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ロシアがウクライナに侵攻

プーチン大統領が軍事作戦開始を宣言・ロシア軍がウクライナに侵攻


Russian President Putin announces military operation in Ukraine 2022/02/24 ABC News

ロシアがウクライナに侵攻

済みません、知らずに掲載してしまいましたが、上の動画はフェイクだそうです。記録のためにそのまま載せておきます。

  1.  「キエフを襲撃する直前のロシア軍」「パラシュート部隊」ウクライナ侵攻“フェイク動画”が複数拡散。ゲームの場面まで ウクライナ情勢をめぐっては情報戦も繰り広げられており、動画などの拡散には注意が必要だ。 Kota Hatachi by Kota Hatachi 籏智 広太 BuzzFeed News Reporter, Japan　「キエフ上空を飛ぶロシア軍の戦闘機」（写真左）という動画は、2020年にモスクワで撮影された軍事パレードの動画に、サイレン音が組み合わされたものとみられる。
  2. 【動画】これ、全部フェイクです。ロシアのウクライナ侵攻めぐる誤情報にご注意を！ ウクライナ情勢をめぐっては情報戦も繰り広げられており、動画などの拡散には注意が必要だ。 Kota Hatachi by Kota Hatachi 籏智 広太 BuzzFeed News Reporter, Japan
  3. 「ロシアの侵略から逃れる娘を見送る父親」ウクライナめぐり拡散の動画は根拠不明。親ロシア派側も発信か 拡散されているのは、バスに乗る少女や女性と、男性が涙ながらに別れるシーンを映した動画。ロシアのウクライナ侵攻が始まった24日にTwitter上で広がり、中には1000万回以上再生されているものもある。 Kota Hatachi by Kota Hatachi 籏智 広太 BuzzFeed News Reporter, Japan 遅くとも21日に親ロシア派の支配地域で「ウクライナの侵略から逃れる住民」のものとして発信されていた

 

CCTV shows Russian tanks entering Ukraine from Belarus and Crimea 2022/02/24 Guardian News


 

 

ウクライナ軍による迎撃

キエフ市民が避難

Long lines of traffic as people flee Ukraine’s capital 2022/02/24 Guardian News

ロシア軍の戦争準備

核兵器の使用も辞さないプーチン

  1. プーチン大統領、核兵器の行使を再び示唆「邪魔する者は歴史上で類を見ないほど大きな結果に直面するだろう」 2/24(木) 15:40 中日スポーツ
  2. Russia makes a fool of Macron by DENYING that Putin agreed on Ukraine deal despite French leader’s claims... amid fiery warnings from Moscow of a nuclear war if Kiev joins NATO　By LAUREN LEWIS and WILL STEWART FOR MAILONLINE PUBLISHED: 09:01 GMT, 8 February 2022 | UPDATED: 19:14 GMT, 8 February 2022

他力本願の安全保障の脆さ

  1. ウクライナ外相「米国の安保を信じて28年間 “核放棄”してきた」…「代価を払え」 2/23(水) 16:45 WoW!Korea
  2. 核放棄から始まったウクライナ危機、力なき外交の現実 2/22(火) 6:02 JBpress 1991年、ソ連邦は崩壊した。ソ連邦の一部であったウクライナは、独立を果たした。この時、ウクライナ領内には約1900発の核弾頭が取り残されていた。

参考

  1. KyivPost@KyivPost English-language news about Ukraine 
  2. Володимир Зеленський @ZelenskyyUa 
  3. Dmytro Kuleba @DmytroKuleba Minister of Foreign Affairs of Ukraine

研究者の一番長い日：2022年2月28日(月)14:00 令和4年度科研費 審査結果開示

令和5年度科研費採択通知の記事はこちら ⇒ 2023年2月28日（火）14：00科研費の採択・不採択が通知される

科研費に落ちたあとにやるべきこと

科研費が不採択の場合は審査結果が開示され、研究目的、計画、実行可能性などおおまかにどのあたりが悪かったのかは開示されますが、それだけの情報では何をどう改善すればよいのかわからないものです。自分が書いた文章の欠点は、書いた本人はなかなか気付けないからです。第三者に読んでもらうと、改善すべき点がすぐにわかることがあります。

科研費申請書を一番たくさん読み込んでいて、しかもどんな申請書が採択されどんな申請書が不採択になったのかをよくわかっているのはおそらく大学の研究支援部署の事務職員でしょう。また、最近はリサーチ・アドミニストレーターURA)が支援する大学も多いようです。こういった職種を経験した人（あるいは現役の人）が、科研費計画調書の添削サービスを行っています。自分の所属大学で支援が得られない場合には、こういう商業的なサービスを使ってみるとよいかもしれません。

  1. coconala（ココナラ）「科研費チェック」、「科研費」などのキーワードで検索
  2. 科研費の添削.com 科研費の申請のプロであるURAによる添削サービス
  3. 科研費.COM 申請書の添削サービス

 

2022年2月28日（月）14：00審査結果開示

令和4年度（2022年度）科研費の審査結果が2022年2月28日（月）14：00に発表されました。

審査結果開示

今回は例年とは異なり、科研費電子申請システム内の「交付内定」ではなく、「審査結果開示」のところに結果が表示されました。

今回の通知が今までと違うのは、「不採択」でもそのことが通知された点です。今までは、不採択の場合には、何も通知がなかったためモヤモヤが残っていました。

 

科研費に通る秘訣：チャレンジし続けること

科研費に採択される秘訣：審査委員に伝わること

13時過ぎ

JSPSさん、通知時刻の通知をお願いします

 

 

審査結果開示が遅れている理由の推測・開示時刻の予想

ツイッターで知る科研費採択発表のタイミング

 

 

研究者にとっての科研費発表

12時過ぎ

11時過ぎ

10時過ぎ

 

 

 

科研費の内定通知は例年4月1日でした。ですから4月1日というのは研究者を明と暗に分ける特別な日だったのです。

しかし、今回は応募時期が１か月早まったことを受けて、採否の通知も早まります。令和4年度（2022年度）科研費の審査結果が発表されるのは、基盤ABC、若手等が2月下旬という案内が昨年末にありました。

(転載元：事 務 連 絡 令和３年１２月２２日 jsps.go.jp)

今日はもう2月27日です。2月下旬も残すところは28日（月）のみ。ということは、科研費の審査結果が開示される日は28日（月）ということになりそうです。

結果開示2月28日（月）仮説

 

2月25日（金）はサーバーメンテナンスの日

25日はサーバーメンテの日でした。

 

閑話

科研費が採択されたかどうかを知る方法

科研費の採否の知らせ方って、採択されなかった人には何も通知がないことが不採択の知らせというわかりにくさが困りものなんですよね。なんとかしてほしい。

ちなみに、今回の令和4年度科研費の採否の発表時期ですが、「交付内定」はあくまで4月1日で、早まるのは「審査結果通知」であり、その日が2月下旬となっています。つまり電子申請システムにログインしてチェックすべき場所は、いつもの「交付内定」のところではなく、「審査結果」の項目ということになるみたいです。ネット情報ですが。

 

カケンヒの楽しみ

サイエンスバーでカケンヒを。カフェ火水木11時~16時、バー火～土、祝前日: 17:00～21:00

 

科研費採否通知を待ちわびる研究者

 

 

参考

  1. さだまさし＿親父の一番長い日

助教はカッコいい！「助教」が日本で認められた日

助教がカッコいい職であることが判明しました。一般社会においては長らく、助教、何ソレ？だった状態から、

関連記事 ⇒ 大学の助教とは？年収、仕事、キャリアパス

桝太一アナの同志社大助教着任のニュースにより、

関連記事 ⇒ 桝 太一アナが日テレを退社し同志社大の助教に着任

一瞬で空気が変わったように思います。これで、みんな胸を張って自分は「助教です。」と言える空気が日本に醸成されたのではないでしょうか。

桝 太一（ます たいち）アナが日テレを退社し同志社大ハリス理化学研究所の助教に着任

桝 太一（ます たいち）アナウンサーが日本テレビを退社し、サイエンスコミュニケーションの研究を行うために同志社大ハリス理化学研究所の助教に着任することが、2022年01月23日（日）放送の「真相報道バンキシャ! 」の番組冒頭で本人により報告されました。

桝太一アナが自身の転身に関して報告

真相報道バンキシャ! 2022年01月23日 FULL SHOW Anime Smile Soule Eater

番組の冒頭で恐縮ですが、まず個人的な報告の時間を頂く事をご容赦ください。私は3月をもって日本テレビを退職し、大学の研究所員に転職することにいたしました。これまで16年間アナウンサーとして皆様に様々な情報をお伝えしてきましたが、自分の中でずっと課題であると感じてきたのは、科学的なことをテレビでもっと分かりやすく的確に伝えることができないかという部分でした。これからより良い科学の伝え方についてもっと深く考えてそれを実践していくためにはどうすればよいか考えた結果、新年度からは同志社大学ハリス理化学研究所の助教としてサイエンスコミュニケーションと呼ばれる学問分野に取り組んでまいります。なお、このバンキシャのキャスター自体は継続し、わかりやすく的確に科学を伝える方法を、番組を通して皆さんと一緒に考えて実践していくことを目指したいと思っています。それがこれからの自分の役割であり、これまで成長させてくださった皆様、そして何よりテレビを見てくださっている皆様への一番の恩返しになると信じております。どうかこれからも宜しければお付き合いください。番組冒頭から失礼しました。（真相報道バンキシャ! 2022年01月23日　番組冒頭の桝太一アナウンサーの挨拶）（太字強調は当サイト）

  1. 桝太一アナ、大学の研究員に転身　最終目標は「理系版の池上彰さん」 2022/1/23(日) 18:00 日本テレビ系（NNN）

 

配偶者の理解と支援

妻には早い段階から相談をしていました。フリーアナウンサーになることは昔から絶対に反対されていましたが（笑）　今回は転職であり、また社会に貢献しようとする意図が明確だから、それなら止めないと言ってくれました。生活面でも、うちは妻もフルタイムの共働きなので「もし転職がうまくいかなくても何とかする」と言ってもらえたのは大きかったです。

（桝太一アナ、大学の研究員に転身 2022/1/23(日) 18:00 日本テレビ系（NNN））

 

同志社大ハリス理化学研究所(Harris Science Research Institute; Harris RIKEN)とは

京田辺キャンパスの6学部と6研究科が参加し「先端技術・情報・生命・身体・心・コミュニケーション」をキーワードに、幅広い研究テーマを展開している。（ハリス理化学研究所について　同志社大学　PDF）

  1. 同志社大学ハリス理化学研究所 

桝太一アナウンサーが、日テレを辞めて大学の助教になるということで、「助教」という一般の人にはあまりなじみがない職位が注目を集めたようです（下の記事へのアクセス増加）。国立大学の助教は任期が5年＋延長して5年、合計10年でその先がないという場合が多いと思いますが、私立大学の場合にはケースバイケースで２～３年の任期がついた助教もあれば、定年制の助教もあります。

関連記事 ⇒ 大学の助教とは？年収、仕事、キャリアパス

 

桝太一アナが日テレを退社し同志社大ハリス理化学研究所の助教に着任

  1. 桝太一アナ、日テレ退社し研究員に転身 春から同志社大ハリス理化学研究所の助教に 2022/01/23 18:43　サンスポ
  2. 日テレ桝太一アナ　３月で退社、同志社大理化学研究所の助教に「科学の伝え方考え」 バンキシャは継続 2022/1/23(日) 18:02 デイリースポーツ YAHOO!JAPANニュース

 

修士課程のときの桝太一氏の決断：日テレ入社

  • 院生の2年間はほぼアサリ漬けの毎日でした。
  • 研究者として大学に残るか、就職するかは本当に迷いました。…大学院1年のとき、迷いに迷ったあげく、西表島に行きました。…島にいて、何度となく自問しました。仮に研究者として大好きなこの島に来たとして、自分はここで骨を埋める覚悟ができるだろうかと。…僕に研究者は無理だと思い、メディアに就職することを決めました。
  • 桝太一（ます たいち） 1981年千葉県生まれ。日本テレビアナウンサー。東京大学理科二類入学、同大学農学部水圏環境専修卒業。同大学大学院農学生命科学研究科終了後の2006年、日本テレビ入社。

（Webナショジオ・インタビュー　桝太一 第3回　アサリ漬けの日々と西表島の決断　ナショナルジオグラフィック）

  1. 東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部　平成17（2005）年度修士論文一覧　桝 太一 成長線解読による東京湾産アサリの成長履歴解明 指導教員名：日野 明徳
  2. 桝 太一アナ　～東大現役合格、理系大学院まで行って、なぜテレビの世界に？ プレジデントFamily 2012年12月号 上島 寿子 President Online 

参考

  1. 日テレ桝アナのフリー転身　妻「絶対に許さない」2018.01.24 デイリー
  2. 東京大学大学院農学生命科学研究科 水産資源学研究室 メンバー 教授 高須賀 明典 / 卒業生等: 桝太一 平16卒業 東京湾産マアナゴ未成魚の耳石微細構造について 

共通試験第2回（令和4年度）における阿鼻叫喚

令和4年度（2022年度）第2回共通試験解答速報

  1. 共通テスト開津速報2022　東進ハイスクール予備校
  2. 2022年度 大学入学共通テスト 問題・解答速報　毎日新聞（ベネッセ・駿台 データネット）
  3. 2022年度 大学入学共通テスト 問題と解答 朝日新聞分析データ：代々木ゼミナール
  4. 河合塾

第2回（2022年度）共通試験　総括

共通試験を終えた受験生へ

 

ガンバレ！受験生

数学IAの難しさについて

数学IIBの難しさについて

数学IIB第4問について


 

 

共通試験の本来の目的について

 

歪められた英語の出題傾向について

日本の英語教育の未来について

 

数学の出題方法について

 

 

共通試験の英語に対する今後の現実的な対応方法について

国語の総括

物理基礎について

日本史Bについて

現代社会について

生物基礎について

政治経済について

 

情報関係基礎について

数学IAの問題に取り組む花子さんと太郎君の脳内について

受験生の災難

数量化１類、数量化２類、数量化３類、林知己夫の数量化理論

多変量解析の勉強をしていると、多変量解析の手法の種類として重回帰分析、判別分析などと並んで数量化1類、数量化2類という、不思議な響きの名前を見かけて気になっていました。実験で数値データを扱っている限り、数量化ナントカ類とは無縁ですが、質的研究の論文などで、数値ではあらわされないデータが絡んでいるときに使われている統計解析の手法だそうです。

数量化1類、数量化2類といった命名は本人によるものではないみたいですが、数量化理論と呼ばれるこの理論を構築したのは日本の統計学者だそうで、その名は林知己夫博士。名の読み方は、「ちきお」だそう。林知己夫博士は1918年6月7日生まれで、東京帝国大学理学部数学科を卒業し、統計数理研究所で研究生活を送り、1974年から1986年の間は統計数理研究所の所長を務め、2002年8月6日に死去されています。

 

数量化とは？

数量化とは, 質的なデータ(定量的に対する定質的なデータ, カテゴリカルなどとよばれる)に数量を与えて解析し, 科学的に目的を達成しようとする統計的方法である. ときに”林の数量化”とよばれ, 数量化I類, 数量化II類, 数量化III類, 数量化IV類と名付けられ‥

“数はものそのものに内在するものではなく,われわれが科学的に目的を達成するために与える道具である”

もとの測定と解析のための数量とを峻別して考えるのである. この考えかたが, これまでの科学的行きかたと異なっているので, 解りにくいかもしれない.

外的基準とは, “それを知ることがわれわれの目的である”という場合である. 推定, 予測という場合がこれに当たる. 外的基準がない場合は, 測定された要因(ファクター)の中から何か情報を掴み出したいという場合で, 分類(似たものあつめ)などがこれに当たる. いずれの場合も仮説・検証ではなく, 現象探索の構えである.

（統計10話 第2話 数量化理論・数量化の方法とは何か 林 知己夫 文部省統計数理研究所）

 

林知己夫博士の哲学、研究、業績

主要な業績を紹介した記事を紹介。

データの科学には当然三つの相がある. 一つはデータをどう計画してとるか (design for dataという), どうデータを具体的に集めるか (collection of dataという), データにする解析(analysis on dataという)である。大事なことはこの三つの相において一貫した考え方一データによる現象の解明理解ということ一が貫流していなければならないことである。

(統計十話 第10話 探索的にデータを取扱うことの大切さ(No.2) データの科学の方法論 林 知己夫 文部省統計理研究所)

 

「理論による現象の理解」という伝統的な科学的方法に対して「データによって現象を理解する」という主張を標榜され，その立場は数量化理論，行動計量学，データの科学として具現されました．

数量化の理論

  • 質的なデータを数量化することによって，複雑・曖昧な現象を計量的に理解・解明
  • 1940 年代～数量化理論の開発
  • 数量化第 I 類，第 II 類，第 III 類，第 IV 類は，「日本人の読み書き能力調査」や「仮釈放」などの具体的問題に関連し， 質的データの予測，パターン分類，判別，分類の問題を解決する過程で開発

日本人の国民性に関する統計的研究

  • 1948 年「日本人の読み書き能力調査」
  • 日本人の価値観や心情の変遷を実証的に捉えるため，1953 年以来，国民性の調査として研究調査を5年間隔で実施し，世界にも類例を見ない50年にわたる継続調査を実現
  • 計量的文明論ともいえる分野と分析法を確立

意識の国際比較方法論の研究

  • 日本人とハワイ日系人との比較調査
  • 日米比較調査
  • 異なる国における意識調査結果の比較を可能にする「連鎖的比較調査分析法」を開発

動く調査対象集団での標本調査理論

  • 調査対象が移動して、動物個体数調査が実施困難な例として、野うさぎの個体数推定の問題を研究。冬期に山林の雪上に残る野うさぎの足跡を調査し，幾何確率に基づくモデルを用いて推定する新しい方法を開発

（参照：統計数理（2002） 第 50 巻 第 2 号 111–116 林 知己夫先生を悼む　統計数理研究所長 北川 源四郎）

  1. 戦後日本の統計学の発達ー数廊下理論の形成から定着へー　行動計量学32(1):45-67.(2005)　森本栄一
  2. 林知己夫先生の研究の一側面（２）　多次元データ解析から分類へ、そしてデータの科学に向けて　統計数理研究所・名誉教授　大隅 昇　TASC MONTHLY 2005.5
  3. 対応分析法・数量化法III類の考え方 テキスト・マイニング研究会 第3回WordMiner活用セミナー 2005年5月19日－20日 於 統計数理研究所 大隅 昇
  4. 林 知己夫先生を悼む　統計数理研究所長 北川 源四郎）統計数理（2002） 第 50 巻 第 2 号 111–116

 

林知己夫博士のインタビュー

  1. 科学史と科学者　行動計量学31(2):107-124.(2004)

 

