stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Evaluation measures (information retrieval)
Çevrimiçi Ölçütler > Tıklama Oranı (Click-Through Rate - CTR)

Tıklama oranı, belirli bir bağlantıya tıklayan kullanıcı sayısının, toplam görüntüleyen kullanıcı sayısına oranıdır. Genellikle bir e-posta kampanyasının ya da çevrimiçi reklamın başarısını ölçmek için kullanılır. Aynı şekilde, bir arama sonucunun ne kadar ilgi çekici olduğunu da ölçebilir.
Çevrimiçi Ölçütler > Oturum Başarı Oranı (Session Success Rate)

Oturum başarı oranı, başarılı sonuçla tamamlanan kullanıcı oturumlarının oranını ifade eder. "Başarı" tanımı bağlama göre değişebilir. Arama özelinde, bu genellikle kullanıcının sonuçla ne kadar etkileşimde bulunduğuna göre değerlendirilir. Örneğin, bir sonucun URL’sini kopyalaması ya da snippet içeriğinden kopyalama yapması, oturumun başarılı olduğunu gösterebilir. Bu gibi durumlarda dwell time (kullanıcının bir sonuçta ne kadar zaman geçirdiği) önemli bir ölçüt olarak kullanılır.
Çevrimiçi Ölçütler > Sıfır Sonuç Oranı (Zero Result Rate - ZRR)

Sıfır sonuç oranı, herhangi bir arama sonucunun hiç sonuç döndürmediği (boş SERP – Search Engine Results Page) oturumların oranıdır. Bu metrik, sistemin recall (geri çağırma) başarısında bir sorun olduğuna ya da kullanıcıların aradığı bilgilerin indeks içinde yer almadığına işaret edebilir. Bu tür durumlar sistemin kapsamının genişletilmesi gerektiğini gösterir.
Bu ölçütler, kullanıcı davranışlarını anlamak, arama motorlarını iyileştirmek ve bilgi erişim sistemlerini daha verimli hale getirmek için vazgeçilmez araçlardır.
Çevrimdışı Ölçütler

Çevrimdışı metrikler, genellikle belirlenmiş değerlendirme oturumları sırasında oluşturulur. Bu oturumlarda uzman değerlendirme yapan kişiler, arama sonuçlarının kalitesini puanlandırır. Puanlama, ikili (relevant/non-relevant – ilgili/ilgisiz) veya çok seviyeli (örneğin, 0'dan 5'e kadar) ölçekler kullanılarak yapılabilir. Ancak, pratikte sorgular tam olarak net olmayabilir ve farklı derecelerde alaka düzeyi olabilir.
Örneğin, "mars" kelimesiyle yapılan bir aramanın anlamı belirsizdir. Kullanıcının Mars gezegenini mi, Mars çikolatasını mı, Bruno Mars’ı mı yoksa Roma tanrısı Mars’ı mı aradığını değerlendiren kişi bilemez. Bu gibi durumlar, bilgi erişim sistemlerinde alaka düzeyinin (relevance) neden kritik bir ölçüt olduğunu gösterir.
Çevrimdışı Ölçütler > Kesinlik (Precision)

Kesinlik (precision), getirilen belgeler arasında gerçekten kullanıcının bilgi ihtiyacına uygun olanların oranıdır. Matematiksel olarak şu şekilde ifade edilir:
precision = ∣ { ilgili belgeler } ∩ { getirilen belgeler } ∣ / ∣ { getirilen belgeler } |
Yani, arama motorunun döndürdüğü sonuçlar arasında gerçekten ilgili olanların yüzdesini ölçer.
Kesinlik, tüm getirilen belgeleri dikkate alır.
Ayrıca, yalnızca en üstteki belirli sonuçları değerlendirmek için Precision@k metriği kullanılabilir.
Burada dikkat edilmesi gereken bir nokta, bilgi erişimi alanında "kesinlik" teriminin, diğer bilim ve istatistik dallarındaki accuracy (doğruluk) ve precision (hassasiyet) kavramlarından farklı bir anlam taşımasıdır.
Çevrimdışı Ölçütler > Geri Çağırma (Recall)

