Leo's Chronicle: ウェブ時代に成果をあげるための心得
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研究者はどれくらい論文を読むのか？
自宅にあった、ここ５年間に読んだ論文を集めたらこれくらいになりました。（ちなみに全部両面印刷。ラボにも、もう1山分？くらいあります） 今や論文のPDFファイルはネットで簡単に入手できる時代で（ただし英語に限る）、画面の大きなディスプレイなら、そのまま読んでも特に不自由がありません。（なぜ印刷するかというと、電車の中やカフェで読んだり、お風呂で読んでも安心だったり（え？）、読み終わったら子どもに落書きさせたり（ええ？）するためです）。とにもかくにも、印刷された論文は家に置いておくとスペースをとってしまうので、1ページ目だけ読んだ記録用に残し、後は廃棄するために、子どもがホチキスの針をはがしてくれました。いい子。
ラボについて - Ockham’s Razor for Engineers
私なんかは、入学後に複数のラボをさまよった人間なので、ラボの探し方というか、こういうラボがお勧め、こういう教授（PI）がお勧め、という話を書きます。研究者として脂がのっている時期かどうか年齢で言うと30代後半〜50代前半ぐらい、グラントも持っていて、研究者として売り出し中、業績をガンガンだしている先生。50代後半〜60歳ぐらいだと、もうその分野の大家になってしまっていて、研究と言うよりは、その学科のネームバリューを高めるような講演活動、執筆活動に忙しかったりします。勿論人によって「脂がのっている時期」はずれるので一概にいえないんですが、そのへんは経歴をWebでよくチェックされることをお勧めします。グラントの状態を把握する自分の在学期間とは、全く別のタイミングで教授が持っているグラントの期間は決まるので（2,3年、長い場合は5年間）、躊躇せずに訊いてみることをお勧めします。ラボのメンバーの構
アメリカの理工系大学院のリサーチアシスタント - Ockham’s Razor for Engineers
えーと、どのくらいの方が興味あるかわからないんですが、ちょっとここでアメリカの理工系大学院のリサーチアシスタントシップについて紹介をします。通常、リサーチアシスタントシップ、とは学費全額免除と月々のバイト代が出ることを指します。このお金の出所は、教授（PI）が集めた研究予算がもとになっています。私の所属する大学院の場合、修士課程の学生が一番給料が安くて、Ph.D Qualify ExamというPh.D Candicateになるための試験にパスすると給料が5％アップします。さらにPh.D Prospectus Defence、という研究計画の発表会をパスするとまた5％アップします。一大学あたりのPh.Dホルダーの輩出数が、そのまま大学ランキングの評価基準のひとつになるため、こういったインセンティブを学生に与えてるんじゃないかなと思います。額は、あんまり正確に言いたくないんですが、親からの援助
ある平凡助教授の，なんということもない日々 大学新入生へ
2024 . 07 « 12345678910111213141516171819202122232425262728293031» 2024 . 09 information 平凡助教授 「平凡助教授」(平成香川大学図書館) は，高松に実在する大学に所属する教員 (専門は社会選択とゲーム理論) を始めとする典型的な大学教員をモデルにした人物である． こちらは関係すると思われる人物が発信する情報．過去のエントリーや各エントリーのタイトルは「theorist2のはてなハイク」をクリックすれば見れる): この作品 (ブログ) はフィクションであり，実在の人物・団体・出来事とは関係ないことがある． 月1，2 回ていどの更新を予定．更新情報を得るには，RSSリーダー (あるいは同等機能がついたブラウザ) を薦める．カテゴリー別，あるいはコメント・トラックバックの更新情報も得られる． リンク歓迎．記
Choosing a venue: conference or journal?
