かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨

論文は多くの場合英語で書くわけですが、残念ながら論文の質は一部英語の文章力で判断されてしまいます。 文章が読みにくければ、査読者の読む気がうせます。そうなると良いスコアを得ることは非常に難しいものです。 ChatGPTをご存知でしょうか？無料でAIになんでも聞けるツールなのですが、なんとその英文校正能力が素晴らしいのです。 これを上手く使えば、英語のハンデをうまく解消できます。 この記事では、ChatGPTで英文校正をする際、どういう点に気をつければよいか、自分の経験をもとにまとめました。 論文の英文校正はChatGPTがピカイチ ChatGPTとはAI（自然言語処理）により、まさに「AIとチャットする」無料のサービスです。 OpenAIというプロジェクトで歴史があるようですが（詳しくは調べていません）、特に去年にtrainingが完了した現在のバージョンは、本当に素晴らしい出来です。 こ

2022年9月末で北陸先端科学技術大学院大学の博士前期課程を修了し、修士（情報科学）が授与された。働きながら通い始めて丸3年かかった。 学位記。大変だったので嬉しい…とても大変だったので学位記が届いたときは万感の思いだった。ただ、このエントリを書いたのは「すげえだろ」とかそういうのとはどちらかと言えば真逆の感情で、僕の修士課程がどのくらい低空飛行でどのくらい誰にでもできることなのかを詳らかにして同じような境遇の人を鼓舞することが目的だ。そのために敢えてみっともない、見栄を張りたいなら書く必要のない恥まで含めてある。学位というものに一抹の未練がある人は是非読んで欲しい。 筆者について進学時36歳、修了時39歳。 職業はソフトウェアエンジニア。2児の父。4流大の文学部卒。 暇な人は過去のエントリに詳しいが、別に読まなくても構わない。 入学まで僕が大学院進学を決意したのは元同僚で友人のさのたけと

※追記：本記事では論文誌、学会名や社外講座名などを伏せております。もし必要でしたらSNS等にてお尋ねください（少しググれば見つかりますが）。 私は2022年3月に博士号（工学）を取得しました。いわゆる社会人博士というものです。 自分が博士課程に在籍していたときに、他の方のブログを読んで参考になったので、このようなものは数が多いほうがよいだろうと考え、自分の記録も残しておこうと思います。この記事が誰かの参考になれば幸いです。 tl;dr 研究者としては並以下の、プログラミング好きな研究者（40代管理職）が、4年かけて、「新しいソフトウェア作ったよ」という仕事とは無関係のテーマで博士号を取りました。 どのような人間か 私は企業の研究所に務めている研究者です。物理実験系の修士課程を修了し、情報系の研究所に入社するという、やや異色の経歴です。博士課程進学時（2018年4月）の肩書は主任研究員で、部

サイト「みんなの自動翻訳＠TexTra」より 英文などを自動翻訳したいとき、アメリカのグーグルが開発した「Google翻訳」を利用するという人は多いだろうが、今は、世界一高精度な自動翻訳ツールはドイツのDeepL GmbHが開発した「DeepL」だといわれている。 だが、日本が開発したある自動翻訳ツールもかなり優秀だという。6月にあるTwitterユーザーが呟いた投稿が多くの“いいね！”を集めるなど話題を呼んでいた。それによると、無料の「みんなの自動翻訳＠TexTra（テキストラ）」（以下、TexTra）という自動翻訳サイトがDeepLに勝るとも劣らない性能を誇り、しかも開発したのは日本の国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT（エヌアイシーティー））なのだという。 しかし、このツイートで注目を集めたTexTraだが、DeepLの1日の閲覧数が数百万回といわれているのに対し、TexTra

医師では、特に研究職でなくても医学論文を読むことや自ら執筆することが広く行われています。こうした医学論文への関わりは医師のキャリアにとってどのような意味をもつのでしょうか？医師1,412名のアンケート結果を紹介します（回答者の属性）。 医師は医学論文をどれぐらい読んでいるのか？ 医師は普段医学論文をどのぐらい読んでいるのでしょうか？その頻度について質問したところ、回答は下図のようになりました。 「日常的に読んでいる」が25％、「ときどき読んでいる」が42％、「あまり読んでいない」が25％、「全く読んでいない」が8％という結果となっています。 また、1ヶ月で読む論文の本数については下図のようになりました（「全く読んでいない」医師を除く）。 「0本以上2本未満」が28％と最も多く、「2本以上4本未満」が27％と次いで多くなっています。中央値は3本／月となっています。 一方で、「10本以上」とい