Geri çağırma (recall), sorguya gerçekten uygun olan belgelerin ne kadarının başarılı bir şekilde geri getirildiğini gösterir. Matematiksel ifadesi şöyledir:
recall = ∣ { ilgili belgeler } ∩ { getirilen belgeler } ∣ / ∣ { ilgili belgeler } |
Yani, sistemin gerçekten alakalı olan belgeleri ne ölçüde yakalayabildiğini gösterir.
İkili sınıflandırmada (binary classification), geri çağırma genellikle duyarlılık (sensitivity) olarak adlandırılır.
Bir sorgunun ilgili belgeyi döndürme olasılığı olarak da düşünülebilir.
Ancak, geri çağırma tek başına yeterli bir ölçüt değildir. Çünkü geri çağırmayı %100’e çıkarmak için sistemin tüm belgeleri sorgu sonucu olarak döndürmesi yeterlidir. Bu, tüm ilgili belgelerin getirildiğini garanti eder, ancak aynı zamanda birçok ilgisiz belgeyi de içerdiğinden kullanıcı için faydasız hale gelir. Bu yüzden, kesinlik (precision) ve geri çağırma (recall) birlikte değerlendirilmelidir.
Çevrimdışı Ölçütler > Fall-out (Yanlış Alarm Oranı)

Fall-out, tüm ilgisiz belgeler arasından, sorguya rağmen yanlışlıkla getirilenlerin oranıdır.
fall-ou t= ∣ { ilgisiz belgeler } ∩ { getirilen belgeler } ∣ / ∣ { ilgisiz belgeler } ∣
Ne ifade eder?   Kullanıcının ihtiyacıyla ilgisiz olan belgelerden kaçı, sistem tarafından yanlışlıkla getirilmiş?
Binary classification'da karşılığı:   Fall-out, 1 - özgüllük (specificity)’ye eşittir.   Yani ilgisiz bir belgenin yanlışlıkla sorguya dahil edilme olasılığıdır.
Not:  Fall-out'u %0 yapmak kolaydır: Sorguya hiç belge döndürmeyerek.
Çevrimdışı Ölçütler > F-Score / F-Measure (Harmonik Ortalama)

Precision (kesinlik) ve Recall (geri çağırma) değerlerinin ağırlıklı harmonik ortalamasıdır.
Çevrimdışı Ölçütler > F-Score / F-Measure (Harmonik Ortalama) > En yaygın olanı:

F1 = (2 ⋅ precision ⋅ recall) / ( precision + recall )
F1 skoru, precision ve recall'a eşit ağırlık verir.
Tek başına precision ya da recall yeterli olmadığında ikisini birleştiren bir performans ölçütüdür.
Çevrimdışı Ölçütler > F-Score / F-Measure (Harmonik Ortalama) > Diğer varyantlar:

F<sub>β</sub> formülü:
Fβ = ( 1+β^2 ) ⋅ ( precision ⋅ recall) / (β2 ⋅ precision + recall)
Burada β, kullanıcının recall’a ne kadar daha fazla önem verdiğini ifade eder:
| F ölçüsü | Anlamı |
| --- | --- |
F<sub>2</sub>: Recall (geri çağırma) 2 kat daha önemli
F<sub>0.5</sub>: Precision (kesinlik) 2 kat daha önemli
Çevrimdışı Ölçütler > F-Score / F-Measure (Harmonik Ortalama) > Arka plan:

Van Rijsbergen (1979) tarafından geliştirilen bu ölçüt, bir kullanıcının recall ve precision’a verdiği önceliği β ile ifade ederek performansı tek sayı ile değerlendirmeyi sağlar.
Bu metriklerin her biri, bilgi erişim sistemlerinin hem teknik performansını hem de kullanıcı deneyimini daha iyi anlamak ve geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Özellikle arama sistemlerinin optimize edilmesinde bu tür çevrimdışı testler ve ölçümler, çevrimiçi analizlerle birlikte bütünleyici bir rol oynar.
Çevrimdışı Ölçütler > Average Precision (AP) – Ortalama Kesinlik

