「予備知識のない状態でニセ科学を見分けるのは難しい」という指摘があったので、予め警戒しておくべきニセ科学をリストアップしてみる。 量が多くて一度には書ききれないので順次追加。説明だけでなく項目自体増やしていくので、抜けを思い付いた方、間違いを見付けた方は御一報頂ければ幸甚。 広い意味で「間違った情報が信じられている」ものとしては歴史・経済・政治分野などにも多く存在すると思うが、この辺りは厳密な検証が困難であり泥沼化しやすいので割愛する。 また「かつて支持されていたが棄却された仮説」は科学的にニセだったわけではないので取り上げない。「科学の原則に則っていないニセ科学」と「科学に則してはいたが誤りだった仮説」は別物なので注意。 医学系 医学は勿論科学を元に発達した学問だが、多分に経験的である(=効く理由は判らないが効くことは実証されるような状態)ために似非理論が排除し難いのか、或いは患者への説
レジデント初期研修用資料 引っ越し前の旧blogです。新しいアドレスは http://medt00lz.s59.xrea.com/wp/ になります たぶん「状況を作り出す技術」と「状況に適応する技術」とがあって、 ニュースに乗っかる新技術というのは、たいていの場合後者のほう。 状況を作り出す技術というのは、地味だったり、 あるいは技術的にはそんなにすごいことをしているわけではないけれど、 その技術が出現したあと、ユーザーの心理とか、振る舞いなんかが大きく変わる。 それが出現したとき、「そんなのいらない」とか「現場をバカにするな」みたいな意見が ベテランから提出される技術というのは、たぶん技術全体を大きく動かす。 血液検査のこと 検査データの報告書にHigh とかLow の文字が添えられるようになったのは、 大体10年ぐらい前のこと。 それまでの報告書というのは、GOT とかLDH とか、
はじめに-この特集のねらい この特集では、ソフトウェアの組み合わせテストについての技法である「オールペア法」と、オールペア法を採用したテストケース作成ツール「PICT」の機能、およびその効果的な使い方を、多くの例を用いて解説していきます。筆者はPICTを実際のテスト業務に1年半以上使用してきました。そこから得られたノウハウも合わせて公開したいと思います。 ソフトウェアはさまざまな因子(パラメータ)の組み合わせにより、その挙動が違ってきます。これらパラメータの組み合わせを総当りで行うことはテスト件数の爆発を招き、実際に行うのは多くの場合、不可能です。どのようにすればテスト件数の爆発を招かずに、しかもテストの質を落とさない組み合わせをテストできるかが重要な課題となっています。 こうした課題を解決するために考え出された効率的な組み合わせテスト技法は、大規模、複雑化するソフトウェアの組み合わせテス
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