林知己夫博士の編著書

(書籍タイトルはアマゾンへのリンク）

  1. 林 知己夫(編)『社会調査ハンドブック （新装版）』　2017年04月25日　朝倉書店 ISBN：978-4-254-12225-1　＊2002年刊行書籍の再刊　目次 1.　社会調査の目的―効用と限界 2.　社会調査の対象の決定 3.　データ獲得法 3.1　調査のための調査対象集団（ユニバース）・母集団の決定 3.2　各種標本抽出法とその使い方 3.3　層別2段サンプリングの実施例とサンプリングの誤差等の計算例 3.4　標本設計と実施における調査誤差 3.5　調査の誤差 4.　各種の調査法とそれを行う方法 4.1　面接 4.2　留置き（自記式）配布回収法 4.3　郵送調査法 4.4　電話 4.5　インターネット調査 4.6　その他1（機械による調査） 4.7　その他2（集合・出口・街頭・購買者等） 5.　各種の調査デザイン 5.1　個人調査・事業体調査 5.2　断面調査，時系列・継続調査 5.3　パネル調査 5.4　before-after，split-half 5.5　その他の調査法 5.6　国際比較 6.　質問・質問票のつくり方 6.1　質問文 6.2　調査票 6.3　質問票の信頼性 7.　調査実施 7.1　調査実施作業の流れ 7.2　調査実施仕様明細の作成 7.3　調査員の募集・配置・指導・監査・援助 7.4　調査相手との交信 7.5　関係官庁，関係団体との関係 7.6　調査実施記録の作成 7.7　回答票のデータ化作業 8.　データの質の検討 8.1　データの審査 8.2　論理的チェック（logicalcheck） 8.3　non-response 8.4　回答のゆれと“うそ” 8.5　調査法による差の把握 9.　分析に入る前に 9.1　コーディング 9.2　自由回答のコーディング，「その他」の取り扱い 9.3　データの表現 10.　分析 10.1　全体を読む（III類の活用） 10.2　自由回答の分析 10.3　単純集計，属性別分析，相関表分析，コウホート分析 10.4　多次元データ解析の重要性，interactionのこと 10.5　数量化 10.6　その他のカテゴリカルデータ解析 10.7　推定・検定 11.　データの共同利用 11.1　データオーガニゼーションの重要性とあり方 11.2　コードブック，共通ファイルのつくり方 12.　報告書 12.1　構想と要約 12.2　調査論文の書き方 12.3　報告書の書き方 12.4　何の表を付けるか 13.　実際の調査例 13.1　社会調査 13.2　世論調査 13.3　有識者調査 13.4　自治体の行う調査 13.5　選挙調査 13.6　市場調査 13.7　質的調査と量的調査 13.8　NHKの放送世論調査 13.9　視聴率調査 13.10　新聞広告と調査
  2. 林 知己夫, 鈴木 達三『社会調査と数量化 増補版　国際比較におけるデータの科学』 (岩波オンデマンドブックス) 2014年1月10日 　岩波書店　＊初版は1986年6月24日
  3. 林知己夫『調査の科学』 (ちくま学芸文庫)  2011年5月12日　筑摩書房　目次 序章　社会調査の心 第１章　社会調査の論理 第２章　調査の基本―標本調査の考え方 第３章　質問の仕方の科学 第４章　調査実施の科学 第５章　データ分析のロジック 第６章　調査結果をどう使うか
  4. 『科学を考える　科学基礎論』林知己夫著作集編集委員会 編2004年12月　ISBN：978-4-585-05141-1
  5. 『部分から全体を　サンプリング・調査法』林知己夫著作集〈第2巻〉林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月　ISBN：978-4-585-05142-8
  6.  『教育を考える』林知己夫著作集〈第13巻〉林知己夫著作集編集委員会 編2004年12月　ISBN：978-4-585-05153-4
  7. 『健康を測る』林知己夫著作集〈第12巻〉林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05152-7
  8. 『現象をさぐる　データの科学』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05144-2
  9. 『心を比べる　意識の国際比較』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05146-6
  10. 『心を測る　日本人の国民性』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05145-9
  11. 『市場を測る』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05150-3
  12. 『質を測る　数量化理論』林知己夫著作集〈第3巻〉林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月 ISBN：978-4-585-05143-5
  13. 『社会を測る』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05149-7
  14. 『政治を測る　政治意識・選挙予測』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05147-3
  15. 『世論を測る』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月
    ISBN：978-4-585-05148-0
  16. 『野うさぎを数える　森林・動物・自然』林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月　ISBN：978-4-585-05151-0
  17. 『人との出会い』林知己夫著作集〈第14巻〉林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月　ISBN：978-4-585-05154-1
  18. 『未来を祭れ』林知己夫著作集〈第15巻〉林知己夫著作集編集委員会　編　2004年12月　ISBN：978-4-585-05155-8
  19. 林知己夫著作集　全十五巻 林知己夫著作集編集委員会　編　ISBN：978-4-585-05100-8　「データの科学（Data Science）」の提唱 多岐ジャンルにわたる1,500編超の全著作から、550編余を厳選収録！ 全15巻セット 01　科学を考える―科学基礎論― ［科学基礎論］ 02　部分から全体を―サンプリング・調査法― ［サンプリング］［調査方法］ 03　質を測る―数量化理論― ［数量化理論］ 04　現象をさぐる―データの科学― ［分析手法］［分類・データの科学］ 05　心を測る―日本人の国民性― ［日本人論］ 06　心を比べる―意識の国際比較― ［国際比較］ 07　政治を測る―政治意識・選挙予測― ［政治意識］［選挙予測］ 08　世論を測る ［世論調査］ 09　社会を測る ［社会心理］［言語］［色彩］［新聞］［視聴率］［広告］ 10　市場を測る ［市場調査］ 11　野うさぎを数える―森林・動物・自然― ［野兎］［森林］［自然］ 12　健康を測る ［健康・医療・福祉］ 13　教育を考える ［災害］［教育］［研究］［科学］ 14　人との出会い ［人物交流］ 15　未来を祭れ ［随想］［追悼］
  20. 林知己夫『データの科学』 (林知己夫編集　シリーズ　データの科学 1)　2001年　朝倉書店
  21. 林 知己夫『数量化―理論と方法』 (統計ライブラリー) 朝倉書店 1993年11月1日
  22. 林知己夫『行動計量学序説』 (行動計量学シリーズ 1)1993年　朝倉書店
  23. 林知己夫『データ解析法の進歩』 1988年　放送大学教育振興会
  24. 林知己夫, 鈴木達三『社会調査と数量化 : 国際比較におけるデータ解析』1986年　岩波書店
  25. 林 知己夫『データ解析法』 (放送大学教材) 1985年3月1日 放送大学教育振興会
  26. 林知己夫『調査の科学 : 社会調査の考え方と方法』 (ブルーバックス B-571)　1984年　講談社
  27. 林知己夫, 坂本賢三『あいまいさを科学する : トワイライト・カテゴリーへの招待』(ブルーバックス B-556)　1984年　講談社
  28. 林知己夫『多次元尺度解析法の実際』(サイエンスライブラリ統計学13)　1984年　サイエンス社
  29. 林知己夫『科学と常識』1982年4月1日　東洋経済新報社
  30. 林知己夫『確率と統計―基礎から応用まで』(テレビ大学講座) 1980年8月1日　旺文社
  31. 林知己夫『データ解析の考え方』　1977年6月1日　東洋経済新報社
  32. 林知己夫『数量化の方法』1974年1月1日 東洋経済新報社
  33. 林 知己夫『比較日本人論―日本とハワイの調査から』(中公新書) 1973年1月1日 中央公論社
  34. 林 知己夫, 樋口 伊佐夫, 駒沢 勉『情報処理と統計数理』(コンピュータ・サイエンス・シリーズ) 1970年1月1日　産業図書

参考

  1. 林知己夫（ウィキペディア）
  2. 勉誠出版　ホーム 研究書 自然科学 林知己夫著作集　全十五巻
  3. 統計十話 第7話 測定誤差・測定データの変動の評価なくして統計的分析の意味はない その 3 林 知 己 夫 文部省統計 理研究所 W’ Waves Vol. 2 No. 1 1996
  4. 統計十話 第8話 欠測値の問題 林 知己夫 文部省統計数理研究所 W’ Waves Vol. 3 No. 1 1997 21

 

 

科研費申請書（研究計画調書）添削サービスってあるんか

自分は科研費の申請書を他人に読んでもらったことは一度もなく、自分でちょちょっと書いて出していました。出せるものは何でも出していたので、勝率は5割程度でした。しかし、世の中は変わったようで、どの大学にも（？）ＵＲＡなる研究支援者が存在していて、申請書の添削などをやってくれているようです。

それどころか、科研費の申請書のチェックが商用のサービスとしても存在しているようです。科研費申請書の書き方に関する教科書的な書籍が何冊も出ていて、皆がそれを読んだら科研費の競争が激化するだろうと思うのですが、ＵＲＡの支援や商用サービスを受けるのが普通になると、さらに競争が激しくなりそうです。

科研費なんて所詮決まった大きさのパイの奪い合いなので、こんなに過熱してくるとなんだかシンドイなあというのが本音。申請書の出来で勝負が互角となると、やはり業績で決まるんでしょう。日ごろから論文をきっちりと出し続けることが大事です。

関連記事 ⇒ 研究者にとっての論文十ヶ条

旧帝大を始めとする国公立大学には既に約1,500名のURA※が所属しています。（https://kakensinsei.com/aim/）

まじか？そんなに多いんか。

URAによる科研費添削支援により、所属機関の採択率が20～30%程度上昇することが知られています（全国URA科研費申請支援チームの独自調べ）。（https://kakensinsei.com/aim/）

ほんまかいな。そんなに上がるもんなの？

関連記事 ⇒ 大学における第3の職種URAとは？科研費獲得増の効果は？

そのため、支援を受けた研究者と、そうでない研究者間で採択率に大きな格差が生じ、添削支援が科研費の採択に必須の条件となりつつあります。（https://kakensinsei.com/aim/）

どこでも、なんでも、格差社会やね。

特にURAは数十～数百の申請書の添削支援を毎年行っており、申請書添削のプロとして認識されています。（https://kakensinsei.com/aim/）

数百って、凄い数。申請書添削にも、プロってあるんか。プロの仕事ぶりってどんなもんなんやろか。

  • 研究者ないし専門職としてのバックグラウ ンドをもとに，申請書の研究プロジェクトとしてのストーリーや文章の論理構成に踏み込んだチェッ クを行う
  • 申請書全体として一貫し，読みやすく，わかり やすく，審査のポイントを押さえているかどうかを 確認し，必要に応じて問題点を指摘し，加筆・修正 を提案する

（京都大学URAネットワークにおける研究資金獲得支援情報の収集・提供・分析　情報管理 2015 vol. 58 no. 2:83-91 J-Stage）

確かに、プロの仕事だね。

ただ、地方にある国公立大学や、私立大学では予算の関係でURAが所属していないのが現状です。そのため、有名大学との研究格差がますます広がっています。（https://kakensinsei.com/aim/）

東大とか京大には何十人もいるみたいやしね。選択と集中ですか。裾野を広くしたほうが、日本の研究力はあがるんじゃないかと自分は思う。一人で何億円も予算もらって有効に使ったプロジェクトって一体過去にいくつあったんだろうか。それよりも、基盤C程度の金額でいいからみんなに配ってくれよ。

そこで、私たちURAが「日本の研究者すべてを笑顔にする」ことを目標に「全国URA大学研究支援機構 科研費申請支援チーム」を結成し、これまで支援が行き届いていなかった研究者の皆様（もちろん研究者の卵である博士課程の皆様）にも申請支援の手が届くようにと願いを込めて、申請支援を開始させていただきました。

いや、科研費って決まった大きさのパイの奪い合いだから、全ての人を笑顔にするのは無理やろ。というか、科研費が獲れない人が、どうやってこのサービスのお金を払うんだろう。大学が払ってくれるのか。

全国URA大学研究支援機構 科研費申請支援チーム

いや、初めて聞く名前なんやけど。そんな組織あったんか。というか、会社？

参考

  1. 科研費の申請のプロであるURAによる添削サービス（学振や科研費等）｜科研費の添削.com（https://kakensinsei.com/）

ちなみに、この組織と当ブログ執筆者とは、何の関係もありません。数分前に初めてこのウェブサイトを見つけました。

ネットを検索するとほかにも科研費の申請書の添削サービスをしてくれる会社があるようです。

弊社では、勉強会・講演会において申請書（研究計画調書）作成のノウハウを解説するほか、個別に申請書内容のレビューを実施することにより、大学や公的研究機関における科研費申請のサポートを実施しております。（ROBUST　JAPAN　科研費申請支援サービス）

科研費申請書の添削がビジネスになっているとは知りませんでした。

申請書の添削サービス　科研費.com

科研費.comは、科研費研究計画調書の書き方に関するノウハウが非常にきれいにまとまっていて、このウェブサイトを眺めるだけで十分得るものがありますが、添削のサービスもしているようです。書籍も出されていて、自分も買って熟読しました。

関連記事 ⇒ 科研費に採択されるための教科書と副読本、厳選４冊

払うお金がないよという人には、本を買わなくてもネット上に科研費の申請書の書き方のノウハウがいくらでも存在しています。

関連記事 ⇒ 採択される科研費申請書の書き方22のヒント

ほかにも、採択率が劇的にアップする申請書の書き方とか。

様々な方が様々な事を述べている．それらを読めば読むほどに「一体どれが正しいんだ!?」と混乱してしまう

（採択率が劇的にアップする申請書の書き方）

確かに。ベストセラーの科研費の教科書でも、よくよく読んでみると自分はそうは思わんなと思うことが書いてあったりする。

自分のやりたい研究を審査員に正しく伝え，面白く，丁寧に申請書を書いていと思って応援してもらうために，ただひたすら分かり易く丁寧に申請書を書いていただきたい

（採択率が劇的にアップする申請書の書き方）

これで、言い尽くされていますね。これが理解できない人は、お金を払うしかない。

採否は研究課題名と概要で 8 割方決まる

申請書の内容を端的に表す研究課題名や概要を見た第一印象で大体の評価を決めてしまう場合が多いのではないだろうか．そしてその第一印象を覆すのは，なかなか難しい．

（採択率が劇的にアップする申請書の書き方）

概要までで、8割方決まってしまうんですね。恐ろしい。採択率が3割くらい。不採択にまわされる申請書は7割。心証が8割きまるってことは、もうほとんど決まってしまうということでしょうか。

「この様な研究は他にはない．故に独創的である．」という論調を見ることがあるが，単に独りよがりな想いを書いているだけ

（採択率が劇的にアップする申請書の書き方）

ギクッとした人が多いはず。独りよがりはダメですよね。

いつしか競争的資金の獲得自身が目的に替わってしまうことが少なくない．そして本来の目的であるはずの研究が競争的資金を獲得するための手段と化してしまうのである．

（採択率が劇的にアップする申請書の書き方）

目的と手段がひっくり返るってことは、人生のいろんな場面で起こりますね。このパターンの普遍性の高さにいつも驚く。

添削サービスを提供する個人・会社の一覧

  1. coconala 「科研費チェック」、「科研費」で検索
  2. 科研費の添削.com 科研費の申請のプロであるURAによる添削サービス
  3. 科研費.COM 申請書の添削サービス
  4. ROBUST JAPAN　科研費申請支援サービス　個別に申請書内容のレビュー
  5. クリムゾン・ジャパン　個別に申請書内容のレビュー
  6. educe 個別のレビュー・添削

まだあるかも。適宜追加するかも。

参考

  1. 採択率が劇的にアップする申請書の書き方　まてりあ Materia Japan 第57巻 第 2 号(2018)
  2. 科学研究費申請スキル強化書　岡山から世界に、新た 岡山から世界に、新たな価値を創造し続けるSDGs推進研究大学

大学教員を目指す公募戦士の戦い方、デキ公募という難敵の回避方法など

大学教員を目指す全ての人にとっての最大の壁は、採用する人間がいるのに公募する、いわゆるデキ公募です。公募の大部分は出来公募と言われても、わずかにでも可能性があるのなら出さざるをえません。自分も任期切れ目前までひたすら公募に出しつづけて、その数は軽く100を超えました。

ポスドクや有期付きの助教が、期間の定めのない大学教員を目指す場合、JREC-INなどの公募情報を見てアプライすることが多いと思いますが、どうすれば採用内定を勝ち取れるのか、ネットの上の参考になりそうなものを紹介します。

出来公募は存在する

公募の何割が出来レースなのかは自分にはわかりませんが、「この公募は俺が採用されるためのだから、出しても無駄だから出すなよ。」と親切に教えてもらったことがありますので、世の中に出来公募があることは間違いありません。


どの公募がガチなのかは誰にもわからないため、どうせ出来レースかなと思いつつも、応募書類作成には一切手が抜けないので、莫大な時間を取られます。

”公募”という罪なやつ

あなたは出来公募には勝てない

当て馬が勝って生じる不測の事態

内部昇進を偽装公募する背景

出来公募には当て馬が必要

自分は採用側になったことがないのでわかりませんが、内部昇進だろうが出来レースだろうが、おそらく、面接には複数の候補を呼んでちゃんと決めましたという形を整える必要があるのでしょう。誰のために？

応募を続けると家計が逼迫する

応募書類を簡易書留で送るだけでも600～700円くらいしますし、地方の大学で面接に呼ばれようものなら、交通費と宿泊費で何万円もかかります。自分も地の果ての大学に面接に行ったことがありますが、事務員に案内されて部屋に入ってしゃべっておしまい、教員と話す機会はゼロ、聴きに来た先生たちもずんだれた服装でシラーっとした雰囲気でやる気無しみたいなことを経験しました。まあわかりませんが、これは当て馬に呼ばれただけだったのかなと思いました。人を馬鹿にするにもほどがあると思います。

出来公募は研究者の心を壊す

出来公募でない公募も存在する

公募要領を読み解く必要性について

下のツイートとそれに対するレスポンスは、非常に参考になると思いました。各大学の事情がよくわかります。


 

ガチ公募の場合はその旨を発信すること

揺らぐJREC-INの存在意義

JREC-INへの要望：出来レースはみんなでチェック

出来レースには目印を

出来公募の特徴

古き良き時代への回帰を

 

関連記事 ⇒ 大学教員公募が必ずしも公募でない理由

 

面接に臨む心構え

書類選考を突破して面接に呼ばれる。とても嬉しいことですが、期待と不安、落胆いろいろ感情が大きく揺り動かされるイベントです。自分が経験した面接は、正直、自分は当て馬だったんじゃないかと思えるくらい最初から反応が薄い面接ばかりでした。しかし、書類選考で数人に絞りこんだあとの面接試験は、ガチだよというシニアの先生の言葉を聞いたこともあります。結局、大学にもよるし、そのたびごとにも状況は異なるのではないでしょうか。

  1. 大学教員公募戦士：面接に呼ばれるということの意味 退役軍人会 2022年9月30日 11:23 ¥100
  2. 大学教員公募戦士：面接で聞かれたこと 退役軍人会 2022年7月25日 21:35 ¥100
  3. 公募戦士の忘備録 ～自身のラボを立ち上げるまで 2022-03-12（blog.goo.ne.jp/radiologist-soma-tohoku）

模擬授業対策の方法

研究しかしてこなかった人間にとって、模擬授業をやらされるのはかなりツライのですが、今から振り返って考えると、模擬授業で学生（選考委員の先生たち！）を巻き込んだ魅力的な授業を実演してみせることは、非常に大事だったんだなと思います。ただそれも研究志向の大学か、教育重視の大学かによるでしょう。

