arum maculatum L. examined in this study is an angiosperm and monocotyledonous plant belonging to the family Araceae and a species in the order Arales. In this study it is aimed to study the bioavailability of Arum plant by using C. elegans nematode as a model organism. This study, the effects of the extract obtained by ethyl alcohol and water phase extraction of A. maculatum L., which is collected in spring and summer months and consumed by cooking fresh leaves and believed to be a source of healing, on the life span, egg production and growth-development parameters of Caenorhabditis elegans nematode were investigated. The data obtained were evaluated by SPSS program. Significant differences were found in C. elegans cultures of the extracts obtained from the leaves and flower parts of the plant in ethyl alcohol and water solvents compared to the control group. It was observed that the survival rates of C. elegans nematodes generally increased with the application of different doses of plant water extracts. This research will provide a reference for further research on the mechanism of Arum plants in the treatment of some diseases. Our research shows that this plant may have the potential therapeutic target about fertilization and growth and development process.</jats:p>

Çalışma köy okulunda öğrenim gören 8. sınıf öğrencilerinin görsel okuma biçimlerini tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmanın yapılma sebebi, literatürde 8. sınıf köy okullarında öğrenim gören öğrencilere yönelik görsel okuma özelinde yapılmış bir çalışmaya rastlanılmaması ve merkezi yerleştirme sınavlarında görsel okumaya yönelik soruların artış göstermesidir. Çalışma durum çalışma modeli ile kurgulanmış, nitel bir araştırmadır. Çalışma grubunu kolay ulaşılabilirlik ve ölçüt örneklem yoluyla seçilen 8. sınıfta öğrenim gören 56 köy okulu öğrencisi oluşturmaktadır. Çalışmada veri toplama aracı olarak, görsellere ait yorumların istendiği açık uçlu çalışma kâğıtları kullanılmıştır. Cevaplar betimsel analize tabi tutularak Hasan Efe’nin “Karikatürü Düşündüren İnsan” kitabında belirttiği görsel metin olarak karikatürün anlam yapısı konusunda derin yapı ve yüzey yapı başlıklarına göre kategorize edilerek incelenmiştir. Cevaplarda öğrencilerin çoğunluğunun yüzeysel yapıyı tasvir ettiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu kategorideki 12 öğrencinin cevabında düz okumada öne çıkan sembollerin yüzeysel yapıdan uzaklaşarak simgelere başka anlamlar yüklediği göze çarpmıştır. Sonuç olarak köy okullarında öğrenim gören çocukların çoğunun görsel okuma açısından yeterince gelişemediği görülmüştür. Öğretmen görüşlerine göre öğrenci velilerinin eğitime ilgisizliği, bu öğrencilerin öğrenim hayatları boyunca farklı uyarıcılarla karşılaşmaması ve teknolojik araçlara rahat erişimlerinin mümkün olmaması ile okuma alışkanlıklarının edinmiş olmamaları, bu duruma sebep teşkil eden durumlardır.

In this study, the crustal velocity structure and depth of Moho is determined under the eastern part of Iranian Kopeh Dagh, North-East Iran that is named Hezar-Masjed mountains. The teleseismic waveform receiver functions technique is used to determine crustal thicknesses in this study. 41 teleseismic earthquakes from three broadband seismometers installed in the Iranian Kopeh-Dagh, are used to calculate P-wave receiver functions. Receiver functions for each station are generated from events for a wide range of backazimuths. From analysis of receiver functions at KAR, ZOW and HAM stations, the crustal structure is suggested for the Hezar-Masjed area with a Moho depth of 44-50km. Results indicate three main layers; the upper crust has an S-wave velocity between 2.1-3.2km/s and a 10 to 12km thickness, a middle crust with S-wave velocity between 3.2-3.7km/s and a 22 to 25km thickness and the lower crust with S-wave velocity between 3.7-4.4km/s and a 12 to 15km thickness. An S wave velocity between 4.6-4.7km/s indicates the velocity of the Moho at 47km on average and varies from 44 to 50km. Deeper Moho is found under the southern station.

