mesafeli durmuştur. Ömrünü ibadetle geçiren Zeynelâbidîn Aralık 712 yılında Medine'de ölmüştür. Baki Mezarlığı'ndaki amcası Hasan'ın mezarının yanına defnedildi. Şii kaynaklarında Emevi halifesi Hişam bin Abdülmelik tarafından zehirletilerek öldüğü yer alır.

Kaynaklarda on beş çocuğu olduğu geçmektedir. Bu çocuklarından Muhammed el-Bakır Şiilerin beşinci imamıdır. Diğer çocuklarının isimleri: Abdullah, Hasan, Hüseyin, Ömer, Hüseyin Esğer, Abdurrahman, Süleyman, Ali, Muhammed Esger, Hadice, Fatıma, Aliyye, Ümm-ü Gülsüm.

Başlıca Şia mezhepleri onun imâmetini kabul eder; On İki İmâmlar'ın dördüncü imamıdır. Diğer imamlar da olduğu gibi 'İmam Ali Zeynelâbidîn' Şia için önemli bir kişidir. Tabiin'den olan birçok tanınmış sahabeyi görmüştür.





Muhammed el-Bakır

Muhammed el-Bakır, (d. 676, Medine - ö. 731, Medine) On İki İmâmlar'ın beşincisidir. Dördüncü imam ve Hüseyin'in oğlu olan Ali bin Hüseyin'in "(Ali Zeyn el-Âb’ı-Dîn)" oğludur. Ayrıca annesi de ikinci imam Hasan bin Ali'in kızı olan Fatıma bint Hasan el-Mûctebâ'dır. İmâmet i'tikadına göre hem anne hem de baba tarafından İslâm dininin son peygamberi Muhammed'le akrabalık ilişkisi bulunan ilk imâmdır. Bir İslâm âlîmi olan ""Muhammed el-Bakır"" diğer bütün Ehl-i Beyt mensûbu imâmları gibi Sünnîlerce de sevilen ve sayılan büyük bir İslam önderidir.




Davudî İsmailîlik

Davudî İsmailîlik veya Davudî İsmailîyye, Nizarî İsmailîlik'ten sonraki en yaygın İsmailiyye koludur. Kökeni birçok ayrışmaya dayanmaktadır. 1094 yılında Fâtımî Hâlifesi ve sultanı Ebû Tamîm Ma’add el-Mûstensir bil-Lâh'ın ölümünün ardından halef oğul Nizâr'ın yerine yerine daha küçük olan ʿAhmed el-Mustâ‘lî vezir El-Melik el-Efdâl ibn Bedr el-Cemâli Şehenşâh tarafından tahta geçirilmiş ve imâm olarak ilân edilmiştir. 
Nizâr el-Mustafâ'nın taraftarları Nizarî İsmâilîyye'yi oluşturarak ayrılırken, daha sonraları ʿAhmed el-Mustâ‘lî'nin taraftarları sayılan Mustâlîlik kolu ise yine bir taht karmaşası sonucu Hâfızîler ve Tâyyibîler olarak ikiye ayrılmıştır.

Daha sonra ise Tâyyibî kolu tekrar büyük bir ayrışmaya sahne olmuş, 1592 yılında Süleyman bin Hassan’ın Hindistan'daki 27nci Dâ'î el-Mutlak olan Seyyidnâ Davûd Bin Kutub Şah’ı tanımaması üzerine, Yemen'de "Ehl-i Hakk" olarak da bilinen Süleymânî Buhra oluşmuştur. Böylece Tâyyibîliğin ikiye bölünmesi üzerine Hindistan'da "Davudî İsmâilîlik," Yemen'de de "Süleymanî İsmâilîlik" kolları ortaya çıkmıştır.

Günümüzde ise bu Fâtımî-Tâyyibî-Davûdîlik dâvet hareketinin başında Elli Üçüncü Dâ'î el-Mutlak olan El-Cemeâ't-us Seifiyeh Akademisi eski Rektörü Syedna "Mufaddal Seif’ûd-Dîn" bulunmaktadır.




Bağözü, İskilip

Bağözü, İskilip'te antik adı Romalılarca Itlus olan dere yatağının ovaya açıldığı yerde kurulu olmuş olan eski bir yerleşim alanına günümüzde verilen isim. Osmanlı döneminde ismi 16. yüzyıldan sonra İmad (Direklibel) olarak kullanılmıştır. 1908 yılına kadar bu alanda yerleşme olduğu bilinmektedir.