Tanım: Average Precision, sıralı döküman listelerinde her k konumu için hesaplanan kesinliğin ortalamasıdır. Precision-recall eğrisinin altında kalan alan (AUC – Area Under Curve) olarak da düşünülebilir.
Formül: AveP=k=1∑nP(k)×rel(k)÷Toplam ilgili döküman sayısı
P(k): k konumundaki precision
rel(k): k konumundaki dökümanın ilgili (1) ya da ilgisiz (0) olma durumu
Açıklama: Precision değeri sadece ilgili dökümanlar için toplanır ve ilgili döküman sayısına bölünerek ortalama alınır. Bu sayede sıralama içinde ilgili dökümanların konumu da dikkate alınır.
Interpolasyonlu Average Precision: Bazı durumlarda, precision-recall eğrisindeki dalgalanmaları düzleştirmek için precision değeri, daha yüksek recall seviyelerinde görülen maksimum precision değeriyle değiştirilir.
pinterp(r)=r~≥rmaxp(r~)
Ardından aşağıdaki gibi hesaplanır:
AveP=111r∈{0,0.1,…,1.0}∑pinterp(r)
Not: PASCAL VOC yarışmaları 2010 yılına kadar bu yöntemi kullanmıştır.
Çevrimdışı Ölçütler > Precision at K (P@k)

Tanım: Top k dökümandaki ilgili dökümanların oranıdır. Sadece ilk k sonuç dikkate alınır. Özellikle kullanıcıların genellikle ilk birkaç sonucu dikkate aldığı web aramalarında kullanışlıdır.
Formül: P@k=kI˙lk k sonuçtaki ilgili doküman sayısı
Avantaj: Kullanımı kolaydır, sadece ilk k dökümanın etiketlenmesi yeterlidir.
Dezavantaj: İlgili dökümanların konumu göz ardı edilir ve eğer k’dan daha az sayıda ilgili döküman varsa, mükemmel sistemler bile 1.0’a ulaşamayabilir.
Çevrimdışı Ölçütler > R-Precision

Tanım: R ilgili döküman sayısı kadar döküman üzerinden precision ölçümüdür. Her sorgu için R farklı olabilir.
Formül: R-Precision=Rr
R: Sorguya karşılık gelen toplam ilgili döküman sayısı
r: İlk R sonuç içindeki ilgili döküman sayısı
Not:  R-Precision, P@R ve Recall@R ile eşdeğerdir. Genellikle MAP (Mean Average Precision) ile yüksek korelasyona sahiptir.
Çevrimdışı Ölçütler > Mean Average Precision (MAP)

Tanım:  Tüm sorgular için hesaplanan Average Precision değerlerinin ortalamasıdır.
Formül: MAP=Q1q=1∑QAveP(q)
Q: Toplam sorgu sayısı
AveP(q): q numaralı sorgunun average precision değeri
Açıklama:  Birden fazla sorgunun performansını ortalama bir metrikle ifade eder. Bilgi erişim sistemlerinin genel başarımını değerlendirmek için kullanılır.
Çevrimdışı Ölçütler > Discounted Cumulative Gain (DCG) ve nDCG