<jats:p>Early and accurate detection of cracks in structures is crucial for planning structural health and maintenance processes. This study aims to automatically detect cracks on wall and bridge surfaces using deep learning methods with smartphone images. The wall and bridge datasets consist of "cracked" and "crack-free" classes. Eighteen architectures, including convolutional neural networks, transformers, and hybrid architectures, were compared on the local dataset and the SDNET2018 dataset in terms of accuracy, positive predictive value, sensitivity, specificity, F1 score, AUC, and inference time per image. In local experiments, the proposed model achieved 98.50% accuracy on the wall dataset and 100.00% accuracy on the bridge dataset. In contrast, on zero-sample external datasets, accuracy dropped to 52.43%–73.53%. After raw co-training, the SDNET2018 dataset achieved accuracy rates of 86.05%, 81.35%, and 87.21% in wall, bridge deck, and road pavement tests, respectively; in balanced co-training, these values were 82.84%, 80.86%, and 86.57%. The findings show that data-source differences are decisive for model generalization and that multi-domain co-training can improve performance on external datasets. In conclusion, crack detection based on smartphone images can serve as a rapid, low-cost preliminary assessment approach that supports expert inspection in disasters and structural health management.</jats:p>

<jats:p>Rapid advances in information and technology, together with globalization, have necessitated continuous policy reforms in education systems. In Türkiye, the 2023 Education Vision and the 2024 Century of Türkiye Education Model (CTEM) represent key reform initiatives aiming to promote student-centered, competency- and values-based education, digital transformation, equal educational opportunities, and improved assessment and evaluation processes. This study aims to evaluate the reflections of these reforms on the educational and administrative processes of Regional Boarding Secondary Schools (RBSSs) based on the views of teachers and school administrators. A qualitative research approach with a phenomenological design was employed. The study group consisted of 21 participants, including 11 teachers and 10 school administrators working in RBSSs during the 2025–2026 academic year. Data were collected through a semistructured interview form and analyzed using descriptive analysis. The findings indicate that the reforms have positively influenced teaching and learning processes, school management, assessment practices, and student development. However, time management, inadequate physical infrastructure, lack of instructional materials, and the need for in-service training were identified as challenges to effective implementation. In addition, the boarding school environment was found to support students’ responsibility, self-regulation, social skills, and values development. The study concludes that strengthening teachers’ professional development and improving school facilities are essential for the effective implementation of these reforms.</jats:p>

<jats:p>Early detection of surface defects in smart systems within industrial production processes is critical for automating quality control processes, reducing costs, and maintaining quality standards. Smart manufacturing systems enable the detection of different types of defects through multiple defect diagnosis. With the increase in data volume on production lines due to Industry 4.0, classical machine learning approaches have proven insufficient for defect diagnosis. This has led to a growing need for more advanced analysis methods. In this thesis, hybrid deep learning architectures are used to classify different types of defective data samples with high accuracy. This thesis examines hybrid deep learning approaches for identifying multiple defects on metal and fabric surfaces. In the proposed method, different deep learning architectures are used together to perform both object detection and segmentation. In this study, features obtained from defective images are extracted using convolutional neural networks, and then these features are analyzed with different classifiers. The deep architectures used in the classification phase are innovative approaches such as Vision Transformer (ViT) and attention-based deep neural networks. Experimental studies have shown that the proposed method achieves high performance in detecting different types of failures. This study contributes to the improvement of quality control processes in intelligent manufacturing systems.</jats:p>

<jats:p>This thesis aims to examine the Democrat Party (1950–1960) and the Motherland Party (1983–1991) governments in Türkiye primarily within the framework of Antonio Gramsci’s theory of hegemony, while drawing on Louis Althusser’s theory of Ideological State Apparatuses (ISAs) as a complementary theoretical perspective. The primary objective of the study is to analyze how political authority constructs hegemony not only through economic and political mechanisms but also by generating social consent through ideological apparatuses such as education, religion, the media, and culture. Within this framework, the Democratic Party period is interpreted as a liberal hegemonic order shaped by traditional norms and values, the principle of national will, and democratization. In contrast, the Motherland Party period is evaluated as a neoliberal hegemonic order structured around individualization, the market economy, consumer culture, and media-oriented discourses. The comparative analysis demonstrates that during the Democratic Party era, consent was predominantly constructed through democratic participation, a shared national identity, and cultural values, whereas during the Motherland Party period it was reconstructed through market integration, individual performance, and consumer culture. This transformation reflects the transition from a liberal hegemonic order to a neoliberal hegemonic order in Turkey.</jats:p>