  1. 【大学教員への道】 模擬授業　2014年10月13日　宮本園　”一つの事例として捉えて頂きたい．また，結果的には不採用”
  2. 公募戦士 のための 『 大学教員公募 大全 』(面接・模擬授業対策) @applebenz2021　（公募への応募46件、うち、面接に呼ばれた回数大学7校、高専1校、専門学校1校　だそうです。非常に高い数字ですね。）

 

日本以外の選択


日本に職がないから欧米でというのは、実際のところどうなんでしょうか。もちろん選択肢を広くしたほうが機会は増えると思いますが、アメリカも競争が厳しくてアメリカ人のポスドクもアメリカで職が獲れずにヨーロッパのどこかの国とか、オーストラリアとかアメリカにこだわらずに職探しをしていました。

 

企業からアカデミアへ

大学教員の経歴を見ていると、企業勤めの研究者だった人がいきなりメジャーな大学の教授になっている例を見かけます。自分には全く見えない道筋なのですが、アカデミアからアカデミアを探すよりも、インダストリーに一度出てからアカデミアを目指すほうがひょっとして可能性が高いのか？と思ったこともあるくらいです。

  1. 大学教員への道、詰みました　2020-09-30　実務家教員、人生の岐路で生きる事に挫折した

 

参考

  1. 新・教員公募星取り表78　教員公募は「負けに不思議の負けあり、勝ちに不思議の勝ちなし」の世界。日々の研究・プレゼン能力・教育指導・実務経験の全てが問われる、真剣勝負の世界へようこそ。

ムーンショットPM筑波大教授が強制猥褻で逮捕

筑波大教授逮捕のニュース

【逮捕】女子学生に“わいせつ” 筑波大教授の男を逮捕　Dec 7, 2021【公式】日テレNEWS (動画削除済）

筑波大学の教授の男が、大学内で２０代の女子学生に複数回にわたってわいせつな行為をしたとして逮捕されました。 強制わいせつの疑いで逮捕されたのは筑波大学・生命環境系の教授の大沢良容疑者（６１）です。 警察によりますと大沢容疑者はことし４月から９月にかけて複数回にわたり、大学内の建物の中で２０代の女子学生の胸などを無理やり触るなどのわいせつな行為をした疑いがもたれています。先月、女子学生が警察に被害を訴えたことから発覚したものです。 調べに対し大沢容疑者は、「強制的にわいせつな行為をした認識はない」と容疑を否認しています。(2021年12月7日放送「news every.」より)

逮捕の筑波大教授を送検

【指導後も】筑波大教授を送検　女子学生に“わいせつ” Dec 8, 2021 【公式】日テレNEWS (動画削除済）

報道に基づく事実関係

  • 2021年４月～９月　筑波大学生命環境系 系長 大澤良教授（６１）が学内で複数回にわたって２０代の女子学生の胸を触るなどのわいせつな行為
  • ９月下旬　女子学生が大学の「ハラスメント相談センター」に相談
  • １０月中旬　加藤副学長が教授に対して、女子学生と会ったり連絡を取ったりしないよう指導
  • １１月１８日　女子学生が警察署に相談
  • １２月　警察が捜査し逮捕

参考：筑波大学幹部の教授 強制わいせつ疑いで逮捕 容疑を否認 12月07日　18時08分　茨城 NHK　NEWS WEB

筑波大学の発表

本学教員の逮捕について

令和3年12月7日

筑　波　大　学

本学教員の逮捕について

　本日（令和3年12月7日）、本学の教員が、強制わいせつの容疑でつくば警察署に逮捕されたことは、誠に遺憾であり、大学としても大きな衝撃を受けております。

　警察の発表によると、同教員は、今年4月から9月にかけて、本学構内において県内在住の20代女性に数回にわたりわいせつな行為を行ったとされています。

　国立大学法人の教員という立場の者が、構内において、かかる行為を行ったことは許されざることであり、大学としてこのたびの事態を極めて重く受け止めています。被害者の女性に対しまして、心からお詫び申し上げます。

　今後、詳細が明らかになった段階で、大学として厳正な処分を行います。

　本学におきましては、これまでにも法令順守や職員倫理について指導を徹底してまいりましたが、このたびの事態を受けて、全学を挙げて更なる取り組みの強化を進めてまいります。

https://www.tsukuba.ac.jp/news/20211207173000.html

この筑波大学の公式発表を見て、呆れかえりました。「県内在住の20代女性に」ってなんですか？この文言だと、まるで筑波大学とは無関係な女性に対してのわいせつ行為であるかのように思えます。しかし実際には、自分が指導する大学院生（D3）の女性に対するわいせつ行為です。大学の事なかれ主義がよくわかる文章だと思います。「本学構内において」というのも、まるでキャンパスのどこかベンチかと思いました。実際には教授室という密室の中で行われたわいせつ行為です。「逮捕されたことは、誠に遺憾であり、大学としても大きな衝撃」というのもおかしな反応で、被害者は事前に大学に相談したにも関わらず、ほとんどなんの対応もせずに放置したため、被害者が弁護士や警察に相談したといういきさつがあるようです。

 

逮捕された教授はムーンショット型研究開発制度のPM

今回逮捕された教授は内閣府の1000億円規模の予算の研究事業「ムーンショット型研究開発制度」のプロジェクトマネージャー（PM)の一人です。

サイバーフィジカルシステムを利用した作物強靭化による食料リスクゼロの実現

プロジェクトマネージャー　筑波大学　生命環境系　教授　大澤　良
Researchmap

実施体制

被害を受けた女子大学院生にしてみれば、大規模な予算を獲得しているようなビッグボスを告発するのは非常に勇気の要ることだったと思います。普通に大学に通報しても、大学は学生よりもまず教授を守ろうとするのではないでしょうか。大学の公式発表の心無い文章ひとつみても、自分にはそのようにしか思えません。

被害者の女子学生は、ツイッターで告発に至る経緯を、拡散希望として詳細に説明していましたが、現在は削除したようです。


告発の経緯を説明した文章（削除前）を一読しましたが、重要なこととして、会話の一部が録音されていて、相手はセクハラ（強制わいせつ）をしていることを自覚してる発言があったこと、被害者は行為をやめてくれるように頼んでいること、被害にあった日付、時刻、場所の情報までないと証拠として取り上げられてもらえないこと、逐次記録された文書の存在が大事のようです。大学に相談したが放置され（大学からは他言しないように口止めされた）、弁護士や警察に頼ったといういきさつも書かれていました。セクハラやわいせつ行為は立証することが困難で、できるだけ客観的な証拠を残すことが大事だと思います。

”大沢容疑者は、調べに対し「強制的にわいせつな行為をした認識はない」と容疑を否認”（ヤフーニュース）とのことなので、合意があったかなかったかが裁判での焦点になるのかもしれませんが、大学教員が自分が指導する博士課程の学生に対してラボ内でわいせつ行為を働いたという事実だけで、断罪されるに十分事足りるのではないかと思います。研究者生命に関して言えば、博士課程の学生は教授に生殺与奪の権利を持たれている状態なので、弱い立場の学生から拒絶しづらい条件がそもそも存在しており、強制したつもりはないという言い訳は通りません。

勘違いする大学教授

今回の報道で、容疑者の言い訳「強制的にわいせつな行為をした認識はない」を見て思い出したのが、以前、日本化学会がつくった、教授の勘違いを助長させそうなこの動画。

関連記事 ⇒ 日本化学会のPR動画 教授への恋愛感情

学部学生や大学院生は、指導してくれる大学教授に対してはほとんど無条件に尊敬の念を抱くのではないかと思います。それを、何をやっても許されると勘違いしてしまうのだとしたら大間違いです。

 

参考

  1. 2021-12-07 ■筑波大の教授にセクハラされていた女子学生の件　はてな匿名ダイアリー

大学数学の勉強法、教科書・数学書の読み方

数学者が教える数学の勉強方法

下の動画は非常に面白かったです。中学の数学もよくわからなかった状態から、中三で数学がわかるということがわかり、高校では数学しか勉強しなかったので数学だけで入れる大学に行き、その後は京大の院に行って東大の教授になったという人が、どうやって数学を勉強してきたかを語っています。

数学者 本多正平さんインタビュー【PARTⅡ】 フリーアナウンサー篠崎菜穂子の「とかない数学」 チャンネル登録者数 2790人

大学の数学の講義における戸惑い

自分が大学に入って最初に受けた数学の授業は、線形代数と解析学でしたが、どちらも怒涛の量の板書で、書き写すのに手いっぱいで頭が働いていませんでした。復習しようにもその講義担当の先生が書いた教科書は無味乾燥で面白味が感じられず、授業内容に対応する箇所がその教科書のどの部分なのかもよくわからなくて、自分で勉強して授業に追いつくこともできず、まったくわからないままに終わりました。ただ、時々計算間違いに気付いて「あれ？」と黒板を見返す先生に対して、間違いの場所を教えてあげる学生がいたので、一部の人はしっかりと授業についていっていたようです。

授業のやりかたは、どこの大学も似たり寄ったりのようです。

これはなに？一体何をやっているの？僕は絶望した。教授が言っていることの意味が分からない。…　あれだけ好きだった数学や物理に急に嫌われたかのような感覚だった。（大学に合格した君へ 2019年3月26日 23:54 ヨビノリやす ）

大学に入ってから数学がさっぱり理解できなくなるという学生が、全国の大学で多く見られている(数研連・数学教育小委員会，2004)。京都大学理学部の１回生対象に行われたアンケート調査では、約７割の学生が理系の授業(中でも数学系の講義)を面白くないと感じていることが報告されている(朝日新聞，2001)。（数学における抽象的表現とその理解 修士論文 大阪教育大学大学院　PDF）

高校の数学の勉強では、大学入試問題が解けるようにという現実的な目標があるせいか、問題を解けるようになることにかなりの時間を費やしていました。しかし大学に入ると、怒涛の勢いで講義が進み、あっというまに置いてきぼりを食います。感覚的には、高校で数年かけてやったことを、大学では一回の講義の中で数分で通り抜けるような感じでした。練習問題を解いて理解を確かめるといったやり方は、本来は演習の時間にそうできたはずですが、自分は講義内容が理解できていないので当然その演習の問題も全く歯が立たず、どうしようもありませんでした。

自分は中学までは数学は得意科目だったにもかかわらず高校1年の数学でいきなり躓きそのまま低空飛行に終わりましたが、実は高校数学が得意だった人であっても大学の数学の授業になじめない人がいるようです。

高等学校までは数学が得意だったが、大学に入って急に数学が苦手になったと聞くこともよくあります。…　大学に入学して、その違いに戸惑って悩んでいるうちにも、大学の授業はどんどん進んでいってしまいます。大学で学ぶべきことは多く、学生が戸惑いを解消するのを待つ時間的な余裕は大学にはないのです。（はじめに　松尾 厚『大学数学ことはじめ 新入生のために』 東京大学数学部会 編　東京大学出版会）

大学の数学の勉強はいろいろな点が異なっています。まず、勉強する内容が、一見当たり前に思えることも厳密な証明をして、その繰り返しで議論が進みます。また内容も、一般化、抽象化された内容になり、具体的なイメージが湧きにくいです。

自分は一体どうやって大学の勉強をすればいいのか（すればよかったのか）という疑問がずっと残ってました。そこで、お勧めの数学勉強法をまとめておきます。

 

大学の数学の先生が伝授する 大学での数学の勉強方法

数学の勉強法はカラオケの持ち歌作りに似ている。ある定理の証明を何回も紙の上や頭の中で再現し反芻する。そうするうちに, 論理の細部までがはっきりわかりる。そうやってその定理の「イメージ」ができる。奈佐原顕郎　https://note.com/24dakenlo/n/n200a51fe3ac6

数学では“当たり前”とか“明らか”という言葉は上のような数行程度の証明が瞬時に思い浮かべることができる時にのみ使う.勿論,学習が進んでいくに従って,読者にとって“明らか”な内容のレベルは次第に高度になっていくであろうが,高校レベルの数学の学習を終え,大学レベルの数学の勉強を始めたばかりという今の段階では“厳密にそして一歩一歩着実に考える”訓練をしなければならない.暫くの間は“明らか”とか“当たり前”という言葉を封印して,どんなに簡単と思えることでも,上のような定義と論理に基づいた証明を考えて,ノートに書くという習慣を身につけてほしい.数学の専門書は本書のような入門書の類を別にすれば,読者がこのような愚直な訓練を十分に積んでいるということを暗黙の前提として書かれる.数学の専門書を自力で読んでいけるようになる為には,入門の段階での地道な訓練が必要である.具体的な訓練法は,まず用語の定義をきちんと覚えることである.そして定理などの主張の定義が分かっているかどうかを確認する.それから証明を精読することである.そして自分なりに証明が理解できたと思ったら,本を閉じて,ノートに証明を再現する.本書のような入門書以外の数学書の場合,証明は細部を省略して書かれることが多いので,自分で細部を補っていけば,殆どの場合2,3倍の長さになる.勿論,1回で全てが再現できれば良いが,できなければもう一度本を読み,証明が再現できるまで繰り返す.論理的な思考力を身につけるには,このような訓練を積む以外に方法はない.本書を含めて大学以上の数学の本では,高校までと比べて演習問題の数が少なく,勉強がしにくいと感じる人は数多い.しかしながら上に書いたような訓練をすることがすなわち,最高の演習に他ならない.証明を自分で書き下すという訓練をしないで,いたずらに演習問題を求めるのは本末転倒というものである.　（解析学の基礎　柳原 宏　yamaguchi-u.ac.jp）＊下線太字強調は当サイト

まず，当然書いてあることを理解することが第一歩です．黙って「何々である」とか，”It is easy to see…”, “We may assume that…”, “It is enough to show…”などと書いてあるのはすべて，なぜなのか徹底的に考えなくてはいけません．「本に書いてあるから」とか「先生がそう言うから」などの理由で，なんとなく分かったような気になるのは絶対にアウトです．　定義や定理を知らなければそこの部分が理解できないに決まっているんですから，そういうところを素通りするのは数学の本の読み方として根本的に誤っています．　本を閉じてノートに，定義，定理，証明などを書き出してみます．すらすら書ければO.K.ですが，ふつうなかなかそうはいきません．それでも断片的に何をしていたのかくらいは，おぼえているでしょう．そうしたら残りの部分については，思い出そうとするのではなく，自分で新たに考えてみるのです．「どのような定義をするべきか」，「定理の仮定は何が適当か」，「証明の方針は何か」，「本当にこの仮定がないとだめなのか」，「どのような順序でlemmaが並んでいるべきか」などです．そうして，筋道が通るように自分で再構成する事を試みるんです．これもなかなかすぐにはできないでしょう．そこで十分考えたあとで，本を開いてみます．するといろいろな定義，操作，論法の意味が見えて来ます．これを何度も，自然にすらすらと書き出せるようになるまで繰り返します．普通，2回や3回の繰り返しではできるようにならないでしょう．（セミナーの準備のしかたについて  河東泰之）＊下線太字強調は当サイト

 

大学での数学の勉強方法について書かれた本

伊原 康隆『志学数学―研究の諸段階・発表の工夫』

伊原 康隆『志学数学―研究の諸段階・発表の工夫』 2005/4/1  シュプリンガーフェアラーク東京

区切りのよいところまで来たら、次に進もうとする前にちょっと本を伏せて下さい。そして白い紙と鉛筆をとって、さて何が書かれていたか、主な事がどのくらい頭に入っているか、自ら書いてみて下さい。主な定義、定理（ある条件のもとで…が成り立つ、くらいでもよいから）が書けなかったら、もう一度ページを戻して下さい。（伊原 康隆『志学数学―研究の諸段階・発表の工夫』）

（数学を志す人のための本「志学数学」に教えてもらった、本をじっくり考えながら読む楽しさ　2016年7月9日2017年1月15日　木村@kimu3_slime　文脈をつなぐ）

  • 書評「志学 数学」伊原康隆 東京大学・河東泰：本を読む際には，適当な区切りごとに本を伏せて紙に内容を書き出してみる，といった注意は私もよく学生に言っている．ここだけでも十分に具体的で有益だが‥

 

小平 邦彦 (編)『新・数学の学び方』

小平 邦彦 (編)『新・数学の学び方』2015/1/29 岩波書店

分からない証明を繰り返しノートに写す　（新•数学の学び方 小平邦彦 編，岩波書店，2015 年　書評）

 

大学の数学と高校までの数学との違いを理解する

高校までの数学って計算が中心です。複雑な計算が解ける人ができる人だと思われているし、テストなんかも複雑で難しい計算をさせる作りになっていたりします。しかし大学の数学、研究者が研究している数学は違います。数学者が研究している数学は、「なぜこうなるのか？」という基本原理を考えること。(頭に広がる無限の数 河東泰之 2012.06.04 Mon Leave a Nest)

「数学の教科書や教師が授業中に使う言葉の定義はかなりあいまいで、ふだん何気なく使っている日常の言葉を安易にあてはめて説明している。けれど、それは大学の数学ではまったく通用しません」。たとえば「実数」や「収束」、「極限」といった用語は、高校の教科書ではほんの数行で説明されているが、正確に定義しようとすれば複雑な証明が必要となる。あたりまえだが、大学では数学者が数学を教える。数学者はまず、細かな言葉の定義を徹底し、意味の不確かな言葉を排除するよう指導する。新しい言語を習得しなければ、会話が成りたたないからだ。そのため、大学で学ぶ数学は一見すると、高校の数学とはまるで別物のよう。高校で習うレベルとあまり変わらなくても、大学ではとたんに難しく感じる人も多い。https://www.kyoto-u.ac.jp/static/ja/research/forefront/vol13.htm

まず、大学からの数学の学習内容は、高校までの数学と相当に異なること
を認識する必要がある。大学では、問題処理能力の訓練から徐々に脱却し、
高校までに学んだ事柄も一般的な観点から見直されるのである。大学からの
数学において、強調されるのは言葉と論理である。厳密な定式化に基づく新
しい概念が導入され、この概念に基づく厳密な論理展開で示される理論とそ
の応用を学ぶことになる。(数学をどのように学んだらよいのか ―研究者として思うこと （2014 年度　始業講演） 吉荒　聡)

 

大学の数学のありがちな教科書がどのように書かれているのかを理解する

一口に数学の教科書といっても、無駄をそぎ落として緻密な論理展開のみで書かれたスリムな教科書もあれば、講義口調でわからない学生に寄り添う言葉をたくさんかけてくれる教科書もあります。しかしどんなに親切な教科書であっても、紙面の都合上、途中を省略していたり、極力論理展開に不要な文言は除かれていたりするものです。

大学数学の教科書（数学書）が難しいのはなぜ？ 読み方を考える 2020年12月1日 趣味の大学数学

  • 内容が圧縮されている
  • 具体例がない、少ない
  • 証明が省略されている、ない、行間が広い
  • 天下りの話の展開になりがち
  • 目的・目標や問題、応用が最初に示されない

 

自分の身の丈に合った教科書を選んで精読する

自分の大学時代とは異なり、今では学生に理解させようという熱のこもった数学の教科書も多数出版されています。自分の理解力に合わせて教科書を選べる時代だと思います。

大学では基本的に自分で読みたい本を選び、勉強すればよい。先生に指定された教科書を買わなくてはいけない理由はない。自分に合った教科書や参考書を自分で探し出し、それを読む。高校までのような、先生に教えられたことを理解して勉強するというやり方からも卒業しなくてはならない。自分で勉強する。わからないことがあれば、同期と議論したり、先生に質問しに行けばよい。　https://note.com/yasu_yobinori/n/nc5fd42730b07

 

書かれている内容を一語一語確実に読み取る

  • 文の骨組をとらえる.
  • 指示語は何を指しているか
  • 式と言葉の意味を正確にとらえる
  • 文字が何を表しているかをおさえる
  • 数学用語の定義をそのつど思い出す：「連続」「収束する」「含まれる」など, 日常で見慣れた言葉であっても, 数学用語として使われるときには数学独自の定義がある. その定義を思い出しながら読まなければならない.