Değerleyici güvenebilirliği

Değerleyici güvenebilirliği, değerleyiciler arasıda uyuşma, veya konkordans değerleyiciler arasında bulunan uyuşma derecesini ölçmek amacı ile kullanılan istatistiksel yöntemleri kapsar.

Bu yöntemlerin amacı yargı mevkiinde olan kişilerin yaptığı sayısal veya sayısala dönüştürülebilir değerlendirmelerde ne kadar hemfikir veye türdeş olduklarına bir sayısal değer bulmaktır. Özellikle aynı konuyu veya konumu değerlendiren insancıl değerleyicileri bu çeşit yargıya varma yeteneklerini geliştirmek ve değerlemelerinin daha da adilane olmasını sağlamak için bu yöntemler çok kullanışlıdır. Eğer belli bir değişkene göre yapılan değerlemelerde uyuşma yoksa ya kullanılan değişken veya seçim yapılabilecek kategoriler listesinde bazı eksiklikler veya hatalar vardır ya da değerleyicilerin yargılarında uyuşmayi iyilestirmek için yeniden veya daha fazla eğitim sağlamak gereği ortaya çıkar.

Değerleyiciler arasındaki uyuşmanın ölçülmesi için kullanılan birkaç istatistiksel yöntem bulunmaktadır. Değişik istatistiksel ölçüler değişik tipte ölçülme ölçeğindeki değiskenlerle ilişkilidir. Bazı seçilebilecek istatistiksel ölçüler şunlardır: uyuşma için ortak-olasılık, kappa katsayıları, değerleyiciler arası korelasyon katsayıları, konkordans korelasyon katsayısı ve sınıf içi korelasyion katsayısı.

"Uyuşma için ortak olasılık" genellikle en basit ve bu nedenle güçlü ölçme sağlar. Bu ölçüyü hesaplamak için her sayısal değerleme kategorisi, yani değerleme puanı, için (örneğin 1, 2.. 5) her değerleyicinin vermiş olduğu sayı o değerleme kategorisi için verilmiş olan toplam sayısı ile bölunüur. Bu ölçü verilerin tam olarak isimsel ölçekli olduğunu varsaymaktadır. Değerleyiciler arası uyuşmanın yalnızca rastgeleliğe bağlı olma ihtimalini de hesaba katmamaktadır.

İki değerleyici problemine için uygun olan "Cohen'in kappa katsayısı" ve bunun değişmiyen sabit çok sayıda değerleyici problemlerine adaptasyonu olan "Fleiss'in kappa katsayısı" "uyuşma için ortak olasılık" ölçüsünden daha uygun sonuç verdiği kabul edilir; çünkü değerleyici uyuşmasının sırf rastgelelik dolayısı ile ortaya çıkması da kappa ölçülerine içeriktir. Ancak kappa olçüleri de, yine "uyuşma için ortak olasılık" ölçüsü gibi verilerin isimsel ölçekli yani kategori puanlarının arasında hiç doğal olarak sırasallık bulunmadığını varsaymaktadırlar. Hâlbuki pratikte birçok değerlendirme için kabul edilen kategoriler ve verilen puanlar sırasal ölçeklidirler.

Pearson'un çarpım-moment korelasyon katsayısı formula_1 veya Spearman'in sıralama korelasyon katsayısı formula_2 veya Kendall'ın sıralama korelasyon katsayısı formula_3 değerleyicileri ikişer ikişer alarak değerlendirme puanları arasındaki doğrusal ilişkiyi bir korelasyon katsayısı olarak bulurlar. Her üç korelasyon katsayısı da -1 ile +1 arasında değişmekte ve eğer iki değerleyici arasında uyuşma varsa +1 yakın olması gerekmektedir. Pearson'un formula_1'si için elemanlar verilen puanların (veya seçilen kategori sayılarının) aralıklı ölçekli veya orantılı ölçekli yani niceliksel olmaları gerekmektedir.

Pearson'un formula_1 bu türlü ölçekli olduğu kabul edildiği gibi, genel olarak daha fazla çıkartımsal istatistik kullanılacaksa (ornegin formula_1 için bir guvenilme araligi kurulacaksa), bu verilerin bir normal dağılım gösteren bir anakütleden geldiği varsayımı olduğu da kabul edilir. Hâlbuki Spearman'ın formula_2'su ve Kendall'ın formula_3'sı içinse puanların (veya seçilen kategori sayılarının) sırasal ölçekli olduğu varsayılır. Bu türlü korelasyon katsayıları parametrik olmayan istatistik veya "dağılım gösteremeyen istatistik" olarak kabul edilmektedir.