Bu araştırma, ortaöğretim öğrencilerinin akıllı telefon bağımlılığı ve sosyal kaygı düzeylerini farklı değişkenler açısından detaylı bir şekilde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın örneklemi 268’i kadın (%53,6), 232’i erkek (%46,4) olmak üzere, toplamda 500 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırmanın veri toplama araçları; araştırmacı tarafından geliştirilen kişisel bilgi formu, Şata ve Karip (2017) tarafından Türkçe uyarlaması yapılan Akıllı Telefon Bağımlılığı Ölçeği ve Aydın ve Sütçü (2007) tarafından Türkçe uyarlaması yapılan “Ergenler için Sosyal Kaygı Ölçeği” kullanılmıştır. Elde edilen veriler SPSS paket programı aracılığıyla analiz edilmiştir. Verilerin normal dağılım gösterdiği belirlenmiş olup, analizlerde betimsel istatistiklerin yanı sıra, ikili karşılaştırmalar için Bağımsız Örneklem T-Testi, ikiden fazla grubun karşılaştırılması için Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) ve değişkenler arası ilişkinin tespiti için Pearson Korelasyon analizi kullanılmıştır. Araştırma bulgularına kadın öğrencilerin akıllı telefon bağımlılığı ve GDSK puanlarının erkek öğrencilere kıyasla istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu saptanmıştır (p<0,05). Çalışmanın temel değişkenlerinden biri olan spor yapma durumu incelendiğinde, lisanslı olarak spor yapan öğrencilerin akıllı telefon bağımlılığı düzeylerinin spor yapmayan akranlarına göre anlamlı biçimde daha düşük olduğu görülmüştür (p<0,05). Korelasyon analizleri ise akıllı telefon bağımlılığı ile sosyal kaygı toplam puanı ve alt boyutları arasında pozitif yönlü ve anlamlı ilişkiler bulunduğunu göstermiştir (p<0,05). Sonuç olarak, spor yapmanın ergenlerde sosyal kaygı düzeylerinin azaltılmasında koruyucu bir faktör olduğunu; buna karşılık akıllı telefon bağımlılığının spor değişkeninden bağımsız biçimde sosyal kaygı ile eşzamanlı ve güçlendirici bir ilişki içinde olduğunu ortaya koymaktadır.