（引用元：大学での数学の勉強法　竹山美宏　PDF）

書かれていない内容を読み取り、行間は自分で埋める

数学書によっては、「明らかである」とすら書かれず、「～である」「～が成立する」（ただし理由は書いてない）というケースがあります。…　初めて大学数学の本にふれる人は、ぜひ「自明である」「明らかである」「～である」系の記述を見抜き、自分で説明できるようにしていきましょう。そうすることで、時間はかかりますが、確実に数学の理解が進んでいくでしょう。（逆に言うと、それをサボるとつまずきます笑）木村すらいむ（@kimu3_slime）でした。

引用元：「自明、明らかである」に気をつけて、疑いながら数学書を読もう2019年6月5日　趣味の大学数学

数学をまなぶ際には「行間を埋める」ことが大切である。数学の教科書では、推論の過程の一部は省略されていることが多い。それは、省略を自分で埋められる読者を想定していることもあるし、紙面の都合などの事情もある。したがって、正しい理解のためには、読者は省略された「行間」にあたる推論の過程を補い「埋める」必要がある。

（藤岡 敦『手を動かしてまなぶ 集合と位相』 2020/8/15  裳華房 　序文より）

秋月康夫先生：「これから教えることが全部ウソだと思って聴け、疑って、考え、間違いがなければ、はじめてそれが真であるとわかる」「100ページの本は500ページ、1000ページにして読め」「本文で同様にとあれば、同様に出来るかやってみる、明らかにとあれば、実際に論証してみる」「その上でその本を10ページに要約することで本当に読み終えたと言える」（理工学のための応用数学演習 1990/3/1 赤井 逸, 山本 恭二, 栗山 憲 , 弥永 学, 小島 政利, 柳瀬 真一郎　アマゾンレビュー 雑学家ベスト1000レビュアー）

 

大学の数学特有の言葉遣いを理解する

数学ビギナーズマニュアル 第2版　

高校数学から大学数学への橋渡し。刊行以来、20年に渡り数学を学ぶ新入生に読みつがれてきたロングセラー。

佐藤文広『数学ビギナーズマニュアル 第2版』日本評論社  2014/2/20  (アマゾン)

 

大学で期待される勉強態度が高校までとは違うことを認識する

大学の数学では，大学入試のような難解なレベルの問題を沢山解ける必要はなく（もちろん解ければ良いに越したことはないですが），基本的な問題を如何に完全にかつ着実に理解するかということが一番大切だと思います．そうすることによって，次の理論に安心して進むことができます．

引用元：　大学における数学の勉強の仕方　佐藤隆夫

 

数学の勉強は楽ではないと覚悟する

「学問に王道なし」の言葉通りです。

数学に限らず、およそ勉学の成否は、教える側の工夫もさることながら、最終的には学ぶ側の皆さんの覚悟にかかっています。心理的にも時間的にも折り合いをつけて、きちんとした理解の上に、しっかりとした知識と技量を身に付け、それぞれの道に数学を生かしてほしいと思います。（はじめに　松尾 厚『大学数学ことはじめ 新入生のために』）

 

演習問題を解く

数学の力をつけるにはとにかく問題を解く以外に方法はない。（はしがき　物理のための応用数学 1988/3/10 小野寺 嘉孝）

 

数学の学習における”高大接続”

現代数学を学ぶためには、高校までの数学の何が問題だったのか、どうして根本から構築しなおす必要があったのかを理解すれば、学ぶ動機付けになるのではないかと思います。大学新入生のために書かれた、大学数学を学ぶモチベーションを高めてくれそうな本を紹介(amazonへのリンク）。ここで紹介したいのは、高校時代に数学をやらなかった大学新入生のためのリメディアル教育の趣旨ではなく、高校時代に数学を勉強してきたにも関わらず、大学で躓く人のために書かれた本です。

高校までの数学とは異なり、大学での数学は曖昧さを一切許すことなく、定義や公理から全てを緻密に一歩一歩構築していきます。考察すべき対象が何であるかを直接説明せずに、これこれの公理を満たすものといった定義の仕方も、最初は戸惑うのではないでしょうか。限りなく近づけるとか無限大、無限小といった概念も、イプシロンデルタ論法や任意のナントカに対して何々が存在し（∀と∃）みたいな理屈で説明されて、すぐにしっくりくる人もいるのでしょうが、受け入れるのに少し時間がかかる人も多いことでしょう。大学の数学（現代の数学）独特に考え方や、なぜそんな風に考えるに至ったのかの歴史的な背景をあらかじめ説明しておいてもらったほうが、新しいことを学ぶ態度がつくれて、モチベーションも高まるのではないかと思います。

赤 攝也, 吉田 洋一『数学序説』 (ちくま学芸文庫) 2013/9/10

藤田 博司『「集合と位相」をなぜ学ぶのか ― 数学の基礎として根づくまでの歴史』 2018/3/6 技術評論社

藤原 毅夫『大学数学のお作法と無作法』 2019/6/29  近代科学社

嶺 幸太郎『微分積分学の試練 実数の連続性とε-δ』 2018/12/26 日本評論社

藤岡 敦『手を動かしてまなぶ 集合と位相』 2020/8/15  裳華房

大蔵 陽一『大学数学ほんとうに必要なのは「集合」』 2016/9/26  ベレ出版

松尾 厚『大学数学ことはじめ: 新入生のために』東京大学数学部会 (編)　2019/4/15 東京大学出版会

齋藤 正彦『数学の基礎―集合・数・位相 (基礎数学) 』2002/8/1東京大学出版会

小平 邦彦 (編集)『新・数学の学び方』 2015/1/29 岩波書店

矢野 健太郎『数学の考え方』 (講談社学術文庫) 2015/8/11 講談社

彌永 昌吉『数学のまなび方』 (ちくま学芸文庫) 2008/11/10

森 毅『現代の古典解析―微積分基礎課程』 (ちくま学芸文庫) 2006/10/1

彌永 昌吉『数学のまなび方』もくじ 筑摩書房

  1. 数学の本は鉛筆と紙をもって読むことのおすすめ
  2. 証明を味わうことのおすすめ
  3. 具体的なものを抽象化して考えることのおすすめ
  4. 抽象的なものを具体化して考えることのおすすめ
  5. 理論体系を１つの一貫したものとして眺めてみることのおすすめ
  6. １歩１歩、まなんでゆくことのおすすめ
  7. 疑問をおこすことのおすすめ
  8. 疑問を追究することのおすすめ
  9. 問題を整理することのおすすめ
  10. 理論の構造に注目することのおすすめ
  11. 根本から考えることのおすすめ
  12. 自分で考えることのおすすめ

 

参考

  1. 特別寄稿　大学で数学を学ぶ　名古屋大学名誉教授　浪川幸彦　理工系学生のための冊子　先輩のおすすめ参考書

  3. 嶺 幸太郎ＹOUTUBEチャンネル 『微分積分学の試練 実数の連続性とε-δ』

  4. 数学の本を読んでも全く理解できないことはよくある.しかし, 簡単に諦めてはいけない. 

    何とか理解するためのコツ

    0. 前に戻る

    1. 例を考える

    2. 証明を要約する

    3.本を書き写す

    4. 図を描く

    5. 誤植を覚悟する

    （本の読み方 山根英司　関西学院大学理工学部数理科学科）

一般家庭で購入可能な脳波計Neurosky, Emotiv, Muse

以前、猫耳が動くヘッドセット型の脳波計ニューロスカイが世に出て(2012年)、話題になったようなならなかったような状態で、自分はこれは大流行するのではと思ったのですが、そうもならずに落ち着いていました。

このニューロスカイ社の猫耳(nekomimi）は、バージョンアップしているようですが、アマゾンで2万円を切る価格で売られています。

NeuroSky　necomimi ￥14,850

necomimiの登場以来、脳波計が流行したことがあったようには思えないのですが、メンタルヘルス、フィジカル、パフォーマンス、学力向上、マインドフルネス、エンターテインメント、マニアックな趣味などいろいろな分野でウェアラブルな脳波計は活躍すると思うので、これからヒット作が出てくるのではないかと期待しています。necomimiだけでなく、一般消費者向けの簡易型脳波計が複数のメーカーにより製造・販売されているので紹介します。

Emotiv

ニューロスカイの猫耳は電極1つで脳波を計測するタイプですが、Emotiv社は複数の電極から脳のシグナルを取得して、脳波のシグナルの中に含まれている情報を利用して物を動かすことにチャレンジしています。

Mind control technology exists, but it needs work Sep 28, 2018 Quartz

Emotivの脳波センサーは気軽に買える値段ではありませんが、通常、臨床で使われる脳波計が数百万円しますし、研究者が大学で使うような脳波計はたった1チャンネルしか測定できないタイプでも20万円くらいするので、14チャンネルとか32チャンネルの脳波計が数十万円という値段で一般家庭でも購入できるというのは、革命的なことだと感じます。

  1. Emotiv EPOC X 14チャンネル 脳波センサー日本語取扱説明書付 アプリDVD付属【正規輸入品】 価格: ￥169,999（アマゾン）　168999円（ホープトラスト）
  2. ＥＰＯＣ FLEX GEL 32チャンネル　399999円　（販売　ホープトラスト）
  3. Emotivで脳波を可視化　 mLAB 椙山女学園大学(愛知県名古屋市)文化情報学部 向研究室 公式サイト
  4. Consumer-grade EEG devices: are they usable for control tasks? PeerJ Published March 22, 2016PubMed 27014511: Overall recognition accuracy of both the concentration (attention) and relaxation (meditation) mental states of subjects were 60.5% (for the Emotiv device) and only 22.2% (for the Neurosky device), which is not very usable in a practical sense.
  5. User-Friendly LabVIEW GUI for Prosthetic Hand Control Using Emotiv EEG Headset　Procedia Computer Science Volume 105, 2017, Pages 276-281

InteraXon（カナダ）

  1. Muse EEG is a 4-channel EEG measurement device capable
  2. Development of EEG measurement and processing system in LabVIEW development environment　29 Oct 2020：Implementing Muse EEG in the LabVIEW Developer Environment by completing the OSC data stream, LabVIEW performs post-filtering of data, graphs and graphs raw and calculated values, and saves measurement and configuration parameters in a .csv and .xml file extension.
  3. ブレインテック事業を推進するメディアシーク、脳波でトレーニングする法人向けブレインテック・ソリューションパッケージ「ALPHA SWITCH PRO」の提供を開始！ 2020.10.21 株式会社メディアシーク 脳波でトレーニングするブレインテック・ソリューションパッケージ「ALPHA SWITCH PRO」をリリースし、法人向けの提供を開始。ポータブル脳波計Muse2と専用アプリ「ALPHA SWITCH」を接続し、脳波をもとにしたトレーニング。
  4. 脳活動計測デバイス Muse2 国内正規品 MU-03-GY-ML(アマゾン）価格: ￥31,999

NeuroSky

  1. Mindwave
  2. 簡易脳波計による学習時の思考と記憶の比較分析　「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2013)シンポジウム」 平成25年7月　（PDF)　NeuroSky社のMindSetという脳波計を使用
  3. 脳波測定機能がたった50ドルの製品に！ 2008年10月10日 08時00分　小黒直昭 ASCII.jp　海外では年内から来年にかけて、国内でも、2009年中には市場への応用製品の登場を期待

CONTEC

中国の会社によるマルチチャンネルの脳波計。驚きの価格。これで本当にきれいなシグナルが取得できるのなら、こんな美味しい話はないのですが、どうなんでしょう。

Contec Medical Systems Co., Ltd. (hereinafter referred to as CONTEC) focusing on research, manufacture and distribution of medical instruments, was founded in 1996 as a high-tech company. CONTEC locates in Economic & Technical Development Zone in Qinhuangdao covered an area of 125 acres and building area of over 100000 square meter, which is one of the largest bases for R & D and production of medical devices.

  1. CONTEC KT88-1016 Digital 16-Channel EEG Machine And Mapping System, Software $780.00 contechealth.com　Channels: 19 lead EEG, 1 lead ECG, 1 lead respiration
    1. CONTEC KT88 Digital Wireless portable 16 channel eeg machine $600.00-$1,000.00/ Unit alibaba.com
    2. KT88-2400 Series Digital Brain Activity Mapping Operator’s Manual
    3. ELECTROENCEFALOGRAFO CONTEC KT88 (YOUTUBE) 使用中の様子（波形）
    4. KT88　パンフレット（2ページ）
    5. KT88 Digital Brain Electric Activity Mapping 16チャンネル
    6. CONTEC KT88-1016 Digital 16-Channel EEG Machine And Mapping System, Software $780.00
    7. CONTEC KT88-1016 Digital 16-Channel EEG Machine& Mapping Systems,Video camera+ Software $880.00
    8. KT88-2400 Digital Brain Electric Activity Mapping 24チャンネル　$1,029.00
    9. KT88-3200 Digital Brain Electric Activity Mapping 32チャンネル　$1,259.00
    10. Kawala-Janik, Aleksandra (2013) Efficiency evaluation of external environments control using bio-signals. PhD thesis, University of Greenwich. KT88 was ordered and some initial tests were conducted. The results also showed that the device was inappropriate for the potential BCI-implementation. Some of pre-tests were conducted in another research institution – Silesian University of Technology in Gliwice, Poland. The samples were noised by various internal and external artifacts. The final choice of measurement equipment was – Emotiv EPOC headset.
  2. Writing your own soft for a really cheap EEG hardware　engineuring　　2009年

 

脳波計は、今後より簡便に測定できるようになって、日常生活に入り込んでくるのではないかと思います

PGV株式会社

  1. パッチ式脳波計HARU-1　小型軽量（27ｇ）で、額に貼り付けるだけで脳波が計測可能　無線を用いてタブレットに脳波データを送信
  2. ブレインテックが切り拓く5兆円の世界市場 第1回 ブレインテックの現状 脳神経科学を応用した新事業創出 人気の記事 ウィズコロナ下での世界・日本経済の展望｜2021年8月 三菱総合研究所、　大阪大学が開発したパッチ式簡易脳波計の社会実装を担うPGV株式会社が設立
  3. 大阪大学関谷毅教授の研究成果を基に開発。高精度・ワイヤレス・小型軽量　https://www.pgv.co.jp/technology-device

VIE STYLE

  1. イヤホン型脳波計
  2. VIE STYLEとNTTデータ経営研究所、イヤホン型脳波計の実用研究に成功 外耳道の電極から頭皮上脳波を再構成する技術により、脳情報解読精度が向上。イヤホン型脳波計測デバイスの普及に向けて大きな前進 VIE STYLE株式会社2020年11月25日 10時00分

 

参考（ブレインテック市場予測）

  1. 世界のワイヤレス脳センサー市場ー製品別（脳波記録（EEG）デバイス、睡眠モニタリングデバイス、脳磁図（MEG）デバイス、など）、アプリケーション別、最終用途別および地域別ー予測2022ー2030年 SDKI Inc.2021年10月18日 21時40分　PRTIMES
  2. ブレインテックが切り拓く5兆円の世界市場 第1回 ブレインテックの現状 脳神経科学を応用した新事業創出 人気の記事 ウィズコロナ下での世界・日本経済の展望｜2021年8月 三菱総合研究所、
  3. ブレインテックの概説と動向～脳科学とテクノロジーによる金融ビジネスの未来～2021年3月15日株式会社日本総合研究所先端技術ラボ　脳科学の知見とテクノロジーを組み合わせた「ブレインテック」
  4. 平成27年度 BMI(Brain Machine Interface)分野における 技術動向調査分析　2016年02月　AMED (PDF)

参考

  1. 脳波でWindowsを操作できるユーザーインターフェイスが登場 脳波ヘッドセットが市販されているが、実用化にはユーザーインターフェイスの進化も欠かせない。高速入力が可能なインターフェイスの開発によって、麻痺患者とのコミュニケーションが取りやすくなるかもしれない。 by Emerging Technology from the arXiv2017.06.13

任期付き研究者・任期付き大学教員問題が再燃！

ツイッターを見ていたら最近、大学教員や博士研究員（ポスドク）の任期に関する意見が飛び交っていました。研究者の切実な声、貴重な意見を纏めます。

 

研究職の任期制に対する肯定的な意見

日米の流動性の違い、任期の制度上の違いについて

 

制度設計の不備について

 

 

理想的な制度設計


 

 

 

 

他国の事例

 

 

任期に関する議論における生存者バイアス・強者の理論について

上の意見にも同感で、科学の進展は、職を保証してくれるようなきらびやかな論文によってだけ進んでいるわけではありません。

任期付きであることが生み出す不安感について

 

 

研究者は任期制によって人間としての生存権が常に脅かされていることについて

任期付きに対する世間の見方

任期制が研究力の低下をもたらしていることについて

雇用側と被雇用側との立場の違いについて

任期制を肯定する意見に対する反対意見

結局は任期付を肯定してる人はそれまでに何人の犠牲と屍が横たわっているかを考慮せずに自己陶酔に陥っているだけなんですよ　Ken(犬)究者@任期付研究員（求職中）@tanuki_ken

上の意見に自分も同感で、日本で名の通ったラボにいて、教授のもとでそれなりの（その分野では十分に一目置かれるだけの）成果を挙げている人が、結局パーマネント職に就けずに路頭に迷う危機に瀕しているというのが、今の日本の現状だと思います。研究者として十分に成功していても、職がないのです。大ボスであっても、多大な貢献をしてくれた部下の職の世話ができないくらいに、アカデミアのパーマネントポジションは限られているのです。研究者としてスーパーサクセスフルな人だけがかろうじて生き残れる、そんな業界に足を踏み入れたいという若者がどれだけいるのでしょうか。

 

任期付きという現実


 

 

ちなみに私は任期切れで研究を辞めました。

関連記事 ⇒ 末は博士か大臣か？ ― アライさんなのだ

 

任期付き教員・研究者に関する議論再燃

いつまでたっても全然解決の見通しが立たない問題なので、ときおりこうやって議論が燃えさかります。たしか、8か月くらい前にもツイッターがにぎわっていました。

 