Tanım:  Sonuç listesindeki dökümanların alaka derecesini ve konumunu dikkate alır. Daha alt sıralarda bulunan dökümanlar cezalandırılır (logaritmik olarak düşürülür).
Formül: DCGp=i=1∑plog2(i+1)reli
rel_i: i’nci sıradaki dökümanın alaka düzeyi
Normalize Edilmiş DCG (nDCG):  Farklı sorgular ya da sistemler arası karşılaştırma için ideal sıralamaya göre normalize edilir.
nDCGp=IDCGpDCGp
IDCG: En iyi (ideal) sıralamaya göre DCG
Not:  nDCG değeri her zaman [0.0, 1.0] arasında olur. 1.0 değeri, sıralamanın tamamen ideal olduğunu gösterir.
| Ölçüt Adı | Açıklama |
| --- | --- |
Kesinlik (Precision): Toplam doğru tahminlerin, sistemin tamamında verdiği pozitif tahminlerin oranıdır. Yani, arama sonuçları arasındaki doğru belgelerin oranını gösterir.
Geri Çağırma (Recall): Gerçek pozitiflerin, sistemin tespit ettiği pozitiflere oranıdır. Yani, arama sonuçlarında bulunan doğru belgelerin toplam doğru belgelerle oranıdır.
Fall-out (Yanlış Alarm Oranı): Yanlış pozitiflerin, tüm negatifler arasındaki oranıdır. Yani, alakasız belgelerin yanlış bir şekilde pozitif olarak sınıflandırılma oranını gösterir.
F-Score / F-Measure (Harmonik Ortalama): Kesinlik ve geri çağırma arasındaki dengeyi ölçen bir harmonik ortalama formülüdür. Genellikle, iki ölçüt arasındaki dengenin en iyi şekilde nasıl sağlanacağını gösterir.
Average Precision (AP): Bir sorgu için, her bir sıralama basamağında doğruluk hesaplanarak ortalaması alınır. Özetle, belirli bir sorgu için ortalama doğruluk değerini ölçer.
Precision at K (P@k): İlk k sonuçtaki doğruluk oranını ölçer. Bu, arama sisteminin kullanıcıya ilk k sonucu verdiğinde ne kadar doğru sonuç sunduğunu gösterir.
R-Precision: Kullanıcı tarafından sağlanan gerçek pozitiflerin sayısına kadar olan ilk k sonuçta, arama sisteminin doğruluğunu ölçen bir metriktir. Bu, özellikle sıralama performansını analiz eder.
Mean Average Precision (MAP): Bir dizi sorgu için ortalama doğruluğun hesaplanmasıdır. Bu, her sorgu için ortalama doğruluğun hesaplanarak, tüm sorguların doğruluğunun ortalamasını alır.
Discounted Cumulative Gain (DCG): Sıralama performansını ölçen ve sıralamanın öncelikli sonuçlarını ödüllendiren bir metriktir. Erken sıralarda daha fazla ağırlık verir.
nDCG (Normalized DCG): DCG'nin normalleştirilmiş halidir. Sonuçların sıralamasına göre ödülleri normalleştirir, böylece farklı veri setlerinde karşılaştırmayı mümkün kılar.
Bu tablo, her bir ölçütün neyi ifade ettiğini ve hangi kriterlere göre değerlendirme yaptığına dair kısa bir özet sunar. Bu ölçütler, arama sistemlerinin ve öneri motorlarının performansını farklı açılardan analiz etmek için kullanılır.
Diğer Ölçütler > Ortalama Ters Sıra

Ortalama ters sıra, bir sıralamanın doğruluğunu ölçen bir yöntemdir. Bu ölçüt, doğru cevabın sıralamadaki konumunun tersine bakarak değerlendirme yapar. Bu yöntem, özellikle arama sonuçlarında sıralamanın ne kadar etkili olduğunu görmek için kullanılır.
Diğer Ölçütler > bpref

Bpref, ilgili belgelerin ilgisiz belgelerden önce sıralandığı bir ölçüt olup, toplam sıralama değeri üzerinden yapılan bir hesaplama ile elde edilir. Bu ölçüt, sıralama başarısını daha doğru ölçmeyi amaçlar, çünkü sıralama önceliğini dikkate alır ve kullanıcının daha fazla alakalı belgeye erişimini artırmayı hedefler.
Diğer Ölçütler > GMAP

