NAKAHARA-LAB.NET 東京大学 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する: 研究を魅せること
中原淳（東京大学准教授）のブログです。経営学習論、人的資源開発論。「大人の学びを科学する」をテーマに、「企業・組織における人の学習・成長・コミュニケーション」を研究しています。 研究者にとって「何を、どのように研究するのか」「研究の結果、どんな知見を導きだせたのか」ということは言うまでも、最も重要なことです。 「Publish or Perish？」という言葉は、そうした生業をしている人の心には、深く突き刺さる言葉でしょう。 しかし、言うまでもないことかもしれませんが「研究や探求のプロセスや結果をどのように見せるのか？」ということも、重要性を増していることのように思います。 これに呼応する言葉としては、工学系・情報系の研究者に共有されている言葉に「Demo or Die?」というものがありますね。 いかに自分の研究を見せるのか？ どういうコンセプトをひねりだし、どういう風にステークホルダー
サヨナラ検定、グッバイ統計的有意性／統計を使うつもりなら必読の論文はこれ
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
道楽と職業 - 夏目漱石
ただいまは牧君の満洲問題――満洲の過去と満洲の未来というような問題について、大変条理の明かな、そうして秩序のよい演説がありました。そこで牧君の披露に依ると、そのあとへ出る私は一段と面白い話をするというようになっているが、なかなか牧君のように旨（うま）くできませぬ。ことに秩序が無かろうと思う。ただいま本社の人が明日の新聞に出すんだから、講演の梗概（こうがい）を二十行ばかりにつづめて書けという注文でしたが、それは書けないと言って断ったくらいです。それじゃアしゃべらないかというと、現にこうやってしゃべりつつある。しゃべる事はあるのですが、秩序とか何とかいう事が、ハッキリ句切（くぎ）りがついて頭に畳み込んでありませぬから、あるいは前後したり、混雑したり、いろいろお聴きにくいところがあるだろうと思います。ことにあなた方の頭も大分労（つか）れておいででしょうから、まずなるべく短かく申そうと思う。 私の
Raibert Writing Advice
Good Writing by Marc H. Raibert January 1985 Please visit the author's current company Boston Dynamics, Inc. It is important that you produce good writing for technical reports and research papers. Good writing will permit your readers to concentrate on your ideas, and may help you to give the impression that you know what you are talking (writing) about. I am not going to define good w
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はじめに 巨大な対象の全貌を見通すには、対象から距離を取らなければならない。２１世紀になってからの７年という期間は、２０世紀という巨大な対象の全貌が姿を現すのに十分な時間であったかどうかは分からないが、２０世紀にはどのような著作が出版されたのかを纏めてみようと私が思い立ったのは、著作の被引用数、すなわち任意の著作が他の著作にどれだけ引用されているかが、Google Scholarを用いて調べられることが分かったからである。この小論の目的は、被引用数という指標を用いて、２０世紀の文系学術書のランキングを作ることである。以下には、「文系学術書」という限定が必要であった理由を記そう。 ある著作の被引用数という指標は、その著作が学術の世界でどれだけ影響力があったかを客観的に知る手がかりになる。被引用数という指標は、引用し、引用される著作のネットワークの中で、任意の著作がどのようなポジションにいる
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