任期付き大学教員・任期付き研究者に関する義路の結論

FRONTIERSもハゲタカジャーナルだと？！

FRONTIERSの始まり

FRONTIERSは2007年にスイスの神経科学者によって、オープンサイエンスの理念のもとに創刊された雑誌です。最初はFrontiers in Neuroscienceだけだったと思いますが、2010年にはFrontiers in Psychiatry、Frontiers in Psychology、Frontiers in Neurology、Frontiers in Physiology、Frontiers in Pharmacology、Frontiers in Plant Science、Frontiers in Microbiology、Frontiers in Cellular Infection Microbiology、Frontiers in Endocrinology、 Frontiers in Immunology、Frontiers in Geneticsの11個の雑誌が新たに加わりました。Wikipediaでみると、Frontiers in ~という名称の雑誌は全部で123誌が刊行されています。

  1. https://www.frontiersin.org/about/history

 

Frontiersジャーナルのインパクトファクター

フロンティアジャーナルのインパクトファクターはFrontiers in Immunologyの7.561を筆頭に高い値を持っています。

  1. Frontiers in Immunology IF(2020)=7.561
  2. Frontiers in Cell and Developmental Biology IF(2020)=6.684
  3. Frontiers in Nutrition IF(2020)=6.576
  4. Frontiers in Oncology IF(2020)=6.244
  5. Frontiers in Cardiovascular Medicine IF(2020)=6.05
  6. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology IF(2020)=5.89
  7. Frontiers in Pharmacology IF(2020)=5.81
  8. Frontiers in Plant Science IF(2020)=5.753
  9. Frontiers in Aging Neuroscience IF(2020)=5.75
  10. Frontiers in Microbiology IF(2020)=5.64
  11. Frontiers in Molecular Neuroscience IF(2020)=5.639
  12. Frontiers in Endocrinology IF(2020)=5.555
  13. Frontiers in Cellular Neuroscience IF(2020)=5.505
  14. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology IF(2020)=5.293
  15. Frontiers in Molecular Biosciences IF(2020)=5.246
  16. Frontiers in Chemistry IF(2020)=5.221
  17. Frontiers in Medicine IF(2020)=5.091
  18. Frontiers in Marine Science IF(2020)=4.912
  19. Frontiers in Neuroscience IF(2020)=4.677
  20. Frontiers in Genetics IF(2020)=4.599
  21. Frontiers in Environmental Science IF(2020)=4.581
  22. Frontiers in Physiology IF(2020)=4.566
  23. Frontiers in Synaptic Neuroscience IF(2020)=4.506
  24. Frontiers in Ecology and Evolution IF(2020)=4.171
  25. Frontiers in Psychiatry IF(2020)=4.157
  26. Frontiers in Neuroinformatics IF(2020)=4.081
  27. Frontiers in Energy Research IF(2020)=4.008
  28. Frontiers in Neurology IF(2020)=4.003
  29. Frontiers in Neuroanatomy IF(2020)=3.856
  30. Frontiers in Public Health IF(2020)=3.709
  31. Frontiers in Physics IF(2020)=3.56
  32. Frontiers in Behavioral Neuroscience IF(2020)=3.558
  33. Frontiers in Materials IF(2020)=3.515
  34. Frontiers in Earth Science IF(2020)=3.498
  35. Frontiers in Neural Circuits IF(2020)=3.492
  36. Frontiers in Pediatrics IF(2020)=3.418
  37. Frontiers in Veterinary Science IF(2020)=3.412
  38. International Journal of Public Health IF(2020)=3.38
  39. Frontiers in Systems Neuroscience IF(2020)=3.289
  40. Pathology and Oncology Research IF(2020)=3.201
  41. Frontiers in Human Neuroscience IF(2020)=3.169
  42. Frontiers in Psychology IF(2020)=2.99
  43. Frontiers in Integrative Neuroscience IF(2020)=2.763
  44. Frontiers in Surgery IF(2020)=2.718
  45. Frontiers in Neurorobotics IF(2020)=2.65
  46. Frontiers in Computational Neuroscience IF(2020)=2.38

参照：Journal Impact Factors and CiteScores

 

Frontiersはハゲタカジャーナルか

MDPIはハゲタカか？という疑問を持って以前記事を書きました。ネット上の研究者の意見をいろいろ見ていたら、Frontiersに対して懐疑的な見方が存在することを知りました。MDFPIの記事を書いた以上、Frontiersに関して書かないのは片手落ちかと思い、この記事を書いています。

Frontiersはオープンサイエンスのプラットフォームとして創刊されたいきさつがあることから、自分はまさかハゲタカジャーナルと見られる可能性があるなどとは想像すらしませんでした。ところが、Frontiersには、あの有名なBeall氏のリストに加えられた過去があります。2015年10月にBeall氏はFrontiersをリストに加えましたが、Fronteirs側は激しく反発し、彼の勤務先であるコロラド大学デンバー校に乗り込んで激しく抗議して大学に圧力をかけた結果、大学は2016年1月に不正調査委員会を立ち上げ図書館員であるBeall氏の行為について正式な調査を行いました。失職の危機に晒されるまで追い詰められたBeall氏は、ようやくFrontiersをリストから外しました。「Beall’s list」そのものも、2017年1月15日に姿を消しました。

  1. Backlash after Frontiers journals added to list of questionable publishers Mollie Bloudoff-Indelicato Nature volume 526, page613 (2015) Published: 23 October 2015 
  2. Beall-listed Frontiers empire strikes back BY LEONID SCHNEIDER SEPTEMBER 14, 2016　For Better Science
  3. Frontiers: vanquishers of Beall, publishers of bunk BY LEONID SCHNEIDER SEPTEMBER 18, 2017　For Better Science
  4. Why Beall’s blacklist of predatory journals died Paul Basken, The Chronicle of Higher Education 22 September 2017　University World News
  5. フロンティアーズ社（Frontiers）（スイス） 白楽の研究者倫理

 

Beall’s listの最期

  1. Controversial website that lists ‘predatory’ publishers shuts down Andrew Silver Nature Published: 18 January 2017 
  2. No More ‘Beall’s List’ Librarian removes controversial list of “predatory” journals and publishers, reportedly in response to “threats and politics.” By Carl Straumsheim January 18, 2017
  3. Why did Beall’s List of potential predatory publishers go dark? January 17, 2017 Retraction Watch

Frontiersがハゲタカジャーナル視されうる状況について

特集号のエディターになりませんかとやたらめったらいろんな研究者に勧誘をして、特集号を乱発するのは、ハゲタカジャーナルの特徴と考えられます。リサーチトピックのエディターを引き受けると、大変みたいです（やったことはない）。だいたい知り合いの研究者に論文投稿してくれない？とお願いして回ることになるのでしょう。また、エディター・雑誌社側から研究者にお願いしているため、質の低い論文を投稿されてしまってもリジェクトしにくくく、結果としてレベルの低い特集号になってしまう危険があります。

FRONTIERS（フロンティアーズ）はハゲタカジャーナル視されているのか

Frontiersは、自分はハゲタカだと思っていなかったのですが、最近（2021年～2022年）やたらと特集号のエディターお誘いを送りつけたり、特集号のエディターを引き受けた人からの論文投稿の誘いが送り付けられてきたりというのが頻発していて、ハゲタカ臭が出てきた印象があります。

みんながどう思っているのかなと思っていたところ、ツイッター上でのアンケート調査の結果が出ていました。

MDPIをハゲタカ視する人は約6割、Frontiersをハゲタカ視する人が3割強いることがわかります。フロンティアーズをハゲタカ認定する人が3割を超えていたのは自分としては意外でした。

関連記事 ⇒ FRONTIERSがハゲタカ視される理由

 

参考

  1. BEALL’S LIST OF POTENTIAL PREDATORY JOURNALS AND PUBLISHERS　https://beallslist.net/

 

2021年度 創発的研究支援事業 259件の採択課題 氏名 所属機関 所属部署 役職 研究課題名

関連記事 ⇒「創発」3期生 創発的研究支援事業２０２２年度新規研究 採択 課題が発表される

 

令和３年１１月２６日に科学技術振興機構（ＪＳＴ）が2021年度創発的研究支援事業の採択課題を発表しました。JSTの創発は、将来ノーベル賞が期待できるような優れた研究者に独立して研究できる環境を与えることを趣旨としています。

未来のノーベル賞につながるような成果が創出されることを期待しています。（令和２年６月１日 文部科学大臣 萩生田 光一）（2020年度募集要項）

具体的には、大学等の研究機関における独立した又は独立が見込まれる若手を中心とする研究者からの挑戦的で多様な研究構想を募集します。(創発的研究支援事業の概要 科学技術振興機構 JST)

関連記事 ⇒ JST創発的研究支援事業（”創発”）第1期生(2020年度)採択者252名一覧

 

