Atıf

"Akıllı olanlar ülkeyi terk etti" sözünü Cumhurbaşkanı ve AK Parti Genel Başkanı Recep Tayyip Erdoğan söylemiştir.

Aktarma atıf, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Bir argümanı desteklemek veya bir iddiaya güvenilirlik sağlamak için, başkalarının çalışmalarını onaylamak amacıyla. 2. Başka bir yazarın düşüncelerini veya fikirlerini kendi yazınıza dahil ederken, bu düşüncelerin kaynağını göstermek için. 3. Akademik metinlerde, verilerin, istatistiklerin veya diğer araştırmacıların fikirlerinin sunulmasında, okuyucuların orijinal kaynağa ulaşabilmeleri için. Aktarma atıf, genellikle yazarın adını, yayın yılını ve kaynak materyalin sayfa numaralarını içerir.

BKCI (Book Citation Index) puanı, akademik kitapların atıf analizlerine dayanarak hesaplanır ve doçentlik başvurularında önemli bir kriterdir. BKCI puanının hesaplanmasında dikkate alınan bazı faktörler şunlardır: 1. Yayın Türü: Kitap veya kitap bölümü olması. 2. Yayınevi: Web of Science'ta yer alan ve BKCI tarafından indekslenen yayınevlerinden biri olması. 3. Hakem Değerlendirme Süreci: Yayının hakem sürecinden geçmesi. 4. Atıf Sayısı: Kitabın veya kitap bölümünün atıf aldığı çalışmaların sayısı. 2025 yılı itibarıyla doçentlik başvurularında BKCI indeksli yayınlar, 10 puan değerindedir.

Akademik teşvik atıf sayısının hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Web of Science anasayfasına giriş yapılır. 2. "Basic Search" bölümünde yazar adına göre arama yapılır. 3. Arama sonuçları ekranda listelenir ve bu sonuçların yazarın kendi yayınları olup olmadığı kontrol edilir. 4. Kendine ait olmayan yayınlar listeden çıkarılır: Her sayfada 10 yayın listelendiğinden, "Select Page" kutucuğu işaretlenir ve "Add to Marked List" butonu tıklanır. 5. Atıf raporu alınacak makalenin yan sütununda yer alan "Citations" butonuna tıklanır ve yıl filtrelemesi yapılır. 6. "Refine Results" altında "Publication Year" filtresi seçilir, güncel yıl işaretlenip "Refine" butonuna tıklanır. 7. Gelen ekranda "Author" filtresi seçilerek, kendi adınızı "Exclude" butonuna tıklayarak self-citationslardan ayıklanmış listeye ulaşılır. 8. Akademik Teşvik Ödeneği Yönetmeliği'ne uygun indeksler seçilerek "Refine" butonuna tıklanır ve "Citation Report" butonu ile o makalenin son yıl atıf raporu oluşturulur. 9. Filtrelenmiş atıfların raporu "Citation Report" butonu ile görüntülenebilir ve yazdır butonu ile pdf olarak kaydedilir.

H-indeks ve atıf indeksi aynı kavramlar değildir, ancak birbirleriyle ilişkilidirler. Atıf indeksi, bir araştırmacının veya kurumun yayınlarının ne kadar atıf aldığını gösteren bir ölçüm türüdür. H-indeks ise, Jorge Hirsch tarafından 2005 yılında ortaya atılan ve bir araştırmacının yayınlarının etkisini genel olarak değerlendiren bir atıf indeksi yöntemidir.

"Aktaran" ve "aktaran gösteren" ifadeleri, farklı bağlamlarda kullanılsa da benzer bir anlama sahiptir: 1. Aktaran: Bir metinde, birincil kaynağa ulaşılamadığı durumlarda ikincil kaynağa atıf yaparken kullanılan ifadedir. 2. Aktaran gösteren: APA formatında, aktaran ifadenin gösterilmesi anlamına gelir. Özetle, "aktaran" ve "aktaran gösteren" terimleri, dolaylı yoldan yapılan atıfları ifade eder ve her ikisi de ikincil kaynakların kullanımında yer alır.

Atıflarınızın görünmeme nedenleri şunlar olabilir: 1. Yanlış Referans Biçimi: Atıfların, kullanılan yayın kılavuzuna uygun şekilde yapılmaması. 2. Kaynakça ve Metin İçi Atıf Uyumsuzluğu: Atıfların kaynakça listesinde yer almaması veya kaynakça listesinde yer alan kaynakların metin içinde kullanılmaması. 3. Güncel Olmayan Bilgiler: Kullanılan kaynakların güncelliğini yitirmiş olması. 4. Dijital Atıf Sorunları: Dijital platformlarda yapılan atıfların, veri izleme ve analizdeki karmaşıklıklar nedeniyle doğru şekilde ilişkilendirilememesi. Bu sorunları önlemek için atıf oluşturma araçlarını kullanmak ve atıfların doğruluğunu düzenli olarak kontrol etmek önerilir.

