Haber Merkezi

2023 yılı birinci döneminde 1001 programı kapsamında TÜBİTAK’a sunulan 1654 proje önerisinden 1550’si bilimsel değerlendirmelerden geçti. Gerçekleşen değerlendirme sonrasında 245 adet projenin desteklenmesine, 23 adet proje önerisinin ise başvuru sahiplerine gönderilecek bilimsel değerlendirme raporlarında belirtilen eksikliklerin tamamlanması koşuluyla şartlı olarak kabul edilmesi kararı alındı.

2 PROJE DESTEK GÖRMEYE HAK KAZANDI

Kabul edilen projelerden ilki Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Gıda Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Aylin Altan Mete’nin “Gıdalarda Patojen Mikroorganizmaların Elektrokimyasal Olarak Tespiti İçin Zeolitik Imidazolat Kafes Yapıları İle İşlevselleştirilmiş Nanolif Temelli Biyosensörlerin Geliştirilmesi” başlıklı projesi oldu. Projede, gıda kaynaklı patojenlerin hızlı ve hassas tespitinin sağlanması için farklı nanomalzemeler ile işlevselleştirilmiş biyosensör platformlarının geliştirilmesi amaçlanıyor. Kabul edilen bir diğer proje ise doktora sonrası araştırmacı Dr. Lina Öztürk Özgül’ün yürütücülüğündeki “EMG Yutma Frekansı Yöntemi ile Tüketicilerin Gıda Uyaranlarına Verdiği Tepkinin Ölçülmesi” başlıklı projesi oldu. Projenin araştırma ekibinde İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi öğretim üyesi Prof. Dr. Mehmet İsmail Yağcı ile İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi’nden Dr. Öğr. Üyesi Maria Geraldine Veldhuizen danışman, Mühendislik Fakültesi’nden Dr. Arş. Gör. Hüseyin Yanık ise araştırmacı olarak yer alıyor. Nöropazarlama alanında yenilikçi bir yaklaşım sunması beklenen projenin genel amacını, Elektromiyografi (EMG) yöntemi ile yutma frekansı ölçümünün, kişiselleştirilmiş görsel-işitsel reklamlar karşısında tüketicilerin satın alma davranışındaki rolünü araştırmak oluşturuyor. Bu amaç doğrultusunda proje kapsamında nörobiyolojik aşerme, gıda tüketimi ve satın alma davranışına ilişkin fizyolojik ve nörobiyolojik ölçümler yapılması planlanırken; proje sayesinde, pazarlama iletişimi, diyet davranışı ve halk sağlığı iletişimi çalışmalarında kullanılabilir, biyosinyal analiz uzmanlığı gerektirmeyen, uygun maliyetli, kullanımı kolay, güvenilir ve doğrudan bir nöropazarlama tekniği geliştirilmesi bekleniyor.