今回は2期目となります。2期目2021年度は、259名が採択されました。

採択者所属大学の内訳

大学の内訳を数えようと思ったら、すでにツイートされている方がいらしたので、紹介。

２０２１年度　創発的研究支援事業　採択者

研究課題名を見てみると、分野違いでもなんだか面白そうと思えるものが多いです。

氏名（五十音順） 所属機関 所属部署 役職 研究課題名

  1. 藍川 志津  東京大学  医学部附属病院 女性診療科・産科 特別研究員  着床期胚浸潤に着目した妊娠成立機構の解明
  2. 浅井 秀太  理化学研究所  環境資源科学研究センター  上級研究員  植物病原菌寄生成立機構の解明と圃場での応用　Shuta Asai @AsaiShuta
  3. 浅井 健彦  筑波大学  システム情報系  准教授  浮体式大規模構造物の高効率制振発電技術の開拓
  4. 東 俊一  名古屋大学  大学院工学研究科  教授  オープン群知能学の創成：「群の制御」から「群で制御」へ
  5. 熱田 勇士  九州大学  大学院理学研究院 生物科学専攻  助教  ”蛇足”創出ロードマップ
  6. 阿部 圭晃  東北大学  流体科学研究所  助教  異なる物理を繋ぐデータ駆動型の連成数理モデルの創出
  7. 有薗 美沙  京都大学  大学院医学研究科  特定講師  シナプスの「横のつながり」を作るアストロサイト
  8. 安楽 泰孝  東京大学大学院工学系研究科 ﾊﾞｲｵｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ専攻  特任准教授  脳内情報を血液中に持ち帰る自立駆動型ナノマシンの開発
  9. 飯嶋 益巳  東京農業大学  応用生物科学部食品安全健康学科  准教授  新規食品品質マーカーの探索とその高感度検出
  10. 池内 桃子  新潟大学  自然科学系  准教授  植物の器官新生過程における細胞運命決定と自己組織化機構の解明　Momoko Ikeuchi @p_persica123
  11. 石井 智  物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点  主幹研究員  光学微細構造を用いたサーマルフォトニクス
  12. 石川 麻乃  東京大学 大学院新領域創成科学研究科  准教授  トップダウン型制御ネットワークの進化原理と生態系改変機構の解明
  13. 石本 健太  京都大学 数理解析研究所  准教授  流れを介した細胞間コミュニケーション力学
  14. 井田 大貴  東北大学 学際科学フロンティア研究所  助教  細胞研究を革新する汎用アト流量制御基盤の創出
  15. 井手上 敏也  東京大学 大学院工学系研究科  助教  ２次元結晶ナノ構造の設計原理と量子機能性開拓
  16. 伊藤 哲史  富山大学 学術研究部医学系 システム機能形態学講座  教授  「ことば」音認知とその障害の神経基盤の解明
  17. 伊藤 美菜子  九州大学 生体防御医学研究所  准教授  脳の発達・老化・病態時における免疫細胞の意義の解明
  18. 稲木 信介  東京工業大学 物質理工学院 准教授  無給電式バイポーラ電解反応システムの構築
  19. 井上 飛鳥  東北大学 大学院薬学研究科  准教授  GPCRシグナルの自在な切り分けから目指す安全性の高い創薬
  20. 井上 和俊  東北大学 材料科学高等研究所  准教授  マルチスケール粒界理論の構築による新材料開拓
  21. 井上 久美  山梨大学 大学院総合研究部 工学域基礎教育センター  准教授  バイポーラ電気化学顕微鏡による生命システムの計測
  22. 井上 貴雄  山口大学  大学院医学系研究科・脳神経外科学  講師（特命）  局所脳温の制御技術確立とその垂直水平展開
  23. 井上 剛  長崎大学 大学院医歯薬学総合研究科内臓機能生理学  教授  アセチルコリンで切り拓く新たな恒常性維持機構の解明
  24. 猪熊 泰英  北海道大学  大学院工学研究院  准教授   ｢中分子ひも｣を鍵とする巨大機能性分子の創成
  25. 今泉 允聡  東京大学 総合文化研究科  准教授  深層学習の原理記述に向けた構造汎化理論スキームの開発    いんそうさん@insou
  26. 今崎 剛  神戸大学 大学院医学研究科 生体構造解剖学野  特命助教  微小管を軸とした細胞極性形成機構の解明　ima3@timasaki
  27. 今見 考志  京都大学 大学院薬学研究科  特任講師  タンパク質翻訳機構のプロテオームレベルでの再考
  28. 入枝 泰樹  信州大学 学術研究院（農学系）  准教授  病原糸状菌群に対する重層的植物免疫システムの解明と体系化
  29. 上田 瑛美  九州大学 大学院医学研究院視機能再生学講座  助教  生体網膜イメージング技術の開発と認知症医療への応用
  30. 上野 祐司  順天堂大学 医学部神経学講座  准教授  テイラーメイドエクソソームによる脳梗塞新規治療の開発
  31. 海塩 渉  東京工業大学  環境・社会理工学院 建築学系  助教  寒冷負債の解明とモデル化による高血圧予見医学への挑戦
  32. 遠西 大輔  岡山大学 岡山大学病院 ゲノム医療総合推進センター  研究教授  ハイブリッド遺伝子変異の全貌解明に基づく次世代がん精密医療の開発
  33. 王 謙  名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻  准教授  ソーラー燃料の高効率製造に向けた波長帯域の補完的技術の融合
  34. 大石 篤郎  杏林大学 医学部 肉眼解剖学教室  講師  オーファンGPCRのリガンド発見と新たながん治療の創生
  35. 大石 陽  筑波大学  国際統合睡眠医科学研究機構  助教  覚醒時の徐波生成機序解明による眠気発生原理の理解
  36. 大上 雅史  東京工業大学 情報理工学院  助教  マルチモダリティ創薬を拓くインフォマティクス基盤　大上雅史｜Ohue M @tonets
  37. 大岡 忠生  山梨大学 大学院総合研究部医学域 社会医学講座  特任助教  AIとオミックス情報の融合による先制医療の社会実装への挑戦　Tadao Ooka 大岡忠生 @tadook
  38. 大岡 英史  理化学研究所  環境資源科学研究センター  研究員  非平衡状態における触媒反応ネットワーク理論の開拓
  39. 大久保 潤  埼玉大学 大学院理工学研究科  准教授  方程式と双対性でつなぐ革新的データ処理技術の創出
  40. 大黒 亜美  広島大学 統合生命科学研究科  助教  匂い物質感受性の変化や個人差の解明
  41. 太田 泰友  慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科  准教授  集積磁気ナノフォトニクスの開拓
  42. 大谷 将士  高エネルギー加速器研究機構 加速器研究施設  助教  小型ミューオン加速器による革新的イメージング技術の実現
  43. 大藪 幾美  情報・システム研究機構 国立極地研究所 研究教育系  特任研究員  南極氷床コアの気体分析から100年スケールで読み解く氷期-間氷期の全球気候変動
  44. 小笠原　徳子 札幌医科大学 医学部　微生物学兼耳鼻咽喉科教室 講師  ヒトNALT新奇細胞群解析に基づいたニューモウイルス生活環の解明
  45. 岡田 智  東京工業大学 科学技術創成研究院  准教授  磁性分子による脳階層構造の統合解析
  46. 緒方 奨  大阪大学 大学院工学研究科地球総合工学専攻  助教  ミクロ空間から紐解く亀裂岩体のふるまいと長期性能
  47. 小川 剛伸   京都大学 大学院農学研究科  助教  ＡＩを用いた俯瞰統合による食－生命システムの理解
  48. 沖野 友哉  理化学研究所 光量子工学研究センター  研究員  マルチスケール分子ダイナミクス計測法の開発
  49. 奥野 将成  東京大学 大学院総合文化研究科  准教授  新規非線形ラマン過程の開拓による振動分光の革新
  50. 奥村 美紗子  広島大学 大学院統合生命科学研究科  准教授  動物における第4の光受容体が拓く光生物学の新領域
  51. 奥山 輝大  東京大学 定量生命科学研究所  准教授  「自己」と「他者」の脳内表象メカニズムの解明
  52. 押木 守  北海道大学 大学院工学研究院・環境創成工学部門  准教授  環境調和を実現するアンモニア再生・ヒドラジン合成技術の開発
  53. 越智 正之  大阪大学 大学院理学研究科  准教授  多体波動関数に基づく次世代第一原理計算手法の確立
  54. 小野 大輔  名古屋大学 環境医学研究所  講師  厳しい地球環境に適応するための哺乳類生体機能の解明
  55. 温 文  東京大学 大学院工学系研究科人工物工学研究セ ンター  計算論的アプローチを用いた身体意識のモデル化と臨床検証
  56. 垣内 伸之  京都大学 白眉センター  特定准教授  細胞の個体内進化の解析
  57. 風間 慎吾  名古屋大学 素粒子宇宙起源研究所  准教授  極低放射能技術で解明する宇宙暗黒物質の謎
  58. 樫村 博基  神戸大学 大学院理学研究科  講師  「地球」流体力学から惑星流体力学へ
  59. 片山 哲郎  徳島大学 大学院社会産業理工学研究部  助教  光励起を伴わない超高速化学反応計測装置の開発
  60. 勝田 陽介  熊本大学 大学院先端科学研究部  助教  新しい機序で作用する核酸医薬の開発
  61. 加藤 豪司  東京海洋大学 学術研究院海洋生物資源学部門  准教授  GAS細胞を起点とする魚類独自の鰓粘膜免疫機構
  62. 加藤 節  広島大学 大学院統合生命科学研究科  助教  無秩序な細胞死の機構解明と制御
  63. 加藤 大輔  名古屋大学 大学院医学系研究科  講師  髄鞘がもつ多面的機能の理解に基づく神経精神疾患の病態解明
  64. 金子 奈穂子  名古屋市立大学 大学院医学研究科脳神経科学研究所  准教授  成体新生ニューロンの環境適応的な分化制御と再生
  65. 上川内 あづさ 名古屋大学 大学院理学研究科  教授  昆虫の求愛コミュニケーションを担う聴覚機構の解明と制御
  66. 茅原 栄一  京都大学 化学研究所  助教  全共役型環状高分子の化学の開拓
  67. 香山 尚子  大阪大学 高等共創研究院  准教授  腸管における間葉系細胞を中心とした細胞間相互作用の包括的理解
  68. 川口 綾乃  名古屋大学 大学院医学系研究科  准教授  上皮構造からの細胞離脱による器官形成制御
  69. 川崎 瑛生  産業技術総合研究所 計量標準総合センター  研究員  量子測定を用いた精密分光の高精度化とその応用
  70. 川﨑 猛史  名古屋大学 大学院理学研究科  講師  多様な非晶性固体の構造抽出スキームの開発　Takeshi Kawasaki @TakeshiKawasak
  71. 甘蔗 寂樹  東京大学 大学院総合文化研究科  准教授  磁気モーメント変化による排冷熱からの環境発電技術の創生
  72. 岸 哲史  東京大学 大学院教育学研究科総合教育科学専攻  助教  睡眠ダイナミクスの人工的操作によるヒト睡眠能力の拡張
  73. 北嶋 俊輔  がん研究会 がん研究所 細胞生物部   研究員  二本鎖RNA認識経路を標的とした新規がん免疫療法の開発
  74. 木塚 康彦  岐阜大学 糖鎖生命コア研究所  准教授（センター長）  N型糖鎖の分岐形成機構の解明と制御
  75. 木戸屋 浩康  福井大学 学術研究院医学系部門 血管統御学分野  血管機能の概念を革新するアンジオクライン血管学の創出
  76. 木村 里子  京都大学 大学院横断教育プログラム推進センター プラットフォーム学卓越大学院  水中音響リモートセンシングで駆動するアジア沿岸生態系の生態解明と環境影響評価
  77. 木村 哲也  大阪大学 免疫学フロンティア研究センター  特任助教(常勤)  マクロファージは肥満症から世界を救う
  78. 木村 航  理化学研究所 生命機能科学研究センター 心臓再生研究チーム  心筋の代謝と再生をつなぐメカニズムの解明
  79. 桐谷 乃輔  大阪府立大学 大学院工学研究科・電子・数物系専攻  准教授  電子/量子物質における散逸的機能化の探求
  80. 久住 亮介  京都大学 大学院農学研究科  助教  三次元磁場配向NMRによるセルロース生合成機構の全容解明
  81. 黒田 剛史  東北大学 大学院理学研究科  助教  火星における天気予報の実現と水環境マップの構築　TK@schwarzfeld
  82. 小泉 直也  電気通信大学 大学院 情報理工学研究科  准教授  時空自在計算による究極のディスプレイの設計手法　Naoya KOIZUMI / 小泉直也 @kizm_naoya
  83. 小嶋 良輔  東京大学 大学院医学系研究科  助教  合成生物学的手法による細胞外微粒子の包括的理解と発展的利用
  84. 小槻 峻司  千葉大学 環境リモートセンシング研究センター  准教授  計算科学と水災害伝承の融合による未曽有災害の予見
  85. 小林 玄器  自然科学研究機構分子科学研究所 物質分子科学研究領域  准教授  ヒドリドイオン導電性材料の開拓と新規イオニクスデバイスの創製
  86. 小林 博樹  東京大学 情報基盤センター 部門長  教授  野生動物間情報通信網による高線量地帯の生態調査
  87. 小森 祥央  名古屋大学 大学院理学研究科  助教  超伝導マルチフェロイクスによる超省電力メモリの創製
  88. 小薮 大輔  筑波大学 プレシジョン・メディスン開発研究センター  准教授  Morpho-informaticsで切り拓く身体構築のプレシジョン・メディスン
  89. 小山 翔一  東京大学 大学院情報理工学系研究科  講師  音の空間的制御とその応用展開　Shoichi Koyama @sh01
  90. Kong Lingbing  香川大学 農学部  助教  A Novel Strategy to Discover Rare Sugar Oligosaccharides’ Potentials in Immunological Applications
  91. 近藤 智恵子  長崎大学 大学院工学研究科  教授   温暖化係数が極めて小さいエネルギー輸送媒体設計
  92. 坂下 陽彦  慶應義塾大学 医学部 分子生物学教室  助教  内在性レトロウイルスを介した全能性制御機構の解明
  93. 坂本 直哉  北海道大学 創成研究機構  助教  クライオ同位体顕微鏡による太陽系水進化の解明
  94. 佐久間 俊  鳥取大学 農学部  助教  異種ゲノム導入技術の開発による作物の多様化
  95. 佐久間 臣耶  九州大学 大学院工学研究院  准教授  高速マイクロ流体制御が拓く超高分解能時空間バイオプシーの学理
  96. 櫻井 勝康  筑波大学 国際統合睡眠医科学研究機構  助教  味覚のインタラクティブ・ブレインマップの作成と応用
  97. 佐々木 伸雄  群馬大学 生体調節研究所 粘膜エコシステム制御分野  組織幹細胞を制御する“加菌”システムの開発
  98. 佐々木 真理子  東京大学 定量生命科学研究所  助教  染色体外環状DNAの包括的理解とその応用
  99. 笹野 遼平  名古屋大学 大学院情報学研究科  准教授  深層学習とフレーム意味論の融合　Ryohei Sasano @cacaho
  100. 貞清 正彰  東京理科大学 理学部第一部  講師  規則性ナノ細孔を駆使した超多価イオン伝導材料の創出
  101. 佐藤 拓哉  京都大学 生態学研究センター  准教授  寄生生物による生物機能創発機構の解明と制御への基盤研究
  102. 佐藤 由也  産業技術総合研究所 環境創生研究部門  主任研究員  種間相互作用リプログラミングで生態系の進化と機能を操る
  103. 佐野 友彦  慶應義塾大学 理工学部機械工学科  専任講師  高速計算と精密実験がひもとく幾何学材料の相転移機構の解明　Tomohiko Sano @Tomo_1121
  104. 猿山 雅亮  京都大学 化学研究所  特定助教  ナノ結晶の自己集積化による構造特異的反応場の構築
  105. 澤田 敏樹  東京工業大学 物質理工学院  准教授  繊維状ウイルスの合目的配列制御に基づく機能物性創発
  106. 三宮 工  東京工業大学 物質理工学院  准教授  電子線を用いた多次元多空間ナノスケール光計測
  107. 篠北 啓介  京都大学 エネルギー理工学研究所  助教  半導体モアレ超構造を用いた量子電磁力学の創生
  108. 白崎 伸隆  北海道大学 大学院工学研究院環境工学部門  准教授  革新的VLPsの創成が拓くウイルス浄水処理の新展開
  109. ジルベルト アレキシー  東京工業大学 理学院・地球惑星科学系  助教  Isotopomics: towards understanding position-specific isotope signatures at natural abundance
  110. 新竹 純  電気通信大学 大学院情報理工学研究科  助教  植物ロボットの研究
  111. 進藤 麻子  熊本大学 発生医学研究所  独立准教授  器官形態形成を制御する環境依存性のシステミック機構
  112. 新村 毅  東京農工大学 ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ研究院  教授  家畜における致死的暴力性の起源の解明と制御
  113. 新屋 良治  明治大学 農学部  専任准教授  線虫化学コミュニケーションの理解と寄生線虫防除への応用
  114. 杉 拓磨  広島大学 大学院統合生命科学研究科  准教授  革新的リアルタイム三次元計測・操作技術の開発と応用
  115. 杉浦 慎哉  東京大学 生産技術研究所  准教授  ワイヤレス通信における革新的非直交フレームワークの確立
  116. 杉田 征彦  京都大学 白眉センター／ウイルス・再生医科学研究所  やわらかな病原性エンベロープウイルスの構造解明
  117. 杉原 加織 東京大学 生産技術研究所  講師  異種の抗菌ペプチド混合により発現する新機能を用いた抗菌薬開発
  118. 杉本 泰  神戸大学 大学院工学研究科  助教  誘電体ナノアンテナの増強キラル近接場による不斉光反応場の創成
  119. 筋野 智久  慶應義塾大学 医学部  専任講師  小腸難病疾患の１細胞レベル時空間的解析を利用した創薬シーズの探索
  120. 鈴木 郁夫  東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻  准教授  ヒト固有遺伝子を切り口にした多様なヒトらしさの生物学
  121. 鈴木 康介  東京大学 大学院工学系研究科  准教授  原子レベルで精密設計された分子状担持金属触媒の創製
  122. 鈴木 淳  京都大学 高等研究院 物質‐細胞統合システム拠点  革新的技術の創成による脂質を介した細胞間相互作用の解明
  123. 鈴木 大地  産業技術総合研究所 センシングシステム研究センター  研究員  同一素子での多角的情報解析を可能とするセンサースキンの創出
  124. 鈴木 俊貴  京都大学 白眉センター  特定助教  動物言語学の創出と展開　鈴木俊貴　すずきとしたか（動物言語学） @toshitaka_szk
  125. 鈴木 啓道  国立がん研究センター 研究所脳腫瘍連携研究分野  分野長  U1 snRNA変異型髄芽腫におけるRNA異常プロセスの解明と治療標的の同定
  126. 清家 美帆  広島大学 大学院先進理工系科学研究科  助教  巨大閉鎖空間近未来都市の火災安全設計
  127. 瀬川 泰知  自然科学研究機構分子科学研究所 生命・錯体分子科学研究領域  准教授革新的有機半導体を指向した周期的３次元π共役構造体の創製　Segawagroup_IMS@segawagroup
  128. 瀬戸 義哉  明治大学 大学院農学研究科  准教授  植物病原菌が生産するストリゴラクトン様活性分子の探索
  129. 芹澤 愛  芝浦工業大学 工学部　材料工学科  准教授  軽金属のプラットフォーム化技術の確立
  130. 鷹尾 祥典  横浜国立大学 大学院工学研究院  准教授  90%超の効率を維持した推力可変な宇宙推進機
  131. 高木 悠花  千葉大学 大学院理学研究院  助教  海洋の光共生が織りなす異生物間ネットワークの解明
  132. 高橋 阿貴  筑波大学 人間系  准教授  怒りの爆発を抑える生物学的基盤の解明
  133. 高橋 和貴  東北大学 大学院工学研究科  准教授  大電力磁気ノズルプラズマ推進機による宇宙輸送革新
  134. 高橋 史憲  東京理科大学 先進工学部 生命システム工学科  准教授  小分子分泌による長距離乾燥応答の制御解明
  135. 高橋 陽太郎  東京大学 大学院工学系研究科  准教授  ナノスピン構造とトポロジーがつくる光スピントロニクス
  136. 高山 雄貴  金沢大学 理工研究域  准教授  空間経済分析枠組の再構築
  137. Max Planck Institute for Molecular Genetics Department of Genome Regulation  Postdoctoral fellow  脱分化細胞の再分化誘導法の確立による機能蘇生医学の創発
  138. 武市 拓也  名古屋大学 大学院医学系研究科皮膚科学  講師  完全な炎症制御による先天性魚鱗癬の克服
  139. 竹内 尚輝  産業技術総合研究所 新原理コンピューティング研究センター  主任研究  断熱超伝導回路による革新的量子ビット制御技術
  140. 武田 はるな  国立がん研究センター 研究所分子遺伝学ユニット  独立ユニット長  大腸がんの転移機構の解明
  141. 竹原 宏明  東京大学 大学院工学系研究科  講師  超低侵襲電子デバイス技術によるデジタル生体エンジニアリング
  142. 田中 伸弥  九州大学 生体防御医学研究所  准教授  自己関連疾患を制御する末梢自己反応性CD4+T細胞についての包括的理解
  143. 田中 雅臣  東北大学 大学院理学研究科  准教授  宇宙における重元素の起源の解明
  144. 田中 嘉人  東京大学 生産技術研究所  助教  ナノ構造が拓くマクロな物体の光マニピュレーション
  145. 谷本 祥  名古屋大学 大学院多元数理科学研究科  准教授  高次元代数幾何と数論幾何の相互作用による新展開
  146. 田村 彰吾  名古屋大学大学院 医学系研究科 総合保健学専攻 オミックス医療科学  骨髄発生の再現により達成する骨髄オルガノイド開発
  147. 田村 陽一  名古屋大学 大学院理学研究科  准教授  次世代大型サブミリ波望遠鏡の限界性能への挑戦
  148. 張 慧  群馬大学 大学院理工学府  助教  計算科学とナノ微細加工技術を駆使した超高感度Siナノワイヤバイオセンサシステムの創製
  149. 辻 直人  東京大学 大学院理学系研究科  准教授  高エネルギー超伝導物性物理学の創出
  150. 恒松 雄太  静岡県立大学 薬学部  講師  超炭素鎖有機分子の生合成　Yuta TSUNEMATSU @yuta_tsunematsu
  151. 津村 遼介  産業技術総合研究所 健康医工学研究部門  研究員  形態化身体知を規範とした自動診断プラットフォームの創生
  152. 都留 智仁  日本原子力研究開発機構 原子力基礎工学研究センター  研究主幹  欠陥ダイナミクスに基づく力学機能設計と材料開発への挑戦
  153. 鶴岡 典子  東北大学 大学院工学研究科  助教  極細径針1本で刺激・計測を行う極低侵襲局所負荷試験
  154. 寺尾 京平  香川大学 創造工学部  准教授  生体を分解・構築する1分子機械加工の実現
  155. 寺本 篤史  広島大学 先進理工系科学研究科  准教授  微生物を活用した居住者自身が行う建築材料の診断及び高耐久化方法の提案
  156. 所 裕子  筑波大学 数理物質系 物質工学域  教授  ナノと双安定性の相関による新奇機能性物質の探索機構の創出
  157. 野老山 貴行  名古屋大学 大学院工学研究科  准教授  2.5次元炭素骨格が生みだす超省エネルギ表面の創製と探索
  158. 富永 依里子  広島大学 大学院先進理工系科学研究科  准教授  海洋光合成細菌が化合物半導体を結晶成長する機構の全貌解明
  159. 富安 亮子（大石 亮子）  九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所  准教授  生物由来の新しいパッキング生成法による離散モデリング
  160. 鳥屋尾 隆  北海道大学 触媒科学研究所  助教  外挿的探索が可能な機械学習を用いた未踏触媒空間の探索
  161. 内藤 英樹  東北大学 大学院工学研究科  准教授  AIを活用した社会基盤構造物の高精度健全性診断
  162. 中川 桂一  東京大学 大学院工学系研究科  講師  音と細胞に関する研究開発
  163. 長久保 白  大阪大学 大学院工学研究科  助教  nm/サブTHz領域における極限超音波技術の創出
  164. 中嶋 藍  東京大学 大学院薬学系研究科  助教  神経活動依存的な神経回路形成を支える情報表現機構の解明
  165. 中島 雄太  熊本大学 大学院先端科学研究部  准教授  包括的がん医療実現にむけた免疫細胞モジュールの創成
  166. 中島 悠太  大阪大学 データビリティフロンティア機構  准教授  映像記述のための言語を創出する人工知能の実現
  167. 永田 健一  名古屋大学 大学院医学系研究科 機能組織学  特任助教  レコーディングマウスによる神経炎症の全容解明
  168. 中西 未央  千葉大学 大学院 医学研究院  講師  前駆細胞の脱分化による組織再生メカニズム解明とその制御法の創出
  169. 永野 惇  龍谷大学 農学部  准教授  野外トランスクリプトームの化学的制御手法の確立
  170. 中村 彰彦  静岡大学 農学部応用生命科学科  テニュアトラック准教授  プラスチックを探して壊すバイオマイクロドローンの創出
  171. 鍋倉 宰  筑波大学 生存ダイナミクス研究センター  助教  記憶NK細胞の人為的分化誘導法の開発とその応用
  172. 新居 陽一  東北大学 金属材料研究所  助教  先端計測による強相関フォノニクスと熱機能の開拓
  173. 新見 康洋  大阪大学 大学院理学研究科  教授  原子層人工結晶の創製とスピン流プローブの学理構築
  174. 西村 俊哉  北海道大学 大学院水産科学研究院  助教  鰭（ヒレ）から魚を創る
  175. 丹羽 健  名古屋大学 工学研究科  准教授  高エネルギー密度窒化炭素の創製と機能創出
  176. 根本 理子  岡山大学 学術研究院環境生命科学学域農生命科学専攻  がん細胞内過剰鉄を酸化鉄に変換する革新的技術の開発
  177. 野中 元裕  京都大学 大学院医学研究科  准教授  エピトープ模倣ペプチドの横断的解析と液性免疫の制御
  178. 野間 健太郎  名古屋大学 大学院理学研究科  准教授  遺伝学的スクリーニングによる神経機能老化機構の解明
  179. 野村 征太郎  東京大学 医学部附属病院 循環器内科  特任助教  心筋細胞の可塑性に着目した心不全の層別化と治療法の開発
  180. 野本 貴大  東京工業大学 科学技術創成研究院・化学生命科学研究所  代謝制御型薬物送達技術に基づく次世代医療モダリティの革新と創出
  181. 橋口 未奈子  名古屋大学 大学院環境学研究科  助教  有機金属化学に基づく隕石有機物形成と化学進化過程の解明
  182. 橋本 綾子  物質・材料研究機構 先端材料解析研究拠点  主任研究員  ホモロジー解析によるTEM/STEM画像からの微細構造の定量的深層抽出
  183. 羽田 真毅  筑波大学 数理物質系  准教授  高コヒーレンス・極短パルス電子線創出によるナノ構造体の動的構造解析の新展開
  184. 畠山 歓  早稲田大学 先進理工学部　応用化学科  講師(任期付)  プロセスに強いMIの創出と複合材料系での実践
  185. 服部 梓  大阪大学 産業科学研究所  准教授  強相関電子系固体のフレクソ物性科学
  186. 服部 祐季  名古屋大学 大学院医学系研究科  特任助教  ミクログリア多様性の理解と母体炎症による影響の解明
  187. 林 香  慶應義塾大学 医学部 腎臓内分泌代謝内科  専任講師  血球細胞DNAメチル化変化を標的とした新規腎臓病治療戦略の開発
  188. 林 正太郎  高知工科大学 環境理工学群  講師  柔軟性分子性結晶の創出とその機能開拓
  189. 林 竜平  大阪大学 大学院医学系研究科  寄附講座教授  オルガノイドモデルを用いたヒト器官発生機構の定量的理解と制御
  190. 早水 桃子  早稲田大学 理工学術院  専任講師  離散数学と統計科学の融合による生命科学データ解析の技術革新　早稲田大学 早水桃子研究室 @hayamizu_lab　Momoko Hayamizu　YOUTUBEチャンネル
  191. ハラ エミリオ・サトシ  岡山大学 学術研究院 医歯薬学域・生体材料学分野  細胞膜を基盤材料とした生体組織の修復技術の開発研究
  192. 原 祐子  東京工業大学 工学院  准教授  IoTエッジ向け組込みハードウェア/ソフトウェアのセキュア設計
  193. 久野 遼平  東京大学 大学院情報理工学系研究科  講師  認知・実態ネットワークによる社会情報の構造化
  194. 土方 亘  東京工業大学 工学院機械系  准教授  生体組織を設計し，操るモデルベース開発法の創発
  195. 兵藤 文紀  岐阜大学 大学院医学系研究科 先端画像開発講座  電子伝達体をプローブとする多重超偏極イメージング法の創成
  196. 平井 志伸  東京都医学総合研究所 精神行動医学研究分野 睡眠プロジェクト  主任研究員  脳生理機能を支える糖の脳内動態の解明
  197. 平野 康次  大阪大学 大学院工学研究科  准教授  多価カチオン種の創発と合成化学への展開
  198. 平林 由希子  芝浦工業大学 大学院理工学研究科  教授  気候変動適応支援のための超高解像度全球河川防護データの構築
  199. 平松 光太郎  東京大学 大学院理学系研究科  助教  コグニティブ分光プラットフォームの創生
  200. 深谷 雄志  東京大学 定量生命科学研究所  講師  ハブの形成を介した転写制御機構の統合理解
  201. 福永 久典  北海道大学 環境健康科学研究教育センター  特任准教授  環境放射線被ばく後の精子形成と次世代影響
  202. 福山 真央  東北大学 多元物質科学研究所  講師  タンパク質核生成解析のための界面化学的液液相分離サイズ調整
  203. 藤田 桂英  東京農工大学 大学院工学研究院  准教授  つながる人工知能の実現 ーAI間交渉・協調ー
  204. 藤田 航平  東京大学 地震研究所  准教授  BDEC完全解析の創出～社会基盤を例に
  205. 藤田 岳  神戸大学 医学部附属病院 耳鼻咽喉・頭頸部外科  講師  医工融合による低侵襲・高解像な感音難聴の精密診断の実現
  206. 船戸 洋佑  大阪大学 微生物病研究所  助教  生命がマグネシウムに応答する仕組みの解明
  207. 舟洞 佑記  名古屋大学 大学院工学研究科  助教  着衣型能動デバイスが拓くヒト動作と触感覚の制御
  208. 布山 美慕  早稲田大学 人間科学学術院  講師  量子確率を用いた不定な文章理解とその効果の認知研究
  209. 古山 賢一郎  京都大学 iPS細胞研究所未来生命科学開拓部門  特定拠点講師  多細胞因子に着目した新たなリプログラミング医療の創出
  210. 別所 学  名古屋大学 高等研究院  特任助教  盗タンパク質をもつ発光生物の発見
  211. 星野 歩子  東京工業大学 生命理工学院  准教授  母胎連関エクソソームが司る自閉症発症機序の解明
  212. 細川 晃平  金沢大学 附属病院 高密度無菌治療部  助教  骨髄不全の分子基盤の解明と臨床応用
  213. 細川 正人  早稲田大学 理工学術院大学院先進理工学研究科  准教授  大規模１細胞ゲノムから設計する微生物叢の戦略的制御
  214. 仏坂 健太  東京大学 大学院理学系研究科付属 ビッグバン宇宙国際研究センター  重力波宇宙物理学のための理論開発
  215. 堀江 朋子（川俣　朋子）  東京工業大学 科学技術創成研究院 細胞制御工学研究センター  助教  オートファジーの脂質コード
  216. 牧野 顕  福井大学 高エネルギー医学研究センター  准教授  オージェ電子放出核種を利用した放射線内照射治療法の開発
  217. 真下 智昭  豊橋技術科学大学 機械工学系  准教授  サブミリスケールのロボティクス基盤技術の創製と統合
  218. 松下 祐樹  長崎大学／ミシガン大学 歯学部／歯学部  客員准教授／Research
    Investigator  間葉系幹細胞を基軸としたがんの進展メカニズムの解明と治療戦略
  219. 真鍋 良幸  大阪大学 大学院理学研究科  助教  合成糖鎖を用いた細胞表層グリココードの解読と利用
  220. 馬渕 拓哉  東北大学 学際科学フロンティア研究所  助教  ナノ空間反応性イオン輸送制御システムの創出
  221. 眞弓 皓一  東京大学 物性研究所  准教授  強相関ソフトマターの時空間階層構造解析
  222. 丸島 愛樹  筑波大学 医学医療系  講師  生体内レドックス反応を制御するナノメディシンの創出
  223. 三浦 恭子  熊本大学 大学院先導機構／大学院生命科学研究部  長寿齧歯類特有の恒常性維持機構の解明と応用　Kyoko Miura @debadebaba
  224. 水谷 司  東京大学 生産技術研究所  准教授  道路路面下の全自動三次元透視技術の完成
  225. 水谷 知裕  東京医科歯科大学 東京医科歯科大学病院 消化器内科  助教  上皮細胞サーキュレーションによる疾患制御イノベーション
  226. 水本 憲治  京都大学 大学院総合生存学館  准教授  ヒト微生物叢への時系列因果関係推定の応用－疾病制御を目指して
  227. 三目 直登  筑波大学 システム情報系  助教  複雑現象の革新的数値解析パラダイムによる減災設計戦略
  228. 宮崎 晃平  京都大学 大学院工学研究科  准教授  アニオン駆動型電気化学の創発と応用展開
  229. 宮澤 清太  大阪大学 大学院生命機能研究科  招へい准教授  意匠の創発をもたらす進化機構の解明
  230. 宮田 治彦 大阪大学 微生物病研究所  准教授  雌の生殖路における精子機能調節機構
  231. 宮田 耕充  東京都立大学 大学院　理学研究科物理学専攻  准教授  原子シート高次構造の構築と機能開拓
  232. 宮武 広直  名古屋大学 素粒子宇宙起源研究所  准教授  多波長観測で拓く高赤方偏移宇宙論
  233. 村岡 貴博  東京農工大学 大学院グローバルイノベーション研究院  教授  細胞膜から着想する生体操作分子の開発
  234. 村島 基之  名古屋大学 大学院工学研究科  助教  摩擦面リアクターその場潤滑剤生成による超低摩擦の新学理解明
  235. 村手 宏輔  名古屋大学 大学院工学研究科  助教  究極的光励起テラヘルツ光源による安心・安全社会の実現
  236. 村松 眞由  慶應義塾大学 理工学部  専任講師  量子アニーリングによる材料トポロジー設計システムの構築
  237. 毛利 彰宏  藤田医科大学 大学院保健学研究科・臨床検査学領域レギュラトリーサイエンス分野  うつ病を予防するセルフマネジメントシステムの構築
  238. 本村 泰隆  大阪大学 大学院医学系研究科 生体防御学  准教授  Innate IgEによるアレルギー体質形成機構
  239. 森 立平  東京工業大学 情報理工学院  助教  グラフ状態の効率的な生成及び活用
  240. 森田 斉弘  University of Texas Health Science Center at San Antonio Department of Molecular Medicine  Principal Investigator and Tenure-Track Assistant Professor  疾患オルガネラ間コミュニケーションの動的変化と生理機能の解明
  241. 森本 直記  京都大学 大学院理学研究科  助教 人類最後の共通祖先からサピエンスへの進化史
  242. 柳澤 実穂  東京大学 大学院総合文化研究科  准教授  ナノ-マクロ空間相転移の学理によるシン材料科学　Miho Yanagisawa @mh_yanagi
  243. 柳田 絢加  東京大学 医科学研究所 幹細胞治療部門  特任研究員  ヒト胚発生モデル構築によるヒト胚発生機構の解明
  244. 柳谷 耕太  九州大学 生体防御医学研究所  准教授 オルガネラ量ホメオスタシスの根底原理の解明
  245. 柳谷 隆彦  早稲田大学 先進理工学部 電気・情報生命工学科  准教授  電池レス無線給電デバイス用の新規３次元配向圧電薄膜の創製
  246. 山野 友義  金沢大学 医薬保健研究域 医学系  助教（卓越研究員）  デザイナー抗原提示細胞による免疫制御法の開発
  247. 山本 玲  京都大学 高等研究院 ヒト生物学高等研究拠点  特定拠点准教授   革新的 in-vivo cell history recorderマウスモデルの確立
  248. 八幡 穣  筑波大学 生命環境系  卓越研究員テニュアトラック助教  生と死を瞬時に可視化するイメージングAIで解明する細胞死の意味
  249. 兪 史幹  理化学研究所 開拓研究本部 Yoo生理遺伝学研究室  主任研究員  エレボーシスを切り口とした腸恒常性維持機構の解明
  250. 弓本 佳苗  九州大学 生体防御医学研究所  特別研究員  播種性腫瘍細胞を標的とした革新的ながん治療法の開発
  251. 横田 紘子  千葉大学 大学院理学研究院 物理学研究部門  准教授  カイラル分域壁科学の創成
  252. 吉井 幸恵  量子科学技術研究開発機構 分子イメージング診断治療研究部  上席研究員  革新的「みえる」がん治療の創発：融合トランスレーショナル科学への挑戦
  253. 吉岡 耕太郎  東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 脳神経病態学分野  プロジェクト助教  DDS内在型2本鎖核酸医薬技術の創生
  254. 吉田 健史  大阪大学 大学院医学系研究科 生体統御医学講座 麻酔・集中治療医学教室  肺傷害のリスクを可視化するLung stress mapping法の確立と臨床応用への挑戦
  255. 吉種 光  東京都医学総合研究所  体内時計プロジェクト プロジェクトリーダー  様々な時間軸の「時」を決定する分子メカニズムの解明　Hikari_Yoshitane@HYtane
  256. 義永 那津人  東北大学 材料科学高等研究所  准教授  ソフトマテリアルの構造形成プロセスを理解するための数理モデルと データ科学の協奏
  257. 吉見 昭秀  国立がん研究センター 研究所がんRNA 研究ユニット  独立ユニット長   ミススプライシング産物の時空間的運命の決定
  258. 吉村 奈津江  東京工業大学 科学技術創成研究院  准教授  脳波による脳内メカニズムに基づいた音声合成技術の創発
  259. 李 秦宜  九州大学 大学院工学研究院  准教授  ナノスケール熱計測基盤と熱のキャリアダイナミクス

