İçeriğe atla

Taksonomi

Vikipedi, özgür ansiklopedi
(Bilimsel Sınıflandırma sayfasından yönlendirildi)

Taksonomi, kategorizasyon veya sınıflandırma uygulaması ve bilimidir.

Taksonomi (veya taksonomik sınıflandırma), nesnelerin gruplar veya türler halinde organize edildiği bir sınıflandırma şeması, özellikle de hiyerarşik bir sınıflandırmadır. Diğer şeylerin yanı sıra, bir taksonomi, kullanıcıların aradıkları bilgileri daha kolay bulabilmeleri için bir kütüphane sınıflandırma sistemi veya bir arama motoru taksonomisi gibi bilgileri (belgeler, makaleler, videolar vb. olarak saklanan) düzenlemek ve dizine eklemek için kullanılabilir. Birçok taksonomi hiyerarşidir (ve dolayısıyla içsel bir ağaç yapısına sahiptir), ancak hepsi öyle değildir.

Başlangıçta, taksonomi yalnızca organizmaların kategorize edilmesine veya organizmaların belirli bir kategorizasyonuna atıfta bulunmuştur. Daha geniş, daha genel bir anlamda, nesnelerin veya kavramların kategorize edilmesinin yanı sıra böyle bir kategorizasyonun altında yatan ilkelere de atıfta bulunabilir. Taksonomi, "takson" olarak bilinen taksonomik birimleri düzenler."

Taksonomi, bir bütünün parçalarının kategorize edilmesiyle ilgilenen meronomiden farklıdır.

Bu sözcük 1813 yılında İsviçreli botanikçi A. P. de Candolle tarafından türetilmiştir ve Yunanca τάξις, taxis 'düzen' ve νόμος, nomos 'yasa' sözcüklerinin Fransızca -o- biçimiyle birleştirilmesinden düzensiz olarak oluşturulmuştur; düzenli biçim Yunanca ταξινομία'nın yeniden ödünç alınmasında kullanıldığı gibi taksinomi olacaktır.[1][2]

Vikipedi kategorileri, otomatik yollarla çıkarılabilen bir taksonomi oluşturur.[3][4] 2009 yılı itibarıyla, WordNet gibi hesaplamalı sözlükler gibi elle oluşturulmuş bir taksonominin Vikipedi kategori taksonomisini geliştirmek ve yeniden yapılandırmak için kullanılabileceği gösterilmiştir.[5]

Daha geniş bir anlamda taksonomi, ağ yapıları gibi ebeveyn-çocuk hiyerarşileri dışındaki ilişki şemaları için de geçerlidir. Bu durumda taksonomiler birden fazla ebeveyni olan tek bir çocuğu içerebilir, örneğin "Araba" hem "Araç" hem de "Çelik Mekanizmalar" ebeveynleriyle birlikte görünebilir; ancak bazılarına göre bu sadece "araba "nın birkaç farklı taksonominin parçası olduğu anlamına gelir.[6] Bir taksonomi aynı zamanda basitçe şeylerin türlerinin gruplar halinde düzenlenmesi veya alfabetik bir liste olabilir; ancak burada kelime dağarcığı terimi daha uygundur. Bilgi yönetimindeki mevcut kullanımda, taksonomiler ontolojilerden daha dar olarak kabul edilir çünkü ontolojiler daha çeşitli ilişki türlerini uygular.[7]

Matematiksel olarak, hiyerarşik bir taksonomi, belirli bir nesne kümesi için sınıflandırmaların bir ağaç yapısıdır. Aynı zamanda içerme hiyerarşisi olarak da adlandırılır. Bu yapının en üstünde, tüm nesneler için geçerli olan tek bir sınıflandırma, yani kök düğüm bulunur. Bu kökün altındaki düğümler, toplam sınıflandırılmış nesneler kümesinin alt kümeleri için geçerli olan daha spesifik sınıflandırmalardır. Akıl yürütme süreci genelden daha özele doğru ilerler.