Yapay zeka ile atıf bulmak için aşağıdaki araçlar kullanılabilir: 1. Semantic Scholar: Yapay zeka destekli bu araç, akademik makaleleri anlamsal bağlamlarına göre filtreleyerek atıfları analiz eder. 2. Scite.ai: Makalelerin nasıl alıntılandığını inceleyerek destekleyici, karşıt veya sadece bahseden atıfları sınıflandırır. 3. Elicit: Araştırma sorularını analiz eder ve ilgili akademik literatürü bulur, ayrıca makalelerin özetlerini çıkarır. 4. Research Rabbit: Belirli bir çalışmadan başlayarak ilgili araştırma ağını haritalandırır ve atıf oluşturma için kütüphaneyi günceller. 5. Zotero ve ZotFile: PDF dosyalarından metadata çıkararak kaynakçayı düzenler ve otomatik olarak atıf ekler. Bu araçlar, araştırmacıların daha verimli ve güvenilir bir şekilde atıf yapmalarını sağlar.

Atıf indeksi (H indeksi), araştırmacının akademik kariyerine ve çalışma alanına bağlı olarak değişir. Genel olarak kabul edilen değerler şunlardır: - Genç araştırmacılar (doktora öğrencileri, doktora sonrası araştırmacılar) için 1-5 arası bir H indeksi genellikle yeterli görülür. - Kıdemli araştırmacılar (doçentler, profesörler) için 10-20 arası bir H indeksi başarılı bir akademik kariyeri işaret eder. - Nobel Ödülü sahipleri için H indeksi değerleri genellikle 40 ve üzerindedir. Ayrıca, H indeksinin tek başına bir başarı ölçütü olarak kabul edilmemesi, diğer metriklerle birlikte değerlendirilmesi gerektiği unutulmamalıdır.

Kemal Kılıçdaroğlu'nun "Ben Kemal, geliyorum" sözü, Cüneyt Arkın'ın başrolünde olduğu "Hınç" filmine atıfta bulunarak söylediği bir repliktir.

BKCI kapsamındaki kitap bölümleri, atıf olarak sayılır.

Kendine atıf oranının yüksek olması çeşitli sonuçlara yol açabilir: 1. Akademik Dürüstlük Sorunları: Aşırı kendine atıf, yazarın kendi çalışmalarına aşırı odaklandığını ve alanındaki diğer çalışmaları görmezden geldiğini gösterebilir, bu da akademik dürüstlüğe zarar verir. 2. Manipülasyon Algısı: Kendine atıfların manipülatif olarak algılanması, atıf sürecinin güvenilirliğini zedeleyebilir ve araştırmanın nesnelliğini sorgulatabilir. 3. Yayın İtibarının Düşmesi: Bazı dergiler, kendine atıf oranları çok yüksek olan yayınları dizinlerinden çıkarabilir, bu da derginin ve yazarın itibarına zarar verir. 4. Bilimsel İletişimin Zayıflaması: Yüksek kendine atıf, bilimsel deneyimler arasında ilişki kurmayı ve birikimli bilgiyi paylaşmayı zorlaştırabilir. Bu nedenle, kendine atıf yaparken etik kurallara uymak ve sadece gerekli olduğunda atıf yapmak önemlidir.

ChatGPT, doğrudan atıf yapmaz, çünkü aldığı girdiye dayalı olarak orijinal içerik üretir. Ancak, ChatGPT tarafından üretilen içerik, mevcut içerikle benzerlik gösterebilir ve bu da yanlışlıkla intihal olarak yorumlanabilir.

İş hukukunda atıf, bir kuralın, kanunun veya düzenlemenin başka bir metne, yasaya veya maddelere yapılması anlamına gelir. Atıf yapma yöntemleri şunlardır: 1. Doğrudan Atıf: Kanunun doğrudan başka bir kanun veya maddeye referans vermesi. 2. Dolaylı Atıf: Bir kaynağa, terime veya kuralına dolaylı bir şekilde yönlendirme yapılması. İş hukukunda atıf örnekleri arasında, iş sözleşmelerinde belirli bir yasa maddesine veya başka bir sözleşmeye atıfta bulunarak taraflar arasındaki yükümlülüklerin netleştirilmesi de yer alır.