by Michael Ernst (mernst@cs.washington.edu) December, 2006 Contents: Why to prefer a conference Why to prefer a journal Other resources (Also see my advice on writing a technical paper, and a letter to USCIS making the point that in computer science, papers in peer-reviewed conferences are accepted as high-quality scholarly articles.) (Note: This webpage is oriented toward computer scientists. The
論文の読み方 - 発声練習
自分の知識が足りないからわからないというのも正解なのだけれども、もう一つ重要な視点を忘れないようにしてください。あなたが読もうとしている文章自体がろくなものではないという可能性を。卒論や修論はどれぐらい丁寧に指導されていたとしても、ある程度は間違いが含まれている可能性が高いです。ですから、卒論や修論を鵜呑みにする（卒論や修論にかかれていることは絶対に正しいとする）のはいけません。場合によっては、ちゃんと査読を通った国際会議論文や学術雑誌論文でも、間違いが含まれている可能性があります。もちろん、専門書も。 自分のことは一度棚にあげて、「良いか悪いかは別として、わからんもんはわからないんだ。」と考えて文献調査をすることが重要です。「〜がわからないのは恥ずかしい」というのは、まあ、そうでしょうが、わからないもんはわからないですし、今現在わからないんですから、素直に知っている人に教えを請いましょう
昔は神童、二十を過ぎればただの天才について - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
3次元の結晶模型を使って、ブラックホールの内部構造を「紙と鉛筆」で解明することに成功 結晶の模型を使って、ブラックホールの量子情報を解読−IPMU大栗博司主任研究員と山崎雅人氏の研究成果がPhysical Review Lettersに掲載− YさんがGIGAZINEで取り上げられたと聞いてメモ。 何をやらせても超優秀な人っていますよね。物理も、数学も、語学も、研究も。だいぶ前に話をしたことがあるけど、何と言うかオーラのある人だった。 すこしでも物理を勉強したことがある人なら、下の文章を大学１年生が書いたことに衝撃を受けるだろう。 Seiberg-Wittenの仕事について 本稿では、1994年に出されたSeiberg-Wittenの衝撃的な論文[SW94a,SW94b]を中心にして、近年非常に大きな注目を集めるようになってきたDualityのうち、S-duality(またはStrong-
パッとしない研究キャリアを積み重ねる方法:Geekなぺーじ
"How to Have a Bad Career in Research/Academia", Professor David A. Patterson、という発表資料がありました。 Patterson教授による2002年の講演資料です。 前半が研究/アカデミアの世界で「悪いキャリア」を着実に積み重ねる方法を解説しています。 後半では、悪いキャリアを歩まないためのアドバイスが述べられています。 以下、要約してみました。 実際に講演を聴いたわけではないので、発表の意図を汲めていない可能性も高いのでご注意下さい。 悪いキャリアを積み重ねる方法 大学の研究を知っている人であれば「その分野の第一人者は誰？」というのと「どうやって実現するの？」という質問を聴いた事があるはず。 これは良くない質問の例だ。 1. 「その分野」の第一人者になること 「その分野」における第一人者は一人しか存在できない。
イラストで知る研究の世界とその醍醐味
例えば大学4年で卒業し就職してしまうと（法学部や経済学部に多い）全くといっていいほど研究の世界を知らないまま社会に出ることになります。日本では、報道などのメディアに就職する方も学部卒ということが多いため、テレビ・新聞などで研究の世界について深く書かれた記事を目にする機会はほとんどありません。 NHKのサイエンス・ゼロなどの番組で、研究者の様子を垣間見ることもできます。しかし、番組は研究の世界の一側面を見せているだけであり（取材時間に比べてカットが多く、内容も製作者の主観に左右される）、研究の世界で活躍していて評判の高い人は、実はほとんどメディアにでてこない事情もあります（「21歳からのハローワーク（研究者編）」を参照）。そのような研究者は、論文という形で一生懸命アウトプットを出しているのですが、論文は学部教育や大学院、博士での研究トレーニングを経ないと読みこなせない（研究の内容だけでなく、
つまらない研究と言われないために最低限チェックすべき5つのこと - ｜ω・)ノ ＜黒猫の気まぐれ日記
最近学会で発表を聞いたり，論文を読むことも多くなってきたのですが，その際につまらないなぁ・・・と感じる研究もあります．もちろん，面白いと思う研究もあります．その差はどこにあるのか？と考えた時に，以下の5つの批判に耐えうるものであれば，最低限のラインはクリアしているのではないかと思います．(1)結局何がやりたいのかよくわからない何が言いたいのかよく分からない．意図が分からない．(2)その研究をする意義が理解できないテーマに意義がない．何に役立つのか分からない．どこがchallengeなのか．(3)根拠が弱く，説得力がない論理的におかしい．別の解釈も可能であり，根拠としては弱い．実験データが少なすぎる．(4)結果が面白くない当たり前の結果しか出ていない．目的と検証した結果の辻褄が合っていない．(5)新規性がない既にやられている．先行研究と何が違うのか分からない． 余談ですが，上に挙げた5つは，
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