Dikkat edilirse bu üç değişik korelasyon katsayısı (formula_1, formula_2 ve formula_3) değerleyicileri çift çift karşılaştırmaktadır. Mümkün olan bütün çifter karşılaştırmalar hep birlikte bir korelasyon matrisi halinde ifade edilebilir. Bu korelasyon matrisi çapraza göre simetrik olduğundan yalnız bir üst üçgen veya alt üçgen şekilde gösterebilinir. Ama yine de çok sayıda değerleyici olduğu hallerde bu korelasyon matrisi tum uyuşmayı gösteremez.

Eğer ikiden daha çok sayıda değerleyici varsa ve bu çoklu sayıda değerleyici için tek bir konkordans katsayısı bulunmak istenirse bu halde Kendall'in konkordans katsayısı formula_12 bulunabilir. Kendall'in formula_12 katsayısı için değişme aralığı 0 (hiç uyuşma olmaması) ile 1 (tam olarak uyuşma olması) olur. Kendall'in formula_12 katsayısı parametrik olmayan istatistik olduğu için, özellikle verilerin normal dağılım gösterdiği varsayılan Pearson'un çarpım-momenti korelasyon katsayısı formula_1 kiyasla, daha güçlü olduğu kabul edilir.

Değerleyici güvenebilirliğinin sınanması için bir diğer yöntem de sınıf-içi korelasyon katsayısı hesaplanmasıdır.. Bu katsayı hesaplanması için birkaç değişik formül bulunmaktadır. Bir özel şekildeki formül 
olarak tanımlanmaktadır.

Bu şekil sınıf-içi korelasyon katsayısı 0.0 ve 1.0 değerleri arasında değişebilmektedir. (Daha önce popüler olarak kullanılan bir diğer şekilde hesaplanan katsayı için değişme aralığı -1 ile +1 olur). Her gözümlenen elamana değerleyiciler tarafından verilen değerleme puanları arasında çok az değişkenlik varsa (yani bütün değerleyiciler ya aynı ya da çok yakın değerleme puanı vermişlerse, "sınıf-içi korelasyon katsayısı" değeri yüksek (yani '+1'e yakın) olacaktır. "Sınıf-içi korelasyon katsayısı" hem değerleyiciler arasındaki korelasyonu, ve hem de her bir eleman tabakasının değişik değerlendirilmesi ihtimalini de göz önüne aldığı için Pearson'un formula_1, Spearman'ın formula_2 ve Kendall'ın formula_3 korelasyon katsayılarından daha ayrıntılı ve uygun sonuç verdiği kabul edilebilir.

Sadece iki degerleyici bulunduğu hallerde bir diğer degerleyici uyusmasini analiz iki degerleyici arasında bulunan farkları bulup bu farkların ortalamasını almaktır. Bu degerleme farklarının standart sapmasi da bulunarak anakutle ortalama farkları için bir guven araligi kurmak da mumkun olur. Eger iki degerleyici genellikle uyusmakta iseler ortalama sifira yakın olacaktir. Eger bir degerleyici surekli olarak diğerinden degismeyen sekilde devamli fark gösteriyorsa, ortalama sifirdan uzak olacaktir ama guven araligi dar olacaktir. Eger iki degerleyici birbiri ile uyusamuyor ise ama bu uyusmama bir tutarli sekilde degilde gayet rastgele oluyorsa, o zaman ortalama sifir yakınında olabilir ama guven araligi genis olacaktir.

Bland ve Altman bu aciklamayi bir ozel gösterim ortaya cikarak daha da genisletmisler. Bu gösterimde her bir eleman için degerleme farkları gösterilmektedir. Yatay eksen her bir degerlenen eleman dikey eksende iki degerleyicinin arasındaki degerleme puan farki gösterilir; boylece gösterimin içinde her bir eleman için bir nokta bulkunacaktir. Farkların ortalaması bir yatay eksen paralel doğru ortaya cikartir ve bunun üstünde ust guven limiti ve altında alat guven limit cizilir.

Bland-Altman gösterimi bu grafik içinde gösterilen noktaların bu ortalama etrafında ve guven limitlerine gore nasil bir gorunum gösterdiğini incelemeye yardim eder. Anack bu arastirma cok defe subjekt