GMAP, her konu için ortalama doğruluğun geometrik ortalamasını temsil eder. Bu ölçüt, her bir sorgu için ortalama doğruluğun birleşimini alarak daha genel bir başarı ölçüsü oluşturur. Bu, özellikle çok sayıda sorgu ve konu içeren sistemlerde performans değerlendirmesi için önemlidir.
Diğer Ölçütler > Marjinal Alaka ve Belge Çeşitliliği Temelli Ölçütler

Marjinal alaka ve belge çeşitliliği, bilgi erişimi sistemlerinin ne kadar anlamlı ve çeşitli içerikler sunduğunu değerlendiren ölçütlerdir. Bu ölçütler, arama sonuçlarının sadece doğru değil, aynı zamanda çeşitli ve kapsamlı olmasını hedefler. Bu tür ölçütler, özellikle içerik çeşitliliği gerektiren görevlerde önemlidir.
Diğer Ölçütler > Alaka ve Güvenilirlik Temelli Ölçütler

Günümüzde arama sonuçlarında yanıltıcı içeriklerin (örneğin, sahte haberlerin) etkisi büyük olmuştur. Bu tür içeriklerin sınıflandırılması için geliştirilen ölçütler, hem bilginin doğruluğunu hem de güvenilirliğini ölçmeye yöneliktir. Bu, özellikle güvenilir ve doğru bilgiye dayalı sonuçlar sağlamak isteyen sistemlerde kullanılır.
Diğer Ölçütler > Hit Oranı

Hit oranı, arama sonuçlarının doğruluğunu ve kullanıcıların istenen bilgiye erişme oranını gösteren önemli bir metriktir. Bu oran, arama sonuçlarında kullanıcıların ne kadar başarıyla doğru belgelere ulaştığını gösterir.
Diğer Ölçütler > Görselleştirme

Bilgi erişim performansını görselleştirme, sistemlerin başarısını daha anlaşılır hale getirmek için çeşitli grafikler ve diyagramlar kullanmayı içerir. Bazı görselleştirme türleri şunlardır:
Doğruluk ve Geri Çağırma Grafikleri   Doğruluk ve geri çağırma arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler, sistemin ne kadar doğru sonuçlar döndürdüğünü ve bu sonuçların ne kadarını kullanıcının ihtiyaçlarına uygun şekilde sunduğunu gösterir.
Ortalama Doğruluk Histogramları   Farklı konularda ortalama doğruluğun görselleştirildiği histogramlar, her bir konu başlığına ilişkin sistem performansını karşılaştırmak için kullanılır.
Alıcı Karakteristik Eğrisi (ROC Eğrisi)   ROC eğrisi, bir arama sisteminin doğruluk oranını ve yanlış pozitif oranını karşılaştırarak, modelin genel performansını görselleştirir.
Karışıklık Matrisi   Karışıklık matrisi, modelin doğru ve yanlış tahminlerini düzenli bir şekilde göstererek, hangi sınıfların daha iyi tanımlandığını ya da karıştığını anlamayı sağlar.
Diğer Ölçütler > Alaka Dışı Ölçütler

Arama sistemlerinin yalnızca alaka düzeyini değil, aynı zamanda diğer faktörleri de ölçmesi önemlidir. Bunlardan biri de sorguların zamanla nasıl değiştiği ve arama sisteminin kullanımının izlenmesidir.
Diğer Ölçütler > Zaman Başına Sorgu