齊藤 輝(まんちゅう）💪✨英検1級再挑戦（6月2日） @manchuu11355 amazon.co.jp ちなみに川原先生の著作で個人的に一番好きなのはひつじ書房から出てる『「あ」は「い」より大きい』です。これを読むと音象徴のことが頭から離れなくなるのでオススメです。 リンク Wikipedia 川原繁人 川原 繁人（かわはら しげと、1980年 - ）は、日本の言語学者、認知科学者、音声学者、理論音韻論者、実験音韻論者。 専門は主にインターフェイス論（特に、音韻論と音声学、形態論や統語論とのインターフェイス）や音象徴、実験言語学一般。実験やコーパス分析に基づいた言語理論の研究を多く行っている。ジョージア大学、ラトガーズ大学助教授(Assistant professor)を経て、現在慶應義塾大学言語文化研究所准教授。 東京都世田谷区出身。和光幼稚園小学校、攻玉社中学高校出身。1998年

「ことばと心の謎」に迫る研究のきっかけ ある日、町の乳幼児健診から帰ってきた心理士の妻が、ビールを飲みながら「自閉症の子どもって津軽弁しゃべんねっきゃ（話さないよねぇ）」と言ってきました。 障害児心理を研究する私は、「それは自閉症（自閉スペクトラム症：ASD）の独特の話し方のせいだよ」と初めは静かに説明してやりました。しかし妻は、話し方とかではなく方言を話さないのだと譲りません。 やり取りするうちに喧嘩になり2、3日は口を利いてくれませんでした。こちらも長年、その道の研究職であるつもりでしたから、たとえ妻でもこんな意見は聞き捨てならず引くに引けません。 「じゃあ、ちゃんと調べてやる」 これが思いがけずその後十数年にもわたる「ことばと心の謎」に迫る研究のきっかけだったのです。 私は軽い気持ちで、知り合いの特別支援学校の先生方にこの話をしてみました。するとなんと妻の発言を支持する意見ばかりが寄

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角尾 舞｜Mai Tsunoo @ocojo ネトフリの「赤ちゃんを科学する」というドキュメンタリーで知った研究で、赤ちゃんには「自分がキライなものを好きな人が、他人から邪魔されると喜ぶ」という性質が生まれつきあるらしい。 つまり、自分と思想が異なる他者を受け入れるためには、大人になる過程での教育や知識が不可欠なのだという。 2021-06-10 01:32:00 角尾 舞｜Mai Tsunoo @ocojo 「書いてある日本語の意味がわかりにくい」という指摘が増えてきました…。深夜に推敲せずに投稿して申し訳ない。 「赤ちゃんがキライなお菓子」があって、その「キライなお菓子を好きなワニさん」がいて、その「ワニさんを邪魔するゾウさん」のことを、赤ちゃんは好む傾向がある、ということです。 2021-06-10 21:52:31 角尾 舞｜Mai Tsunoo @ocojo 研究者の名前がすぐに

多数の学術論文を無料で公開しているサイト「Sci-Hub」は、学術雑誌出版社大手のエルゼビアなどから訴訟を起こされています。2020年12月にエルゼビアがインドのデリー高等裁判所に訴訟を起こした件を受け、インドのメディア「The Wire Science」のシッダールト・シン記者が、Sci-Hubの運営者でありカザフスタン出身の神経科学者、アレクサンドラ・エルバキアン氏にインタビューを敢行しています。 An Interview With Sci-Hub's Alexandra Elbakyan on the Delhi HC Case - The Wire Science https://science.thewire.in/the-sciences/interview-alexandra-elbakyan-sci-hub-elsevier-academic-publishing-open

１００冊読む時間があったら論文を１００本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers の続きというか、補遺。 大学等に所属してる人は、そこの図書館と契約してる有料データベースを駆使されたし（使い方はガイダンスがあったりするし、図書館のレファレンスでも教えてくれるだろう）。っていうか、言うまでもないだろ、そんなことは。 ここではフリー（市井）の人が使える手を考える。手はたくさんあるが、いっぱいあっても混乱するだろうから、少しだけ。必要なら追記していく。 とりあえず３つのケースに分けてみた。 １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている ２．読みたい分野、知りたいジャンルくらいは決まってる ３．何からはじめればいいのか、さっぱりわからん 番外．論文なんて本屋で買えるぜ １．読みたい論文が決まっている、タイトルも分かっている Ａ．まずは