Buna karşın, hukuki terminoloji bağlamında, açık uçlu bağlamsal bir taksonomi kullanılır; bu taksonomi yalnızca belirli bir bağlama göre geçerlidir. Hukuk alanından alınan senaryolarda, hukuki terimlerin açık dokusuna ilişkin resmi bir açıklama modellenir ve bu da bir kavramın anlamlarının "çekirdek" ve "penumbra "sına ilişkin çeşitli kavramlar önerir. Muhakeme süreci özelden genele doğru ilerler.[8]

Antropologlar, taksonomilerin genellikle yerel kültürel ve sosyal sistemlere gömülü olduğunu ve çeşitli sosyal işlevlere hizmet ettiğini gözlemlemişlerdir. Halk taksonomileri üzerine belki de en bilinen ve etkili çalışma Émile Durkheim'ın Dini Hayatın İlkel Biçimleri adlı eseridir. Halk taksonomilerinin (birkaç on yıllık ampirik araştırmanın sonuçları da dahil olmak üzere) daha yakın tarihli bir incelemesi ve bilimsel taksonomi ile ilişkilerinin tartışılması Scott Atran'ın Doğa Tarihinin Bilişsel Temelleri adlı kitabında bulunabilir. Organizmaların halk taksonomilerinin, en azından daha büyük ve belirgin türler için, bilimsel sınıflandırmayla büyük ölçüde uyuştuğu görülmüştür; bu da halk taksonomilerinin yalnızca faydacı özelliklere dayandığı anlamına gelmez.[9]

On yedinci yüzyılda Alman matematikçi ve filozof Gottfried Leibniz, on üçüncü yüzyılda yaşamış Mayorkalı filozof Ramon Llull'un Ars generalis ultima (sabit bir dizi fikri bir araya getirerek prosedürel olarak kavram üretmeye yarayan bir sistem) adlı eserini takip ederek, insan düşüncesinin bir alfabesini geliştirmeye çalıştı. Leibniz, characteristica universalis'inin tüm kavramsal düşünceleri ifade edebilecek bir "cebir" olmasını amaçlamıştır. Böyle bir "evrensel dil" yaratma kavramı 17. yüzyılda, özellikle de İngiliz filozof John Wilkins tarafından, Roget's Thesaurus'taki sınıflandırma şemasının nihai olarak türetildiği Gerçek Bir Karaktere ve Felsefi Bir Dile Doğru Bir Deneme (1668) adlı çalışmasında sıklıkla incelenmiştir.

Çeşitli disiplinlerde taksonomi

[değiştir | kaynağı değiştir]

Doğa bilimleri

[değiştir | kaynağı değiştir]

Biyolojide taksonomi, organizmaların tanımlanması, tanımlanması, isimlendirilmesi ve sınıflandırılmasını kapsar. Taksonominin kullanım alanları şunları içerir:

İş ve ekonomi

[değiştir | kaynağı değiştir]

İşletme ve ekonomide taksonominin kullanım alanları şunlardır:

Yazılım mühendisliği

[değiştir | kaynağı değiştir]

Vegas ve arkadaşları,[10] taksonomilerin kullanımı yoluyla yazılım mühendisliği alanındaki bilgiyi ilerletmek için ikna edici bir durum ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, Ore ve arkadaşları[11] da yazılım mühendisliği ile ilgili konularda taksonomi oluşturma yaklaşımına yönelik sistematik bir metodoloji sunmaktadır.

Yazılım testi araştırmalarında teknikleri, araçları, kavramları ve artifaktları sınıflandırmak için çeşitli taksonomiler önerilmiştir. Aşağıda bazı örnek taksonomiler verilmiştir:

  1. Model tabanlı test tekniklerinin taksonomisi[12]
  2. Statik kod analiz araçlarının taksonomisi[13]

Engström ve arkadaşları,[14] yazılım testi alanında çalışan araştırmacılar ve uygulayıcılar arasındaki iletişimi güçlendirmek için bir taksonominin kullanılmasını önermekte ve değerlendirmektedir. Ayrıca, taksonominin kullanımını kolaylaştırmak ve teşvik etmek için web tabanlı bir araç geliştirmişlerdir.[15] Araç ve kaynak kodu genel kullanıma açıktır.[16]

Hesaplamada taksonominin diğer kullanımları

[değiştir | kaynağı değiştir]

Eğitim ve akademi

[değiştir | kaynağı değiştir]

Taksonominin eğitimdeki kullanımları şunları içerir:

Bloom taksonomisi, eğitim bağlamında öğrenme hedeflerinin standartlaştırılmış bir kategorizasyonu

Öğretim Programlarının Sınıflandırılması, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yükseköğretim kurumlarındaki akademik disiplinlerin bir taksonomisi

Matematik Konu Sınıflandırması, Mathematical Reviews ve Zentralblatt MATH'ın kapsamına dayanan alfanümerik bir sınıflandırma şeması

SOLO taksonomisi, Biggs ve Collis Tax tarafından önerilen Gözlenen Öğrenme Çıktısının Yapısı