Giriş ve Amaç: Sağlık sektörü, barındırdığı biyolojik, kimyasal, ergonomik ve psikososyal risk faktörleri nedeniyle iş sağlığı ve güvenliği (İSG) literatüründe “Çok Tehlikeli” sınıfa yaklaşan karmaşık bir yapıya sahiptir. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) verilerine göre sağlık çalışanları, genel popülasyona kıyasla 3 kat daha fazla kas-iskelet sistemi rahatsızlığına maruz kalmaktadır. Türkiye’de ise artan iş yükü ve “bakım paradoksu” (health paradox), çalışan güvenliğini tehdit eden kritik bir sorun haline gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, 2004-2024 yılları arasında Türkiye sağlık ve sosyal hizmetler sektöründe meydana gelen iş kazaları ve meslek hastalıklarını analiz etmek ve küresel karşılaştırmasını yapmaktır. Materyal ve Metot: Çalışma, retrospektif zaman serisi analizi tasarımında kurgulanmış olup; SGK İstatistik Yıllıkları, ILOSTAT ve EUROSTAT veritabanlarından elde edilen 20 yıllık zaman serisi verilerini kapsamaktadır. Verilerin analizinde iki temel istatistiksel model kullanılmıştır: • Kesintili Zaman Serisi (ITS): 6331 sayılı İSG Kanunu’nun (2013) ve COVID-19 pandemisinin (2020) etkilerini ölçmek için Poisson Regresyon modeli kurulmuştur. • Monte Carlo Simülasyonu: Meslek hastalıklarındaki eksik bildirimi (underreporting) tahmin etmek amacıyla 10.000 iterasyonlu bir stokastik simülasyon gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Analiz sonuçları, 2013 yılındaki yasal düzenlemenin kaza bildirimlerinde istatistiksel olarak anlamlı (p < 0,001) bir yapısal kırılma yarattığını; pandemi döneminde (2020-2024) ise kaza sayılarında %22,1’lik üstel bir artış (şok) gözlendiğini göstermektedir. Meslek hastalıklarında %97,44 oranında bir eksik bildirim tahmin edilmiştir. Bu bulgu literatürde belirtilen “veri körlüğü” sorunu ile uyumludur. Biyolojik ve ergonomik riskler baskın olmasına rağmen, illiyet bağı sorunu nedeniyle kayıtlar düşüktür. Risk matriksi analizinde Türkiye, OECD ortalamasına kıyasla hem kaza sıklığında hem de ölümcül kaza oranında negatif ayrışmıştır. İşyeri şiddeti ise sağlık çalışanlarına yönelik AB ortalamasının 4 katına ulaşmış ve regresyon analizine göre kaza sıklığını açıklayan ikinci en güçlü faktör (R² = 0,65) olarak belirlenmiş olup, şiddetin iş sonuçlarına etkisi literatürle paralellik göstermektedir. Sonuç ve Öneriler: Bu çalışma, Türkiye sağlık sektörünün İSG açısından “risk yönetimi” aşamasına geçemediğini ve veri entegrasyonu eksikliği yaşadığını ortaya koymaktadır. Sektörde İSG standartlarının yükseltilmesi için; biyolojik ve ergonomik hastalıklarda illiyet bağı aranmaksızın “Meslek Hastalığı Karinesi” uygulanmalı, şiddet olayları iş kazası kapsamında raporlanmalı ve personel başına düşen hasta sayısı OECD standartlarına çekilerek iş yükü azaltılmalıdır.

Background/Aim: Although the global prevalence of smoking has been steadily declining, aggregate trends conceal substantial regional differences across Europe, as well as socioeconomic and education-level inequalities. The aim of this study was to assess the widening regional and educational inequalities in smoking prevalence in Europe and de-lineate structural barriers to tobacco control against the backdrop of aggregate trends. Methods: Using European Statistical Office (Eurostat) data from 32 countries (2014–2019), daily smoking rates, indoor environmental tobacco smoke exposure, and smoking intensity were analyzed. To account for demographic differences, European averages were calculated using population-weighted means. Pearson correlations and multivariate regression models were utilized to examine country-level associations between educational attainment indices and smoking outcomes. Results: While the weighted European Union (EU) average for daily smoking declined slightly, regional divergence intensified. Nordic countries maintained the lowest prevalence (~12%), whereas Eastern European nations and Türkiye (~27–29%) exhibited stagnation or increases. A strong country-level educational gradient persisted; nations with higher tertiary attainment rates exhibited significantly lower aggregate smoking prevalence. Marked cross-country differences in indoor secondhand smoke exposure were observed; daily indoor tobacco smoke exposure exceeded 19% in countries such as Greece and Croatia but remained below 3% in Finland. Conclusion: The decline in smoking has stalled in structurally disadvantaged regions, supporting the “hardening hypothesis” (the phenomenon where the remaining smoker population becomes more resistant to quitting) at the macro level. Generic tobacco control measures are losing efficacy. To bridge the widening health equity gap, future interventions must target high levels of heavy smoking and the enforcement of smoke-free environments in lagging regions.