Arama sisteminde, belirli bir zaman diliminde gerçekleştirilen sorgu sayısını ölçmek, sistemin kullanım oranını takip etmek için önemli bir metriktir. Bu ölçüt, beklenmedik sorgu artışlarının tespit edilmesi veya diğer metriklerle karşılaştırmak için bir temel oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, sorgu trafiğinde bir artış, sorgu gecikmesindeki bir artışı açıklamak için kullanılabilir.
| Ölçüt Adı | Açıklama |
| --- | --- |
Mean Reciprocal Rank (MRR): Bir sorgu için doğru cevabın sırasını tersine çeviren ve sıralama başarısını ölçen bir ölçüttür.
bpref: İlgili belgelerin, alakasız belgelere göre ne kadar öncelikli sıralandığını gösteren, toplam sıralama tabanlı bir ölçüttür.
GMAP (Geometric Mean Average Precision): Her bir konu için ortalama doğruluğun geometrik ortalamasını alarak, performansı ölçer.
Marginal Relevance ve Document Diversity: Marginal Relevance (Marjinal İlgililik) ve belgedeki çeşitlilik üzerinden ölçülen performans, sorgulama kalitesini değerlendirmede kullanılır.
Relevance ve Credibility Measures: Özellikle sahte haberlerin arama sonuçlarında nasıl yer aldığını analiz eden ölçütlerdir.
Hit Rate: Belirli bir arama sisteminde doğru cevabın bulunma oranını ölçer.
Visualization (Görselleştirme): Performans ölçütlerinin görsel temsilleri:
Precision-Recall Graphs: Bir eksende doğruluk (precision), diğer eksende hatırlama (recall) ölçümleriyle yapılan grafikler.
Average Precision Histograms: Çeşitli konular için ortalama doğruluğun histogramları.
Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve: Performansın görsel temsili, doğru pozitif oranı (TPR) ile yanlış pozitif oranını (FPR) karşılaştırır.
Confusion Matrix: Modelin tahminlerinin doğruluğunu, yanlış sınıflandırmalarla birlikte görselleştiren matris.
Non-Relevance Measures: İlgisiz sonuçların analiz edilmesi; örneğin, sorgu başına elde edilen sonuçların alakasızlık düzeyini ölçer.
Queries per Time: Arama sistemine yapılan sorguların belirli bir zaman dilimindeki sayısını ölçer, kullanım yoğunluğunu izler ve sistemin kullanımını analiz eder.
Bu tablo, çevrimdışı ölçütlerin ve analiz yöntemlerinin bir özetini sunmaktadır. Her bir ölçüt, arama sistemlerinin performansını farklı açılardan değerlendirmek için kullanılır.
Ahmet Aras (siyasetçi)

| Ahmet Aras |
| --- | --- |

Muğla Büyükşehir Belediye Başkanı
Görevde
Makama geliş  5 Nisan 2024
Yerine geldiği: Osman Gürün
Bodrum Belediye Başkanı
Görev süresi 8 Nisan 2019 - 3 Nisan 2024
Yerine geldiği: Mehmet Kocadon
Yerine gelen: Tamer Mandalinci
Kişisel bilgiler
Doğum: 3 Şubat 1970 (55 yaşında) Bodrum, Türkiye
Partisi: Cumhuriyet Halk Partisi
Ödülleri: 
Askerî hizmeti
Bağlılığı:  Türkiye
Hizmet yılları: 1992-2013
Rütbesi: Yarbay
Ahmet Aras (3 Şubat 1970; Bodrum, Muğla) Türk asker ve siyasetçi. 2019 Türkiye yerel seçimleri'nde %45,69 oy alarak CHP'den Bodrum belediye başkanı seçildi. 2024 Türkiye yerel seçimleri'nde oyların %55,03'ünü alarak Muğla Büyükşehir Belediye Başkanı olarak seçildi.
Erken dönem ve eğitim hayatı

3 Şubat 1970 tarihinde Bodrum'da doğdu. İlköğretim sürecini Cumhuriyet İlkokulu ve Bodrum Ortaokulu'nda tamamladıktan sonra lise sınavlarına giren Ahmet Aras, Fen Lisesine girmeye ve parasız yatılı okumaya hak kazandı. İlk olarak İzmir Atatürk Lisesi'ne kaydını yaptıran, ardından Askeri Lise sınavını da kazanan Ahmet Aras, eğitim hayatına Maltepe Askeri Lisesi'nde devam etmeyi tercih etti. 1992-1993 yılları arasında Konya'da başlayan mesleki kariyeri, 1993-1996 yılları arasında 3 yıl görev yaptığı ve üsteğmen rütbesine terfi ettiği Ardahan'da devam etti. 1996 yılında Bodrum Askerlik Şubesi Başkanlığına atanan ve görevi dolayısıyla 1996-2000 yıllarında Bodrum'da bulundu. 2000 yılında Zara Askerlik Şubesi Başkanlığına atandı ve bu görevi sırasında yüzbaşı rütbesine terfi etti. 2004 yılında ise Şanlıurfa Viranşehir Askerlik Şubesi Başkanlığına atandı. 2008 yılına kadar devam eden bu görevini binbaşı rütbesine terfi ederek tamamladı. 2008 yılından 2011 yılının sonuna kadar Milli Savunma Bakanlığı kadrosunda görev yaptı. 2012 yılında Kosova'da güvenliği sağlamakla görevli NATO önderliğindeki çok uluslu barış gücü KFOR'a (Kosova Gücü) atandı ve NATO Madalyası'na layık görüldüğü bu görevi sırasında yarbay rütbesine terfi etti. 2013 yılında Bodrum'a dönerek turizm sektörüne girdi.
Siyasi hayatı

31 Mart 2019 yerel seçimlerinde yüzde 45,69 oy alarak Cumhuriyet Halk Partisi'nden Bodrum Belediye Başkanı olmaya hak kazanmıştır. 31 Mart 2024 yerel seçimlerinde ise Muğla Büyükşehir Belediyesi için aday gösterilmiştir. 31 Mart 2024'te oyların %55,01'ini alarak Muğla Büyükşehir Belediye Başkanlığına seçildi. Ayrıca 20 Mayıs 2024 tarihinde, Kıyı Ege Belediyeler Birliğinin olağan meclis toplantısında birlik başkanlığına aday olup başkanlık seçimini kazanmıştır. Bu tarihten itibaren birlik başkanlığı görevini yürütmektedir.
Carlos Díaz Medina

| Carlos Díaz Medina> Endülüs Parlamentosu Üyesi |
| --- | --- |
Görev süresi 1 Haziran 1982 - 11 Haziran 1994
Seçim bölgesi: Cádiz
Cádiz Belediye Başkanı
Görev süresi 19 Nisan 1979 - 18 Haziran 1995
Yerine geldiği: Emilio Beltrami López-Linares
Yerine gelen: Teófila Martínez
Kişisel bilgiler
Doğum: Carlos Díaz Medina Banzas 3 Eylül 1935 Sevilla, İspanya
Ölüm: 3 Mart 2024 (88 yaşında) Cádiz, İspanya
Ölüm nedeni: Doğal nedenler
Milliyeti: İspanyol
Partisi: İspanyol Sosyalist İşçi Partisi (PSOE)
Bitirdiği okul: Sevilla Üniversitesi
Mesleği: Hukukçu ve siyasetçi
Carlos Díaz Medina Banzas (3 Eylül 1935, Sevilla – 3 Mart 2024, Cádiz, İspanya), İspanyol hukukçu ve siyasetçi.
Hayatı

Medina, 3 Eylül 1935'te Sevilla, İspanya'da doğdu. Sevilla Üniversitesi'nde öğrenim gördü. İspanyol Sosyalist İşçi Partisi (PSOE) bünyesinde siyasete girerek; 1979-1995 yılları arasında; Cádiz Belediye Başkanı ve 1982-1994 yılları arasında; Endülüs Parlamentosu'nda delege olarak yer aldı.
Medina, 3 Mart 2024'te Cádiz, İspanya'da doğal nedenlerden 88 yaşında öldü.
Siyasi faaliyet > Birinci Yasama Meclisi (1982-1986)

Cadiz seçim bölgesi Sosyalist Parlamento Grubu Başkan Yardımcısı
11-16-1982'den beri Hükûmet ve Adalet Komisyonu Üyesi
11-16-1982'den beri Sosyal Politika Komisyonu Üyesi
04-14-1983'ten itibaren Yasama Meclisi Daimi Komitesi Üyesi'nin 1992 Sergisi ve Amerika'nın Keşfinin Beşinci Yüzüncü Yılı ile İlgili Girişimleri, Faaliyetleri ve İşleri Denetlemesi
Siyasi faaliyet > II Yasama Meclisi (1986-1990)