Güvenlikte taksonomi kullanımları şunları içerir:

Diğer taksonomiler

[değiştir | kaynağı değiştir]

Araştırma yayıncılığı

[değiştir | kaynağı değiştir]

Drummond Rennie ve ortak yazarlar, Amerikan Tıp Derneği Dergisi JAMA'da 1997 yılında yayınlanan bir makalede, tıbbi araştırma dergilerindeki makalelerin yazarlarının listelenmesine ilişkin mevcut uygulamalardaki yetersizliklere dikkat çekerek

çoklu yazarlığın gerçeklerini yansıtmak ve hesap verebilirliği desteklemek için radikal bir kavramsal ve sistematik değişiklik. Modası geçmiş yazar kavramını bırakıp daha kullanışlı ve gerçekçi bir kavram olan katılımcı kavramını öneriyoruz.[17] :152

2012'den bu yana, birkaç büyük akademik ve bilimsel yayın kuruluşu, katkıda bulunan rollerin kontrollü bir kelime dağarcığını geliştirmek için CRediT Projesi'ni başlatmıştır.[18] CRediT (Contributor Roles Taxonomy) olarak bilinen bu proje, düz, hiyerarşik olmayan bir taksonomi örneğidir; ancak, katkı derecesinin isteğe bağlı, geniş bir sınıflandırmasını içerir: lider, eşit veya destekleyici. Amy Brand ve ortak yazarlar amaçladıkları sonucu şu şekilde özetlemektedir:

Yayınlanan araştırmalara yapılan belirli katkıların tanımlanması, uygun kredilendirmeye, daha az yazar anlaşmazlığına ve işbirliği ile veri ve kod paylaşımına yönelik daha az caydırıcı unsura yol açacaktır.[17] :151

2018 ortası itibarıyla, bu taksonomi görünüşe göre kapsamını araştırma çıktılarıyla, özellikle de dergi makaleleriyle sınırlandırmaktadır; ancak, alışılmadık bir şekilde "hakemlerin tanımlanmasını ... desteklemeyi ummaktadır".[18] (Bu nedenle, araştırma sonuçlarının yer aldığı bir kitapta editör veya bölüm yazarı gibi roller için henüz terimler tanımlanmamıştır). 2014 yılının (kuzey) sonbaharında ilk Çalışma Grubu tarafından oluşturulan Versiyon 1, aşağıdaki tanımlanmış terimleri kullanarak 14 spesifik katılımcı rolünü tanımlamaktadır:

  • Kavramsallaştırma
  • Metodoloji
  • Yazılım
  • Doğrulama
  • Biçimsel Analiz
  • Soruşturma
  • Kaynaklar
  • Veri küratörlüğü
  • Yazma - Orijinal Taslak
  • Yazma - İnceleme ve Düzenleme
  • Görselleştirme
  • Gözetim
  • Proje Yönetimi
  • Finansman temini

Birçok büyük yayıncı ve dergi 2018 sonuna kadar CRediT'i uygulamayı planlarken, neredeyse bir o kadarı da CRediT'i kullanmanın gerekliliği veya değeri konusunda ikna olmuş değil. Örneğin,

Ulusal Bilimler Akademisi, yazarlık standartlarını belirlemeyi, sorumlu yazarların sorumluluklarını tanımlamayı, ORCID iD'lerini zorunlu kılmayı ve CRediT taksonomisini benimsemeyi taahhüt eden dergileri listelemek için bir TACS (Bilimde Yazar Katkılarında Şeffaflık) web sayfası oluşturmuştur.[19]

Aynı internet sayfasında 21 derginin (veya dergi ailesinin) listelendiği bir tablo bulunmaktadır:

  • 5'i CRediT'i uygulamıştır veya 2018 sonuna kadar uygulamış olacaktır,
  • 6 bir yazar katkı beyanı gerektirmekte ve CRediT kullanılmasını önermektedir,
  • 8'i CRediT'i kullanmıyor, bunlardan 3'ü kullanmama nedenlerini belirtiyor ve
  • 2'si bilgilendirici değildir.