To support carbon neutrality in civil infrastructure, bridge carbon assessment should be integrated into the early design stage, when key design options remain adjustable. However, this stage usually lacks detailed bills of quantities, material sources, transport distances, construction methods, and maintenance schedules, limiting the direct application of conventional life-cycle assessment (LCA). Published bridge carbon cases can provide reference data for early-stage assessment, but differences in system boundaries, functional units, and reporting formats hinder their direct comparison and reuse. To address this issue, this study first used a cable-stayed bridge in Ningbo, China, as a traceable LCA calculation case to establish the accounting procedure, system boundary, and reporting fields. It then combined this case with published bridge carbon cases to develop a standardized bridge carbon reporting database. The resulting database contains 39 cases across six harmonized bridge-type categories and supports similar-case retrieval and early-stage prediction modeling. Linear, polynomial, and random forest regression models were developed using the most consistently available early-stage parameters to provide initial emission estimates under limited design information. Under the fixed 70:30 data split, the random forest model achieved the best internal validation performance, with a test R² of 0.97 and a mean absolute percentage error (MAPE) of 29%. Static carbon-flow and dynamic time-weighted carbon-flow indicators are further introduced as normalized comparative indicators for interpreting stage-level contributions and temporal emission profiles. The results show that temporal weighting can alter the relative ranking and interpretation of bridge-type carbon performance. As applying these analytical modules still requires substantial expert involvement, a tool-augmented large language model (LLM) assistant was further implemented as the framework’s interaction layer to reduce this operational burden. It structures natural-language inputs, invokes predefined database and analytical tools, and explains their outputs, while engineers remain responsible for verifying the results. The proposed framework provides a traceable, human-in-the-loop approach to supporting early-stage bridge carbon assessment under incomplete design information.

Bu araştırmanın amacı, öğrencilerin matematik kaygısı ile matematik başarılarının sınıf düzeyi ve cinsiyete göre anlamlı farklılık gösterip göstermediğini belirlemek ve farklı akran türleri ile kaygı düzeylerinin öğrencilerin matematik kaygısı ve matematik başarısı üzerindeki etkilerini incelemektir. Araştırmada ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini, Türkiye’nin Doğu Anadolu Bölgesi’nde yer alan bir il merkezindeki Millî Eğitim Bakanlığına bağlı üç devlet okulunda öğrenim gören 5., 6. ve 7. sınıf düzeyindeki toplam 349 öğrenci oluşturmaktadır. Veriler, Matematik Kaygısı Ölçeği, Kişisel Bilgi Formu, Sosyometrik Akran İlişkileri Formu ve matematik başarı notları aracılığıyla toplanmıştır. Verilerin analizinde iki faktörlü varyans analizi (ANOVA) ve yapısal eşitlik modeli (YEM) kullanılmıştır. Bulgular, matematik başarısının yalnızca sınıf düzeyine göre anlamlı farklılık gösterdiğini, matematik kaygısında ise sınıf düzeyi ile cinsiyet etkileşiminin anlamlı olduğunu ortaya koymuştur. Yapısal eşitlik modeli sonuçları, matematik kaygısının matematik başarısını negatif yönde ve anlamlı düzeyde yordadığını göstermiştir. Ayrıca sıra arkadaşı kaygısının matematik başarısını hem doğrudan hem de matematik kaygısı aracılığıyla dolaylı olarak etkilediği; sık etkileşimde bulunulan arkadaş kaygısının ise matematik başarısını matematik kaygısı aracılığıyla dolaylı olarak etkilediği belirlenmiştir. Sıra arkadaşı, gezdiği arkadaş ve matematik kaygısı modeli, matematik başarısındaki toplam varyansın yaklaşık %22'sini açıklamaktadır. Elde edilen bulgular, akran ilişkisi türlerinin matematik başarısını matematik kaygısı aracılığıyla etkilediğini ve matematik kaygısının bu süreçte önemli bir aracı değişken olduğunu ortaya koymaktadır.

Upon the completion of national road projects, their cost and time deviations are often reported. These deviations from the projected values are a result of complications in the time and cost management of such projects. Controlling the cost and time overrun of projects is important for successful implementation and efficient project management. However, few studies have attempted to measure the project cost and time management efficiency in civil engineering. Thus, this issue requires further investigation. In this study, large road projects that had poor cost and time management were selected. The chosen projects were configured as Decision Making Units (DMUs) in a Data Envelopment Analysis (DEA). DEA is a non-parametric modern mathematical tool for measuring relative managerial performance and determining efficient DMUs. A list containing the causes of cost and time deviations and the percentage deviation for each DMU was prepared. The cost and time management efficiency of the DMUs was calculated using DEA, and the resulting values were ordered according to importance. It is believed that this process will contribute to better cost and time management.