(参照：https://www.jst.go.jp/souhatsu/call/sel21.html、ツイッター すみません、ツイートを勝手に拾いました）

論文を投稿するジャーナルの選び方

論文をどのジャーナルに投稿しようかと悩む人がいるかもしれません。インパクトファクターが全てではないという研究者も多いですが、実際には、インパクトファクターが高いジャーナルに論文業績があるほうが、良い評価を受けられる可能性が高いことは間違いありません。

教員公募の際に、応募者の論文業績リストにインパクトファクターを書かせる大学がありますし、教員の任用・昇進に際して論文数だけでなくインパクトファクターを考慮する大学もあります。いろいろな学会が自分のところの学会誌のインパクトファクターの変化を一喜一憂したりもしています。

研究キャリア形成の途上にいる限り、研究者はインパクトファクターを度外視して論文投稿先のジャーナルを選ぶことは不可能でしょう。そこで、インパクトファクターの範囲を意識しつつ、どのジャーナルに論文を投稿したらいいのかについて自分の思うところを書いてみます。これが正しいというわけではなく、考えるための話題提供程度のつもり。

ジャーナルには歴然とした「ランク」が存在します。一つの出版社は、それぞれのランクの論文を取りこぼしなく取り込むために、異なるランクのジャーナルを用意していることが多いです。例えば、ネイチャー系であれば、Nature、Nature姉妹紙、Nature Communications、Nature Communications姉妹紙、Scientific Reportsといった感じです。セルプレスであれば、Cell、Cell姉妹紙、Cell Reports、iScienceといったところでしょうか。

ネイチャー系が一番段階付けが細かいので、これを参考に他の出版社の雑誌がどのあたりに相当するのかを考えて雑誌を選ぶのも一つの方法だと思います。

NatureかScienceかCellか（インパクトファクター40以上）

生物系の場合、「CNS持ち」という言葉があるくらいで、セル、ネイチャー、サイエンスは別格の扱いです。インパクトファクターはNature、Science、Cellのいづれも40を超えており、他のジャーナルとは一線を画しています。NatureとScienceが科学の総合誌なのに対して、Cellは名前が示す通り生物学の専門誌、特に細胞生物学の専門誌です。細胞生物学の研究成果であれば、専門誌であるCellの方が掲載されやすいはずで、総合誌と専門誌を同列に並べるは変な話なのですが、それでもCNSと一括りにされて語られることが多いです。

これらの雑誌は、既成概念を変えるような大発見であったり、長年にわたって誰も成功しえなかったようなことを成し遂げた研究成果が掲載されるものであり、conceptural advanceの大きさが絶対条件となります。

関連記事 ⇒ ネイチャー(Nature)に論文を出す方法

関連記事 ⇒ サイエンス(Science）に論文を出す方法

 

Ｎature姉妹紙かCell姉妹紙か (IF=15以上）

Nature Medicine、Nature Immunology、Nature Cell Biology、Nature Neuroscienceなど、Nature姉妹紙のトップには専門誌が位置しています。Cell Pressの専門誌としては、Neuron、Immunity、Molecular Cellなどがあります。

よくリジェクトされるときの決まり文句で「専門誌のほうに出したほうがよい」というものがありますが、Nature系の一般誌であるNature CommunicationsやScientific Reportsよりもこれらの専門誌の方が上位なので、これらの姉妹紙のトップジャーナルに蹴られた際に専門誌への投稿を勧められたとしても、それより「下位」の一般誌に掲載される可能性は十分にあります。

ネイチャーの姉妹紙の中のトップジャーナルやセルプレスの専門誌のトップジャーナルは、それぞれの研究領域における最高峰に位置するものであり、インパクトファクターの大小だけでは雑誌の評価や受理される難しさは測れません。業界ごとに、このジャーナルはこうだよねという見方が存在しています。

  1. Nature Medicine: Impact factor (2020) = 53.44
  2. Nature Genetics: Impact factor (2020) = 38.333
  3. Nature Cell Biology: Impact factor (2020) = 28.824
  4. Molecular Cell: Impact factor (2020) = 17.970
  5. Nature Immunology: Impact factor (2020) = 25.606
  6. Immunity: Impact factor (2020) = 31.745
  7. Nature Neuroscience: Impact factor (2020) = 24.884
  8. Neuron: Impact factor (2020) = 17.173

 

PLOS BiologyかeLifeかNature CommunicationsかCell ReportsかCurrent BiologyかPNASか（インパクトファクター10前後の総合生命科学雑誌）

生命科学分野における総合誌で、インパクトファクターが10前後のものが多数あります。

PLOS BiologyはPLOSのフラッグシップジャーナル。eLifeは独自の編集・査読方針を打ち出した生命科学専門誌で、どちらもインパクトファクター的には同じところに位置します。理念が素晴らしくてもインパクトファクターが低いと、高い雑誌に客を奪われる傾向が強いみたい。PNASは総合科学雑誌なので、他分野の研究者からも認められやすいため、雑誌の見られ方としては、インパクトファクターの影響を受けにくい。

  1. Nature Communications: Impact factor (2020)=14.914
  2. PNAS: Impact factor (2020)=12.291
  3. Current Biology: Impact factor (2020)=10.834
  4. Cell Reports: Impact factor (2020)=9.423
  5. PLOS Biology: Impact factor (2020)=8.029
  6. eLife: Impact factor (2020)=8.14

全然関係ないけど、PNASのことを「ピーナス」と発音する日本人研究者がいまだにいるけど、それはジャーナルの名前ではなくて、男性の外部生殖器であるところのpenisにしか聞こえないので、やめたほうが良いといつも思う。ピーエヌエイエスでいいんじゃないかな。

 

Communications BiologyかPLOS姉妹紙かFrontiers専門誌か（インパクトファクター５前後の専門誌）

  1. Communications Biology: Impact factor (2020)= 5.489
  2. Journal of Biological Chemistry: Impact factor (2020)= 5.157

 

Scientific ReportsかiScienceかPLOS ONEか（オープンアクセスメガジャーナルの総合誌）

サイエンティフィックリポーツはネイチャー系ジャーナルの一番下に位置付けられています。上で戦うのに疲れたら、サイレポにトランスファーするというのは一つの選択です。

  1. Scientific Reports: Impact factor (2020)= 4.379
  2. iScience: Impact factor (2020)= 5.08
  3. PLOS ONE: Impact factor (2020)= 3.240

 

インパクトファクターで選ぶ

研究は中身が大事と言いつつもインパクトファクターを重視する研究者がほとんどですので、上記のようにインパクトファクターを意識して投稿先を選ぶことは基本的な態度だと思います。

 

トランスファーか他社の同程度の雑誌に出し直すか

最近は投稿したファイル一式をトランスファーする制度があるので、同じ出版社で雑誌のレベルを落として投稿する場合には、出し直す手間がありません。レフリーーのコメントも次の雑誌に送られるので、採否の決定がスピードアップします。

この便利なトランスファー制度のおかげで、論文の投稿先は最初のサブミッションよりも、リジェクトされたあとの方が悩みます。つまり、同じ出版社の下位ジャーナルにトランスファーするか、それとも別の出版社の同じインパクトファクターの雑誌に出し直すかで悩むわけです。自分の論文の価値を信じるなら、雑誌の格を落としたくないのですが、さっさと通る雑誌に通して楽になって次に進みたい気持ちもよぎります。

 

専門誌か総合誌かで選ぶ

論文業績を誰に対してアピールする必要があるのか？生物系の人間が、物理化学系の人たちにも業績を認めてもらう必要がある状況が想定されるのであれば、生物、物理、化学と広いスコープを持つジャーナルを選ぶという戦略があります。

 

アクセプトまでが最短最速の雑誌を選ぶ

公募されていた教員の職の最有力候補に選ばれたが、規程の論文数に足りていないため、いついつまでに論文数を増やす必要がありという状況になることがあり得ます。また、有期の職を得た場合、何年間で何報という規定を満たさないと職が更新してもらえない場合がありえます。

関連記事 ⇒ 10年間で論文20報届かず富山大教授解雇

そんなときは、雑誌の評判に構っている場合ではないので、要件を満たすジャーナルであればどの雑誌でも良いでしょう。そんなニーズを満たすために作られた言われているのがＭＤＰＩのジャーナル群です。

関連記事 ⇒ MDPIはハゲタカジャーナルなのか？気になるMDPIの評判まとめ

PLOS ONEのIF、採択率、査読期間、評判

PLOS ONEとは

PLOS ONEは、PLOS（Public Library of Science）が2006年に創刊したオンラインジャーナルです。地球上のどこの誰でもネットにアクセスできさえすれば無料で科学論文を読むことができるという点が画期的でした。大学にいるときに文献検索していると、ほとんどの論文が無料で読めるのが当たり前だと錯覚しますが、たまに自宅からアクセスすると読みたい論文が40ドルなど支払い画面に誘導されて、所属大学が出版社と契約して高いお金を払っていただけであって、実は科学論文というものはほとんどの場合が無料ではなかったことに気付かされます。

また、ＰLOS ONEはデータが確かなものであれば、研究の意義は(あまり?)問わないという点も画期的でした。研究の意義を決めるのは、その論文が出版された後、その論文を読んだ読者にゆだねればよいという発想です。

PLOS ONEの守備範囲はもともと生物学や医学でしたが、後に工学や人文社会科学なども含むようになったようです。そのためか、基礎科学の研究者から見ると、非科学的と思える突飛な論文が出版されて物議を醸したりします。

関連記事 ⇒ 人間の手の精巧さは創造主なる神の賜物 PLOS ONE

こんな論文が掲載されてしまったということは、査読や編集がちゃんとしていたのかという疑念を生じさせますが、PLOS ONEをハゲタカジャーナルと見なす研究者はとりあえずいないはず。

PLOS ONEのインパクトファクター

PLOS ONEは2006年の創刊で、最初インパクトファクターが2009年4.351、そして2010年は4.411と好調な滑り出しだったと思います。しかし、2011年は4.092と翳りが見え始め、2012年には3.730と４を切ってしまいました。PLOS ONEに続いて同じコンセプトのオープンアクセスジャーナルが多数創刊されたせいか、その後インパクトファクターは下がり気味で、2020年のインパクトファクターは3.240になっています。

