タグ

2018年2月23日のブックマーク (5件)

  • 【2018/2/23】 桂田智司による朝鮮総連本部発砲を支持するアカウント (閲覧注意)

    リンク いつまで続くかな? 桂田さんを信じています 日、昼休みに知りました事件です。朝鮮総連部に発砲したという事件で桂田智司さんが現行犯逮捕されました。どういう経緯でこの事件に至ったのかわかりませんが、桂田さんの普段からの言動を見ている者としては、この義挙を信じ、応援したいと思います。 ツイッター等では賛否両論ありますが、私は何か理由を付けて支援するというものではありません。事の真相が分かった時、そしてそれが納得できないものであった時に批判すれば... 1

    【2018/2/23】 桂田智司による朝鮮総連本部発砲を支持するアカウント (閲覧注意)
    spirobis
    spirobis 2018/02/23
    しれっと『日之丸街宣女子』の漫画家の垢が混ざっていませんかね?/この件、容疑者の思想の背景から探っていかないとこの問題の根本的な打開策が見えてこないだろう。
  • 消えない傷:性的虐待に遭って 第3章/3 罪の意識ない加害親 | 毎日新聞

    ●「支配欲」満たす 「娘が哀れで仕方がない。こんなふうにみんなを巻き込んで、自分に都合のいいうそをついて。僕はいいですよ、どんなことを言われても。うそをつかないと生きていけない娘が可哀そうでなりません」。に懇願されて原宿カウンセリングセンター(東京都渋谷区)に渋々やって来た50代男性は、大学生の娘への性的虐待を否認し続けた。 臨床心理士の信田さよ子さんは、男性に先だって摂障害で苦しむ20代の娘のカウンセリングをしていた。過と嘔吐(おうと)を繰り返す娘は初めて父親からの性的虐待を告白した。「中学生になると、父が毎晩のように入浴しているところをのぞき、やめるように言っても笑って続けるんです」。忙しい母親に心配をかけないように黙っていたが、回復のために勇気を出して打ち明けた。驚いた母親は夫を責めたが認めない。「お願いだ…

    消えない傷:性的虐待に遭って 第3章/3 罪の意識ない加害親 | 毎日新聞
  • 自民・渡辺議員、データ問題の質疑を「誹謗中傷クラス」:朝日新聞デジタル

    自民党の渡辺孝一衆院議員(比例北海道)は23日の衆院予算委員会分科会で、裁量労働制の不適切データ問題を巡る野党の国会質疑について、「誹謗(ひぼう)中傷クラス」と表現した。野党は午後の同委理事会で問題視する姿勢を示した。 渡辺氏は地元の「声」として紹介。「(加藤勝信厚生労働)大臣に同情の声が聞かれる。野党に負けず難局を乗り切って頂きたい」と述べた。そのうえで、「代表的な声」として「野党の言い分も分かる、ただ議論をなおざりにしてこのような誹謗中傷クラス、あるいは資料の不備を続けて批判するような(質疑)」と主張。「早く建設的な議論を進めるべきとの声」があると述べた。 立憲民主党の逢坂誠二氏は理事会後、記者団に「あたかも野党の質問が誹謗中傷であるかのような発言をされた。今後の扱いを協議する」と述べた。 渡辺氏は2012年初当選で当選3回。

    自民・渡辺議員、データ問題の質疑を「誹謗中傷クラス」:朝日新聞デジタル
    spirobis
    spirobis 2018/02/23
    沢山の労働者に関係するから、お粗末な報告で正当性を主張されても多くの人にとって困るのに、なぜこうした発言が出てくるか理解に困る。/ナベコー、よろしくない意味で全国区にでた。
  • 裁量労働制とはこういう制度

    かつて、これほど裁量労働制が話題になったことがあっただろうか(いや、ない)。 それほど、毎日、裁量労働制の話題で持ちきりです。 というのも、上西充子教授が追及している偽データ問題が発端です。 その件に関しては私が何か付け足すことはありませんので、ぜひ、以下の渾身の記事を読んでもらいたいです。 ・なぜ首相は裁量労働制の労働者の方が一般の労働者より労働時間が短い「かのような」データに言及したのか(その3まであります) ・裁量労働制の方が労働時間は短いかのような安倍首相の答弁は何が問題なのか(予算委員会に向けた論点整理) ・データ比較問題からみた政策決定プロセスのゆがみ:裁量労働制の拡大は撤回を(公述人意見陳述) そもそも裁量労働制って? とはいえ、裁量労働制ってどんななの?という人もいると思いますので、簡単に説明します。 裁量労働制は、現行法にもあります。 現行法では、労働基準法38条の3以下

    裁量労働制とはこういう制度
  • 事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました

    元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって1年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。 元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。 根的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の3つが必要だと思われる。 1. 統計能力関係及びそのプログラミングや可視化能力 2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力 3. 上を基にしたコンサル能力 私能力的には1がやや強く、その次に2がまぁまぁそして3はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。 入社理由データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事

    事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました