もう一度「一般理論」に挑戦する/山形浩生×飯田泰之 - SYNODOS
リーマンショック以降、再び注目を集めたケインズ『一般理論』。そこには現在の不況に対する処方箋がたくさん詰まっている。しかし、ケインズの遺産をつつき回すだけでは今後の経済学が発展していくはずがない。経済学の未来はどっちだ！ 山形浩生と飯田泰之の二人が語ります。 飯田 まずは、なぜ今ケインズ(『要約 ケインズ 雇用と利子とお金の一般理論』)を訳そうと思ったのかを聞かせてください。 山形 解説にも書いたのですが、最初のきっかけは、松原隆一郎氏が「山形は最近リフレの話を一生懸命しているけど、ケインズは『一般理論』の最後のところでリフレ派を明白に否定しているのに、何を言っているんだ。もの知らずめ。素人め」と言ってきたことです。だから「この素人を相手にそういうことを言うかね、君。ちょっと素人の怖さを思い知らせてやろう」と思って。 まず最初に、最後の章を1段落ずつ要約してみせて、「問題のところはそういう
博士論文執筆の際にお願いしたいこと
僕ももう博士論文の審査をはじめて七年目です。その間の実経験から、なるべく穏便に博士論文の審査を学生さんに通過してもらう為に気をつけてもらいたいことをいくつか抽出しました。以下、非常に個人的な意見であり、また、おそらくうちの大学のうちの専攻のそれも理論にしかあてはまらない話ではありますが、同じ過ちが何度も繰り返されるので、書かずには居られなくなりました。ご意見のある方は、お知らせください。(2019/1/11;2/20に軽微な修正;2021/4/6に同意承諾書について追記) 博士論文提出の半年ぐらい前の時点で、既出版論文があるなら、それをもとに博士論文を書いてください。その時点で arXiv にでている論文があるなら、それを雑誌にまずは通しましょう。そして、それをもとに博士論文を書きましょう。決して、新しい研究をはじめて、それをもとに博士論文を書かないようにしてください。 ポスドクになるにせ
オートポイエーシスの意味
今回はちょっと学術的に。ちょうど、オートポイエーシスに関する欧米の２０００年代の論文を二本読み終わりました。Michel Bitbol and Pier Luigi Luisi: Autopiesis with or without cognition: defining life at edge (2004) とPier Luigi Luisi: Autopoiesis: a review and a reappraisal(2003)です。オートポイエーシス論を巡る欧米の状況なんかがわかって、面白いは面白かったんですが。 感想を一言で言えば、困ったもんだ、でした。河本先生の方が圧倒的に進んでるんですよ。断言できますが、河本先生の『オートポイエーシス 第三世代システム』（青土社）が、英訳されて海外で出版されたら、一大センセーションを巻き起こすでしょうね。停滞気味のオートポイエーシス研究に
En-Soph
【エン-ソフ】は、言論と、様々なオピニオンのためのウェブ・スペースです。「不均質な人的集合による、不均質な集合知の場」を目指して、2012年4月から活動を開始しています。≫詳細 前回は杉本真維子の第二詩集『袖口の動物』（思潮社、2007）より「他人の手鏡」を集中的に読んだ。阿部嘉昭の「味読」に倣い、一行一行に注意を払いながら過剰な作品分析を試みたつもりだ。しかし最終的に、状況説明のように文脈を補いながら詩作品を読む手法の限界に直面することになった。物的証拠もしくは状況証拠を揃えて類推を働かせ、暗喩の作用を探り、音韻を確認しながら詩作品の「謎」を探る。詩作品の背後に隠れた意味が存在することを前提として、深遠な何かを言い当てようとする。詩を読む動機としてはそれで十分だろうし、痕跡としての「書かれた言葉」から恣意的な解釈を繰り広げる以外に読解の初手はない。だが、まず肝に銘じておくべきは、詩作品の
J-STAGE トップ
赤坂御用地のトンボ相―多様な環境と人の手による維持管理― 公開日: 2023/11/22 | 49 巻 4 号 p. 129-153 秋篠宮 悠仁, 飯島 健, 清 拓哉 国立科学博物館研究報告A類（動物学）
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文 | 松尾 豊
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
統計学入門
さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その本質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか？ 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90％のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基本的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基本的なことです。
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