Taksonomi, OpenStand ilkelerine uygun açık bir standarttır[20] ve Creative Commons lisansı altında yayınlanmaktadır.[18]

İnternet için taksonomi

[değiştir | kaynağı değiştir]

İyi tasarlanmış bir taksonomi veya hiyerarşiye sahip internet siteleri, kullanıcıların site yapısının zihinsel bir modelini geliştirme olasılığı nedeniyle kullanıcılar tarafından kolayca anlaşılır.[21]

İnternet için taksonomi yazmaya yönelik kılavuzlar şunları içerir:

  • Birbirini dışlayan kategoriler faydalı olabilir. Kategoriler birden fazla yerde görünüyorsa, buna çapraz listeleme veya çoklu hiyerarşi denir. Çapraz listeleme çok sık görülürse hiyerarşi değerini kaybedecektir. Çapraz listeleme genellikle birden fazla yere uyan belirsiz kategorilerle çalışırken ortaya çıkar.[21]
  • Taksonomide genişlik ve derinlik arasında bir denge olması faydalıdır. Çok fazla seçenek (genişlik), kullanıcılara çok fazla seçenek sunarak onları aşırı yükleyecektir. Aynı zamanda, tıklanacak iki veya üç seviyeden fazla olan çok dar bir yapıya sahip olmak, kullanıcıların hayal kırıklığına uğramasına ve vazgeçmesine neden olacaktır.[21]

Is-a ve has-a ilişkileri ve hiponimi

[değiştir | kaynağı değiştir]

Bilgi temsil sistemlerindeki baskın ilişki türlerinden ikisi yüklem ve evrensel olarak nicelenmiş koşulludur. Yüklem ilişkileri, tek bir varlığın belirli bir türün örneği olduğu fikrini ifade ederken (örneğin, John bir bekardır), evrensel olarak nicelenmiş koşullular bir türün başka bir türün alt türü olduğu fikrini ifade eder (örneğin, "Bir köpek memelidir", bu "Tüm köpekler memelidir" ile aynı anlama gelir).[22]

"Has-a" ilişkisi oldukça farklıdır: bir filin hortumu vardır; hortum bir parçadır, filin bir alt türü değildir. Parça-bütün ilişkilerinin incelenmesi mereolojidir.

Taksonomiler genellikle her bir seviyenin bir üst seviyeden daha spesifik olduğu (matematik dilinde bir üst seviyenin "bir alt kümesi" olduğu) bir is-a hiyerarşisi olarak temsil edilir. Örneğin, temel bir biyoloji taksonomisi, hayvanın bir alt kümesi olan memeli ve memelinin alt kümeleri olan köpek ve kedi gibi kavramlara sahip olacaktır. Bu tür bir taksonomiye is-a modeli denir çünkü belirli nesneler bir kavramın örnekleri olarak kabul edilir. Örneğin, Fido köpek kavramının bir örneğidir ve Fluffy bir kedidir.[22]

Dilbilimde, is-a ilişkileri hiponimi olarak adlandırılır. Bir kelime bir kategoriyi tanımlarken diğeri bu kategorinin bir alt kümesini tanımlıyorsa daha büyük olan terim daha küçük olana göre hipernim olarak adlandırılır ve daha küçük olan terim daha büyük olana göre "hiponim" olarak adlandırılır. Böyle bir hiponim, sırayla, hipernim olduğu başka alt kategorilere sahip olabilir. Basit biyoloji örneğinde, köpek, alt kategorisi olan collie'ye göre bir hipernimdir ve bu da hiponimlerinden biri olan Fido'ya göre bir hipernimdir. Bununla birlikte, tipik olarak, hipernim tek bireylerden ziyade alt kategorilere atıfta bulunmak için kullanılır.

Küçük ve büyük nüfus kategorilerinin karşılaştırılması

Araştırmacılar, büyük popülasyonların sürekli olarak oldukça benzer kategori sistemleri geliştirdiğini bildirmiştir. Bu durum, folksonomiler ve dil veya insan iletişimi gibi büyük iletişim ağlarının ve kültürlerin sözcüksel yönleri ve genel olarak anlam oluşturma ile ilgili olabilir.[23][24]