Cadiz seçim bölgesi Sosyalist Parlamento Grubu Başkan Yardımcısı
Ticaret Komisyonu Üyesi. 09-11-1986'dan Turizm ve Ulaştırma
09.11.1986'dan beri Bölgesel Politika Komisyonu Üyesi
1992  Sergisi ve 11-04-1986'dan 11-09-1989'a kadar Amerika'nın Keşfinin Beşinci Yüzüncü Yılı Girişimlerini, Faaliyetlerini ve İşlerini Denetlemekten Sorumlu Yasama Meclisi Daimi Komitesi Üyesi
1992 Maruziyet Sergisi'nin ve 11-09-1989 yılları arasında Amerika'nın Keşfinin Beş yüz Yılı'nın girişimlerini, faaliyetlerini ve işlerini denetlemek üzere Mevzuat Daimi Komitesi Başkanı
Siyasi faaliyet > III Yasama Meclisi (1990-1994)

Cadiz seçim bölgesi Sosyalist Parlamento Grubu Başkan Yardımcısı
14.07.1993'ten bu yana Cartuja 93, Sierra Nevada 95 ve Endülüs Teknoloji Parkı projelerinin geliştirilmesine ilişkin proje, teklif ve konuların bilinmesinden sorumlu Komisyon üyesi
09.11.1990'dan bu yana Koordinasyon ve İdari Teşkilat Komisyonu Üyesi
09.13.1990'dan beri Şart Komisyonu Üyesi
25.10.1990'dan itibaren Yasama Meclisinin 1992 Sergisi ve Amerika'nın Keşfinin Beşinci Yüzüncü Yılı Girişimlerini, Faaliyetlerini ve İşlerini Denetlemekle görevli Daimi Komitesi üyesi
Gençler Partisi

| Gençler Partisi Partidul Oamenilor Tineri |
| --- | --- |

Kısaltma: POT
Genel başkan: Anamaria Gavrilă
Kurucu: Anamaria Gavrilă
Kuruluş tarihi: 31 Temmuz 2023 (2023-07-31)
Bölünme: Rumenlerin Birliği İttifakı
Merkez: Aleea Plopilor, Nr.4, Deva
İdeoloji: Düzen karşıtlığı Rumen milliyetçiliği Sağ popülizm Millî muhafazakârlık Egemencilik Hristiyan sağ
Siyasi pozisyon: Aşırı sağ
Dini: Rumen Ortodoks Kilisesi
Resmî renkler:   Indigo   Pastel pembe
Senato: 7 / 136 
Temsilciler Meclisi: 24 / 330 
Yerel yönetim meclisleri: 11 / 39.900 
İnternet sitesi
sieupot.ro
 Romanya
Gençler Partisi (Rumence: Partidul Oamenilor Tineri; POT, çev. 'yapabilirim'), Romanya'da 2023 yılında eski AUR milletvekili Anamaria Gavrilă tarafından kurulmuş bir milliyetçi siyasi partidir. Parti, 2024 cumhurbaşkanlığı seçimlerinde Călin Georgescu'yu, henüz kamuoyunun dikkatini çekmeden önce, ilk turdan aday olarak destekledi.
Tarihi

Gençler Partisi, 31 Temmuz 2023 tarihinde Anamaria Gavrilă tarafından kuruldu.
Tarihi > 2024 seçimleri

2024 yerel seçimlerinde parti, 11 yerel meclis üyeliği ve 18 belediye başkanlığı kazandı. Parti, 2024 Avrupa Parlamentosu seçimlerine katılmadı.
2024 genel seçimleri için parti, girişimciler, avukatlar, şoförler, satış uzmanları ve mühendisler gibi çeşitli mesleklerden 140'tan fazla aday belirledi. Diasporadan birçok aday da bu listeye dahil edildi.