  1. The Rise and Fall of PLOS ONE’s Impact Factor (2012 = 3.730) By PHIL DAVISJUN 20, 2013　 The scholarly kitchen
  2. PLOS One (Wikipedia)

PLOS ONEの採択率

PLOS ONEの採択率は、当初70%程度と非常に高かったような記憶がありますが、今みてみたら45%前後でした（2019年）。

  1. PLOS ONE Journal Information 

 

PLOS ONEの査読期間

投稿してから、エディターキックを食らうかそれとも査読にまわるかの決定までの日数は2週間程度。査読後の可否の決定までが45日前後、最終的にアクセプトかリジェクトかの決定までが3か月程度というのが、PLOS ONEが公表しているタイムスケジュール実績になっています。

  1. PLOS ONE Journal Information 

まあ普通それくらいかかるでしょうとは思いますが、MDPIなどのように査読の質を犠牲にしても速さ命で突き進むジャーナルを見慣れてしまうと、遅いと感じる人も多いのではないでしょうか。研究者のほとんどは、限られた年数の間に論文のアクセプトまでこぎつけないと次がないという崖っぷちの生活をしているので、アクセプトまでのスピード感は、論文投稿者が望む最大のサービスだと言えます。

  1. https://scirev.org/journal/plos-one/ 

 

PLOS ONEの評判

PLOS ONEは、創刊当初は採択率7割で出せば通る救済雑誌のイメージを自分は持っていたのですが、その後、採択率はもう少し厳しくなったようで、最近は4~5割の間みたいです。PLOS ONEを良い雑誌と見なすか、良い雑誌とは見ないかは、その人が普段どのレベルのジャーナルに出しているかにもよるので、何とも言えないところです。

ツイッターでは辛口の声も聞かれますが、リアルでどうかというと、自分はPLOS ONEを持ち上げる人に出会ったことはありませんが、かといって、PLOS ONEのことをことさらけなす人にも出会ったことがありません。

ネットのレビューサイトに、多数の経験談が掲載されているのでURLだけ紹介しておきます（英語読むのがめんどくさいので）。査読がどれくらい厳しいのか、などの情報が得られると思います。

  1. https://scirev.org/reviews/plos-one/ 

個人的なことをいうと、もともとPLOS (Public Library of Science)の理念は素晴らしいと思っていたので、そのPLOSが明確なコンセプトのもとにつくったPLOS ONEにも良い印象があります。高い採択率のオープンアクセスジャーナルでサイエンティフィックな意義にはこだわらないという以上、玉石混交になるのは想定内なのではないでしょうか。

PLOS ONEは創刊当初の勢いを失っているように思います。競合他社が同様の戦略を採用しており、Nature系のScientific ReportsやCell Press社のiScienceなどに勢いを感じます。

 

参考

  1. PLOS ONEのこれまで，いま，この先 佐藤 翔 情報管理/57 巻 (2014) 9 号　p. 607-617 DOI https://doi.org/10.1241/johokanri.57.607

尿1滴で網羅的ながん検査ができるN-NOSE（エヌノーズ）

尿1滴で網羅的ながん検査ができるN-NOSE（エヌノーズ）のCMを見かけました。線虫を使ってがんの診断ができるという研究成果は以前からあちこちで紹介されていましたが、ずいぶんと大々的に販売プロモーションをかけているようです。東山紀之さんがTVCMに起用されています。

エヌノーズ【N-NOSE】TVCM / 東山紀之「告白１　受けていない人」篇 2021/10/29 HIROTSUバイオサイエンス

 

がん検査・早期発見の重要性

  • 癌は、早期であればある程、診療にかかる精神的・身体的・経済的・社会的負担が軽く、根治の可能性も高い。進行すればする程、根治の可能性は低下し、切除不能の進行再発癌に至っては、多大の負担と損失のうえ、延命治療となる現実がある。
  • このため、いずれの年齢や社会においても、癌を早期発見・早期治療できれば、様々な場面において負担と損失が小さくできることは明白である。
  • しかし、早期癌では症状が無い事が一般的であり、受診者は癌検診を受けるためのモチベーションに欠けるのが現実である。
  • 簡単で安価、多くの人を対象として施行可能で高精度な癌検診法が新たに開発・応用されれば、世界の癌診療に革命をもたらすと言っても過言ではない。

線虫の嗅覚を用いた癌検出法 (WO2015088039A1 patents.google.com)

 

線虫の嗅覚

N-NOSEは、線虫の嗅覚の感度がずば抜けていることが基盤となっています。HIROTSUバイオサイエンスを起業した代表取締役の広津崇亮氏は学生のときに線虫の嗅覚の研究を開始したそうです。

Hirotsu T., Saeki S., Yamamoto M. and Iino Y. The Ras-MAPK pathway is important for olfaction in Caenorhabditis elegans.  Nature, 404, 289-93 （2000）https://www.nature.com/articles/35005101

その後、広津氏は2013年にがん患者の尿と健常者の尿を線虫が嗅ぎ分けることができることを発見したそう。

  1. A Highly Accurate Inclusive Cancer Screening Test Using Caenorhabditis Elegans Scent Detection. Hirotsu T., Sonoda H., Uozumi T., Shinden Y., Mimori K., Maehara Y., Ueda N., Hamakawa M. PLOS ONE, 10（3）：e0118699（2015）
  2. 線虫嗅覚によるがん検査　Cancer screening test using C. elegans scent detection.　広津 崇亮 Hirotsu T. アロマリサーチ Aroma Research,16,134-136 （2015）

 

線虫の嗅覚を用いた癌検出法（特許）

一部を抜粋して紹介。

  1. 【請求項1】被検者由来の生体関連物質又はその処理物の匂いに対する線虫の反応を指標として癌を検出することを特徴とする癌の検出方法であって、被検者由来の生体関連物質又はその処理物の匂いに対して、線虫が正の応答を示したときは、当該応答結果は、被検者は癌である、又は癌のリスクがあると判定することの指標となり、生体関連物質又はその処理物が、体液、細胞、組織、又は細胞若しくは組織の培養物若しくは保存液である、前記方法。
  2. 【請求項4】被検者由来の生体関連物質又はその処理物の匂いに対するトランスジェニック線虫のカルシウム濃度の変化を指標として癌を検出することを特徴とする癌の検出方法であって、前記トランスジェニック線虫は、カルシウム結合タンパク質及び蛍光タンパク質をコードするインディケーター遺伝子を発現させてあり、
    被検者由来の生体関連物質又はその処理物を前記トランスジェニック線虫に刺激として与えたときの、インディケーター遺伝子によりコードされるインディケータータンパク質から発する蛍光の蛍光強度比の変化又は蛍光強度変化が、対照の生体関連物質又はその処理物を使用したときの蛍光強度比の変化又は蛍光強度変化と比較して大きいときは、当該比較結果は、被検者は癌である、又は癌のリスクがあると判定することの指標となり、前記生体関連物質又はその処理物が、体液、細胞、組織、又は細胞若しくは組織の培養物若しくは保存液である、
    前記方法。
  3. 線虫は匂い物質に対して、寄る、逃げるといった化学走性を示すことから、本発明においては、この行動を指標として癌の匂いに対する線虫の反応を調べる。健常者、及び癌患者の尿に対する線虫の反応を調べたところ、健常者の尿に対しては忌避行動を、癌患者の尿に対しては誘引行動を示し、３０検体を調べその精度は１００％であった（図１）。また、早期癌を含む、胃癌、結腸・直腸癌、膵臓癌の全てに反応したことから、がん探知犬の行動と同じく、様々な癌に共通した、癌特有の匂いに反応している事が示された。
  4. 早期癌を検出することが可能である。ステージ０、１の早期癌についても、高精度で検出可能である。尿を採取した時点（２０１１年）で既存の腫瘍マーカーで陰性と判断された検体について、このテストでは陽性を示した。この患者は、経過観察中の２年間に癌を発症した。すなわち、既存の腫瘍マーカーでは検出できない癌を、本発明により検出することが可能である。
  5. 一度の検診で多くの種類の癌について診断することができる。これまでのところ、胃癌、結腸・直腸癌、食道癌、膵臓癌、前立腺癌、胆管癌、乳癌、悪性リンパ腫、消化管間葉性腫瘍、盲腸癌、肺癌について検出可能であることを確認している。
  6. ３０検体のテストでは１００％の感度・特異度で検出が可能であった。さらに、中規模テスト（２４２検体）を行っても、癌患者について１００％の感度・９５％の特異度で検出が可能であった。

引用元：https://ipforce.jp/patent-jp-B9-6336481 https://patents.google.com/patent/WO2015088039A1/ja

Ｑ＆Ａ

  1. がんの匂い物質の正体は？　⇒　まだわかっていない。
  2. 線虫でがん検出という発想はどこから？　⇒　がん探知犬の話は聞いたことがあったので、犬でできるなら線虫でも。
  3. 課題は？　⇒　いかに多くの人が受けられるように広げるか。

参照：日立財団高尾記念科学技術セミナー２０１７．１０．１５国立科学博物館

 

研究者から事業家へ

元々私は理学部にいたので、正直なところずっと基礎研究にしか興味がありませんでした。…　線虫の嗅覚が優れているのであれば、その機能を世の中の役に立たたせることが出来るのではないかと閃きました。…　2015年の3月に、線虫ががんの匂いを識別する内容の論文を発表しましたが、その当時私は理学部の教員でしたので、実用化は誰かがやるだろうと他人任せにしていました。…　2015年に取材を受けた時、当初は気楽に「実用化は10年後くらいですかね。」と答えていたのですが、このままでは10年後といわず永遠に実用化は不可能だと思い、論文発表の半年後に起業する決断をしたわけです。…　当時は九州大学の教員でしたので兼業という形でやっていました。…　結果失敗しました。ちょうどそのベンチャーを畳む時に今の創業メンバーと知り合いました。…　「あなたが社長をやりなさい！技術の体現をしているのはあなただけなのだから、あなたが先頭に立たないと皆に信用してもらえない。」と言われまして、その時は半信半疑でしたが社長になる決断をしました。（『線虫を用いたがん撲滅への飽くなき挑戦』〜線虫嗅覚センサーを利用した革新的がん検査〜　hbio.jp）＊太字強調は当サイト

 

参考

  1. https://lp.n-nose.com/
  2. HIROTSU BIOSCIENCE
  3. 世界初の線虫がん検査で世界を変える大学発ベンチャー 2019年 1月 21日 中小機構
  4. エイベックス・ヘルスケアエンパワー合同会社（平成3年7月～社名変更　旧社名：エイベックス＆ヒロツバイオエンパワー合同会社　AVEX & HIROTSU BIO EMPOWER LLC　）

  5. 一般社団法人 Empower Children

  6. 尿1滴で、線虫が早期がんを嗅ぎ分ける！ ――95.8％という驚きの高感度 2016年3月17日 IBM 廣津崇亮（ひろつ・たかあき）九州大学大学院理学研究院生物科学部門助教1972年生まれ。1997年、東京大学大学院理学系研究科生物化学専攻修士課程修了。サントリーでの勤務を経て、1998年、再び東京大学大学院理学系研究科生物化学専攻へ。博士課程で、線虫の嗅覚について研究を開始。2001年、博士課程修了。博士号取得。その後、日本学術振興会特別研究員（東京大学遺伝子実験施設）、京都大学大学院生命科学研究科ポスドク研究員を経て、2005年より現職。

学校も塾も教えてくれなかった、正しい勉強法とは？

学校の先生はよく、静かに授業を聞きなさいとか、宿題をちゃんとやりなさいと言いますが、どうやって勉強をしたらいいかを教えてくれる先生は皆無です。

今から振り返って考えてみると、勉強するまえに勉強方法について考えておけば良かったと思います。勉強は大学受験で終わりではなく、むしろ大学に入ってからが始まりで、さらに研究の道に進むと一生勉強し続ける人生になります。そうなると、一生使える勉強方法というものを子供のときに身に付けている人のほうが人生において成功しやすいんじゃないかと思います。一生ものの「正しい」勉強方法とはどのようなものなのでしょうか。

 

白紙に議論を再現する

自分が読んだ部分は、Coffee Break 「日々の授業の受け方」というコラムがネットでサンプルページとして公開されていました。

学んだ内容を自分自身の言葉で再現できるか

先生になったつもりで、誰かに教える気持ちになって、できるだけ丁寧に再現してみましょう

「復習」というと、多くの人はさらっとノートを見て、類題を解くという形が多いと思いますが、この「先生になりきってその日の内容を再現する」復習は効果バツグンなので、ぜひ一度チャレンジしてみて下さい。

Focus Gold・Focus Gold Smartの特徴 あなたはどっちのタイプ？タイプによって選べる2種類の参考書　https://www.shinko-keirin.co.jp/keirinkan/kou/math/focus-series-lp.html　

高校の受験参考書に載っていた教えと全く同じ教えが、大学の教科書にも書かれていました。

量子論に限らず、最良の練習問題は、本の内容の一節を、自分なりのやり方でよいから、紙に書いて繰り返してみることである。（清水明　新版　量子論の基礎　サイエンス社）

東大生の勉強方法を紹介したネット記事にも全く同じことが書かれていました。学習方法に関する普遍的なことなので、当然ではあります。

自分がたどり着いた「3つの勉強法」

  1. 白紙に「再現できるように」勉強する
  2. 「どういう場でアウトプットするために暗記しているのか」を明確にする
  3. 勉強している間、ずっと考え続けてやる

合格後に東大生の友達らに話したときの反応：「え、それフツーじゃない？」
（引用元：元偏差値35の東大生が教える｢残念な勉強法｣ 2018年6月11日 東洋経済オンライン）

チャンネル登録者３００万人超のこのYOUTUBER教育家も、全く同じことを言っていました。ホワイトボードに描きながら誰かに教えるかのように解説するのだそうです。まず１番目に大事なのは「良い教育リソース」を手に入れること。この人の守備範囲は医学系なので、定番の教科書などです。教科書をじっくり読みこみながら自分でノートにまとめます。そしてノートにまとめた情報を今度は、模式図のように描くことです。そして今度は誰かに教えるようにホワイトボードなどを使って説明することです。ちゃんと普通に声を出して。すると自分の声で聴覚的にも学べるのだそう。そしてあとは、教科書などの問題を解くことです。

Ninja Nerd | Behind the Scenes: How Zach Studies and Prepares for a Lecture Ninja Nerd チャンネル登録者数 336万人

大学で非常勤講師など学生相手に教える機会を得て、授業準備のために真剣に準備していると、教えるのが一番自分の勉強になることを実感できます。

 

自分の頭を使う

解く前に問題の答えを見ると、それで多くの事柄がわかったような気持になるかもしれません。しかし、それでは、考えたり理解を深めたりする機会を失います。…　ファインマン博士は、「問題を解いて行き詰った場合には、答をチラッと見て、ヒントを得たらまた自分で考える」という方法を　薦めています。（編集委員会　裳華房フィジックスライブラリー）

定評のある教科書を通読する

基礎学力をつけるのにもっともよい方法は、演習問題を解くことだけでなく、しっかり書かれた教科書を通読することです。これは、大学を出てからも、新しい分野を身につける必要に迫られるたびに行うことです。（物理学科教員一同　https://www.rs.kagu.tus.ac.jp）

表面的なことをなんとなく真似しない

ビル・エバンスは、表面的なことを真似するのでなく、本質的なこと、基本的なことを学びましょうと教えます。自分が何をやっているのか理解できている範囲で、やることが大事。

Bill Evans – The Creative Process and Self-Teaching

512GB、1TB、2TB のＳDメモリーカードの価格、メーカー、製品情報（2021年10月）

USBメモリーに比べるとSDカードはなかなか大容量化しないようです。今、2021年10月現在に市場に出ているのは１TBまで。ノートPCのスロットに挿すとSDカードはあまり出っ張らないので、ノートPCに挿しておいて、デスクトップPCの間でデータのやりとりが必要なときは抜いて移せるので便利そう。しかし、SDカードにはSD（～２GB)、SDHC（~32ＧB）、SDXC（～２TB)、SDUC(~128ＴB）と種類があって、古いSDカードリーダーでは新しい大容量のSDカードが読めない可能性もありそうです。自分のノートPCではSDHCまでしか使ったことがありません。

512GB　SDメモリーカード

512GBのSDカードは8000円くらい。格安のものもありますが、信頼性がどうかわかりません。

1TBＳDメモリーカード

今市場に出ているSDカードの容量は最高が１TBのようです。価格は2万円～3万円程度。512GBのSDカードの値段がこなれているのに比べると、割高感があります。しかしここまで大容量だとノートPC本体のバックアップに使えそう。

サンディスク

  1. 世界初、1TBのSDカード。あなたのパソコンより大容量かも 2016.09.21 塚本直樹 GIZMODO

2TB のＳDメモリーカード

アマゾンに２TBのメモリーカードがあったようですが、偽物だそうです。「現在在庫切れです。 この商品の再入荷予定は立っておりません。」とのこと。ニセモノですから、当然でしょう。

  1. SDUC、SD EXPRESSとは？従来型SDカードと比較 2018年6月30日
  2. 第882回：SDUCカード とは 大和 哲2018年11月20日 06:00 今回紹介する「SDUCカード」とは、最大128TBという大容量のSDカードです。SDUCの“UC”とは「超容量」を意味する英語“Ultra Capacity”が由来です。
  3. 【MWC上海2018】最大128TBのSDカード規格「SDUC」と、より高速な「SD Express」 海外 2018/06/28 18:30 当初規格では最大容量2GBだったSDメモリカードは、最大32GBのSDHC（High Capacity）、最大2TBのSDXC（eXtended Capacity）と拡張されてきたが、今回発表されたSDUC（Ultra Capacity）では128TBまでの容量に対応。

2021年ノーベル化学賞は不斉有機分子触媒の開発でベンジャミン・リスト博士とデイビッド・マクミラン博士の両氏に

2021年ノーベル化学賞は不斉有機分子触媒の開発でベンジャミン・リスト博士とデイビッド・マクミラン博士の両氏に授けられました。

  1. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2021
  2. ベンジャミン・リスト Benjamin List　（ケムステ）
  3. デイヴィッド・マクミラン David W. C. MacMillan　（ケムステ）
  4. Princeton’s David MacMillan receives Nobel Prize in chemistry The Office of Communications Oct. 6, 2021, 6:15 a.m. (プリンストン大学）
  5. ノーベル化学賞に米独の2氏　非対称有機触媒を開発 10/6(水) 18:56 朝日新聞デジタル　スウェーデン王立科学アカデミーは6日、今年のノーベル化学賞を、非対称有機触媒を開発した独マックス・プランク研究所のベンジャミン・リスト氏と、英国出身で米プリンストン大のデービット・マクミラン氏に贈ると発表した。

 

参考

  1. 不斉有機触媒の最近の進歩 林 雄二郎 Recent Progress in the Asymmetric Organocatalysis Yujiro Hayashi　有機合成化学協会誌　2005年