Ayrıca bakınız

[değiştir | kaynağı değiştir]
  1. ^ "taxonomy". Oxford Learner's Dictionaries. 23 Eylül 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2023. 
  2. ^ D., F. A. (21 Eylül 1899). "Aperçus de Taxinomie Générale". Nature (İngilizce). 60 (1560): 489-490. doi:10.1038/060489b0. ISSN 1476-4687. 26 Ocak 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  3. ^ Zirn, Cäcilia, Vivi Nastase and Michael Strube. 2008. "Distinguishing Between Instances and Classes in the Wikipedia Taxonomy" (video lecture). 20 Aralık 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 5th Annual European Semantic Web Conference (ESWC 2008).
  4. ^ S. Ponzetto ve M. Strube (2007). "Deriving a Large Scale Taxonomy from Wikipedia" (İngilizce). ss. 1440-1445. 3 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  5. ^ S. Ponzetto, R. Navigli. (2009). "Large-Scale Taxonomy Mapping for Restructuring and Integrating Wikipedia" (PDF). web.archive.org. 15 Temmuz 2011 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2023. 
  6. ^ "Taxonomy's not just design, it's an art". GCN (İngilizce). 23 Şubat 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  7. ^ Suryanto, Hendra and Paul Compton. "Learning classification taxonomies from a classification knowledge based system." 9 Ağustos 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. University of Karlsruhe; "Defining 'Taxonomy'," 9 Ağustos 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Straights Knowledge website.
  8. ^ Grossi, Davide; Dignum, Frank; Meyer, John-Jules Ch. (2005). Leite, João; Torroni, Paolo (Ed.). "Contextual Taxonomies". Computational Logic in Multi-Agent Systems (İngilizce). Berlin, Heidelberg: Springer: 33-51. doi:10.1007/11533092_3. ISBN 978-3-540-31857-6. 8 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  9. ^ Kenneth Boulding; Elias Khalil (2002). Evolution, Order and Complexity. Routledge. ISBN 9780203013151.  p. 9
  10. ^ Vegas, S. (2009). "Maturing software engineering knowledge through classifications: A case study on unit testing techniques". IEEE Transactions on Software Engineering. 35 (4): 551-565. CiteSeerX 10.1.1.221.7589 $2. doi:10.1109/TSE.2009.13. 23 Aralık 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  11. ^ Ore, S. (2014). "Critical success factors taxonomy for software process deployment". Software Quality Journal. 22 (1): 21-48. doi:10.1007/s11219-012-9190-y. 12 Şubat 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  12. ^ Utting, Mark (2012). "A taxonomy of model-based testing approaches". Software Testing, Verification & Reliability. 22 (5): 297-312. doi:10.1002/stvr.456. 20 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  13. ^ Novak, Jernej (May 2010). "Taxonomy of static code analysis tools". Proceedings of the 33rd International Convention MIPRO: 418-422. 27 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  14. ^ Engström, Emelie (2016). "SERP-test: a taxonomy for supporting industry–academia communication". Software Quality Journal. 25 (4): 1269-1305. doi:10.1007/s11219-016-9322-x. 12 Şubat 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  15. ^ "SERP-connect". 28 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  16. ^ Engstrom, Emelie (4 Aralık 2019). "SERP-connect backend". GitHub. 10 Aralık 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  17. ^ a b Brand, Amy; Allen, Liz; Altman, Micah; Hlava, Marjorie; Scott, Jo (1 Nisan 2015). "Beyond authorship: attribution, contribution, collaboration, and credit". Learned Publishing. 28 (2): 151-155. doi:10.1087/20150211. 6 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  18. ^ a b c "CRediT". CASRAI. CASRAI. 2 Mayıs 2018. 12 Haziran 2018 tarihinde kaynağından (online) arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Haziran 2018. 
  19. ^ "Transparency in Author Contributions in Science (TACS)". National Academy of Sciences. National Academy of Sciences. 2018. 13 Haziran 2018 tarihinde kaynağından (online) arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Haziran 2018. 
  20. ^ "OpenStand". OpenStand. 24 Ağustos 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Haziran 2018. 
  21. ^ a b c Peter., Morville (2007). Information architecture for the World Wide Web. Rosenfeld, Louis., Rosenfeld, Louis. (3. bas.). Sebastopol, CA: O'Reilly. ISBN 9780596527341. OCLC 86110226. 
  22. ^ a b Brachman, Ronald (October 1983). "What IS-A is and isn't. An Analysis of Taxonomic Links in Semantic Networks". IEEE Computer. 16 (10): 30-36. doi:10.1109/MC.1983.1654194. 24 Ekim 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 
  23. ^ "Why independent cultures think alike when it comes to categories: It's not in the brain". phys.org (İngilizce). 25 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Şubat 2021. 
  24. ^ Guilbeault, Douglas; Baronchelli, Andrea; Centola, Damon (12 Ocak 2021). "Experimental evidence for scale-induced category convergence across populations". Nature Communications (İngilizce). 12 (1): 327. doi:10.1038/s41467-020-20037-y. ISSN 2041-1723. 12 Şubat 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Şubat 2023. 

Konuyla ilgili yayınlar

[değiştir | kaynağı değiştir]

Dış bağlantılar

[değiştir | kaynağı değiştir]