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The Phylogeny of a Dataset

机译：数据集的系统发育

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The field of evolutionary biology offers many approaches to study the changes that occur between and within generations of species; these methods have recently been adopted by cultural anthropologists, linguists and archaeologists to study the evolution of physical artifacts. In this paper, we further extend these approaches by using phylogenetic methods to model and visualize the evolution of a long-standing, widely used digital dataset in climate science. Our case study shows that clustering algorithms developed specifically for phylogenetic studies in evolutionary biology can be successfully adapted to the study of digital objects, and their known offspring. Although we note a number of limitations with our initial effort, we argue that a quantitative approach to studying how digital objects evolve, are reused, and spawn new digital objects represents an important direction for the future of Information Science.
机译：进化生物学领域提供了许多研究在几代物种之间发生的变化的方法; 这些方法最近被文化人类学家，语言学家和考古学家采用了学习物理伪影的演变。 在本文中，我们通过使用系统发育方法来模拟和可视化气候科学中长期广泛使用的数字数据集的演变来进一步延长这些方法。 我们的案例研究表明，专门用于进化生物学中的系统发育研究开发的聚类算法可以成功地调整对数字物体的研究，以及他们已知的后代。 虽然我们注意到我们最初的努力，但我们认为研究数字对象如何发展的定量方法是重复使用，并产生新的数字对象是对信息科学未来的重要方向。

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