この教材は、九州大学大学院統合新領域学府ライブラリーサイエンス専攻の2020年度PTL1で既存教材に改変を加えて作成した成果物について、同一の既存教材を再度参照し、研究データ管理支援部門にて、大幅に加筆・修正したものである。
先日開催された厚生科学審議会において、日本における抗体陽性率の最新の調査結果が報告されました。 この結果からは、日本に住む約4割の人がすでに新型コロナに感染しているということが分かりました。 今回の調査結果からは他にどのようなことが分かるでしょうか? 「抗体調査」とは?S抗体とN抗体の違いは?S抗体とN抗体(DOI:https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2022.07.012より筆者作図) 抗体とは、免疫システムによって作られるタンパク質のことであり、新型コロナウイルスに感染したりワクチン接種をすると、種々の抗体が作られます。 測定されることの多い新型コロナの抗体としてはS抗体とN抗体の2種類があり、S抗体はワクチンの標的である「スパイク蛋白(S蛋白)」の抗体でありワクチン接種をした人と感染した人のいずれも陽性になるのに対し、N抗体はウイルス遺伝子を包み込んで
国土交通省が日本全国の3D都市モデルのアセットをUnity Asset Storeで配信。価格は無料 編集部:杉浦 諒 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンは本日(2023年2月28日),同社が展開するアセット販売ページ“Unity Asset Store”で,国土交通省とシナスタジアによる「PLATEAU SDK for Unity」が出品されたことを明らかにした。価格は無料。 「PLATEAU SDK for Unity」は,国土交通省が主導する日本全国の3D都市モデルの整備およびオープンデータ化を目指すプロジェクト“PLATEAU”のもと,シナスタジアが開発したオープンソースのツールキットだ。 配信されたアセットには,家屋やビルなどの建築物だけでなく,都市計画区域などの都市計画決定情報,土地の用途を示す土地利用,都市のインフラを示す道路や橋梁などのデータも含まれる。これらのデータは,U
It has been almost ten years since Bem published the psi study in a prestigious social psychology journal, which ignited the replicability crisis in psychology. Since then, drastic and systematic changes in research practices have been proposed and implemented in the field. After a decade of such controversy and reformation, what is the current status of psychology? We provide an overview of the 1
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月19日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) から (7月5日版) に至る記事の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 6642人(6月21日版)、6896人(6月28日版)、5737人(7月5日版) でしたが、現実は 5137人 となりました。大きめの数字で警鐘を鳴らすつもりはまったくなくて、本当に上振れの可能性もちょうど半分になるように予測しているつもりなので、統計の大切さを訴える意味からすれば、2週連続で下振れさせたことは歯がゆい思いです。 今回の下振れのいちばん大きな要因は、デルタ株が想定よりも増えていなかったことにあります。もともと変異株の検査体制の遅さから、デルタ株は2週前の推計を頼りにせざるを得ないのですが、前回の予想では 4
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) に始まる一連の予測について、もう少し詳しく、そしてわかりやすく解説します。 前提ひょっとすると誤解があるかもしれませんが(無理もないですが)、まず大前提として、わたしが推定しているのは究極的には「アルファ株の前週比を、5週ぶん」だけです。これはそのまま都民の緊張感と言い換えることもできますが、より正確には、異なる時期でも同じレベルで比較するために「ワクチンの効果がない場合の前週比」に換算しています。つまり、たとえばまったく同じ人流でも、ワクチンの接種率が高いほうが、感染者の前週比も低く抑えられるというわけです。あとは、ワクチンのぶんだけ前週比を調整して、アルファ株の前週比を基準にしてデルタ株を計算すれば、週の合計の感染者数が計算できますから、それを曜日ごとの増減傾向に合わせて配分するだけです。 では、具体的に始めましょう。 過去の感染者
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で本日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数(累計) Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反
東京都(新型コロナウイルス感染症対策本部)が、その日の感染者数等の発表の際に、参考値として3日前の検査実施件数を掲載していることから、しばしば、①陽性判明数÷3日前検査実施件数を「検査陽性率」と捉える人がいる。 そのような捉え方をした者からは、たとえば12/30は陽性判明数944人に対して3日前(12/27)検査実施件数が2084人だったことから、「検査陽性率」が45.3%であった、というようなコメントがなされる。 他方、これに対して、②東京都新型コロナウイルス感染症対策サイトの「モニタリング項目(4)検査の陽性率」を引き合いに、12/30の検査陽性率が10.1%であるなどと主張する者がいる。(2021-01-15追記:なお、モニタリング指標(4)の12/30の値は当記事投稿時である1/4更新時点では10.1%だったが、1/14更新時点では10.0%である。) どちらも誤りである。 ③12
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(新型コロナウイルス感染症)陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測(日本版)の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
ナイチンゲール生誕200年[ロンドン発]新型コロナウイルスの感染が中国から世界中に広がる中、筆者は「近代看護教育の生みの親」フローレンス・ナイチンゲール(1820~1910年)博物館を訪ねてきました。今年はナイチンゲール生誕200年で、8日が「国際女性デー」だからです。 自宅から歩いて20分のセントトーマス病院の一角に博物館はあります。この病院は院内衛生を向上させるためナイチンゲールの設計が取り入れられていることでも有名です。ナイチンゲールは名前からも分かるようにイタリアのフィレンツェ(英語でフローレンス)で生まれました。 裕福なイギリス家庭でナイチンゲールは優しさと聡明さを兼ね備えた申し分のない女性に育ちます。ある日、看護婦になりなさいという天の声を聞きます。「人の命を救うため看護婦になります」と言うと両親は猛反対。看護婦は教養のない酒飲みの女性がする仕事だったからです。 (筆者注)一昔
【読売新聞】統計学の原罪と救済 評・三中信宏(進化生物学者) 統計データ解析の界隈(かいわい)では、数年前から、これまで長らく使われてきた個々の解析手法ならびに一般的な研究ワークフローをめぐって論議の高まりが目につくようになった。本
山形大学医学部は25日、笑う頻度と死亡や病気のリスクを分析した調査結果を発表した。2万人の健診データを収集した山形県コホート研究をもとに分析。ほとんど笑わない人は、よく笑う人に比べて死亡率が約2倍高く、脳卒中など心血管疾患の発症率も高かったという。対象は山形など7市に住む40歳以上の一般住民で2009~15年に基礎調査を実施。その後、これらの人が17年までに亡くなったり病気になったりした事例を
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