動向レビュー 査読をめぐる新たな問題 同志社大学社会学部：佐藤翔（さとう　しょう） １．はじめに：でたらめな「査読」論文　2014年2月、英Nature誌電子版に衝撃的なニュースが掲載された。SpringerやIEEEが出版している会議録の中に、コンピュータで自動生成された、でたらめな論文が掲載されていたというのである(1)。発見したのは自動生成論文を発見する技術を開発したフランスの研究者、Cyril Labbéで、彼の技術により100本以上の論文が自動生成によるものと特定された。その中には「査読が行われている」としていた会議録に載ったものもあった。 このような査読制度の信用をゆるがす告発が近年、相次いでいる。研究の質を担保するフィルターとして機能してきた査読に今、何が起こっているのだろうか。 ２．査読とは：形態と意義 　学術雑誌に論文が投稿されると、編集者は内容を審査するにふさわしい外部

2023.05.13 【応募付きクイズ】一見よく見る漢字クイズです。「田　」のときを考えると…？　#105 #ナゾトキ

提題全文掲載 単行本 - 自然科学 『科学を語るとはどういうことか　科学者、哲学者にモノ申す　増補版』への提題 松王政浩／谷村省吾 2021.05.28 2013年刊行の『科学を語るとはどういうことか』新版のため、須藤靖氏と伊勢田哲治氏に新たに対談していただくにあたり、松王政浩氏（科学哲学者）と谷村省吾氏（理論物理学者）に、提題をお願いしました。書籍には対談の体裁上、一部のみしか掲載できなかったため、全文を、こちらでお読みいただけるようにしています。これらの提題をもとに繰り広げられた議論については、ぜひ『科学を語るとはどういうことか　増補版』にてお楽しみください。 ■松王政浩氏からの提題 1（書籍ｐ.311） 本書が「科学」対「科学哲学」という構図でありながら、科学側の視点としては、概ね須藤さんの「物理学者」の視点でしか語られていない。この本の副題は本来「物理学者、哲学者にモノ申す」とすべ

数学に魅せられて、科学を見失う――物理学と「美しさ」の罠 作者:ザビーネ・ホッセンフェルダー発売日: 2021/04/09メディア: Kindle版物理学者は、自然法則の中に理論の自然さや美しさ、対称性、単純さ、統一性を求める。それは、自然法則はエレガントでシンプルなものであるべきなので、それを判断基準にすべきだ、という思想があるからだし、現在の素粒子物理学の世界は簡単な実験は終わってしまって難しい実験ばかりが残り、仮説を考えようにもデータがなく「自然さ」や「美しさ」といったとっかかりが必要だからという背景もある。 しかし、美しさや単純さは主観的な価値観であり、物理法則とは無関係だ。科学は芸術ではないし、人間の自然さの感覚に沿う理由も存在しない。ではなぜ科学では「自然さ」や「美しさ」が重視されているのだろうか。本書『数学に魅せられて、科学を見失う』は、まさにそうした「美しさ」と「物理学」を

オープンアクセス（OA）の査読誌PLOS ONEに、2020年10月21日付けで、各研究分野の主要な学術雑誌について、査読・プレプリントに関する方針の明確性等の調査結果を報告した論文が掲載されています。 著者らは、研究者が適切な学術雑誌を選択して研究成果を出版するためには、各雑誌の出版に関する方針が明確でわかりやすく示されているかが重要であるという立場から、主要な学術雑誌の査読とプレプリントに関する方針の調査を実施しました。Googleの提供する学術雑誌の評価指標“Google Scholar Metrics”において、総合順位で上位100位までの雑誌と各分野別の順位で上位20位までの雑誌から、合計171誌を調査対象としています。論文では、調査の結果として主に次のようなことを報告しています。 ・31.6％の学術雑誌は、査読の種類（ダブルブラインド、シングルブラインド等）に関する情報を提供し

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学術論文は先行研究や論拠として他の論文を引用します。こうして論文は別の論文に引用されていき、「知の連鎖」が発生していくわけです。 こうした論文間の連鎖をヴィジュアル化するツールとしてConnected Papersというものがあります。もともとは3人の若いエントレプレナーのサイド・プロジェクトとして始まり、実用化と無料公開にこぎつけたものらしいです。 試しに筆者らが書いた共著論文を入れてみると、次のようにネットワーク・グラフ化できます。これは検索対象に指定した論文と共通の引用や参照物のある「類似性」（必ずしも引用・被引用関係とは限らない）の高い論文をネットワーク化し、図示しているようです。 図中のノード（円状のもの）は論文を示しています。ノードの直系が大きいものは、引用数が多いことを示しています。ノードの色は出版年です（色が濃いものほど新しい）。類似の論文はエッジ（矢印）で結ばれ、似た者同

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http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521 https://anond.hatelabo.jp/20181010122823 私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。 はじめにCG分野の研究は、大雑把に分けると オフライン／リアルタイム　レンダリング 流体／弾性体 シミュレーション モーション 形状解析および形状処理画像処理というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生

人文系の文献の取り扱いとか業績についてちょっとだけ - dlitの殴り書き こちらの記事に賛同したので続いてみます。 確かに異分野の事情をお互いにわかっていたほうがみんな幸せになりますよね。パーマネントや学振の採用とか。 はじめに素粒子分野は大きく分けて 弦理論 (string)現象論 (phenomenology)格子場 (lattice)素粒子実験に分かれています。これらの間には超えられない壁がありまして全てをまとめるのはちょっと難しいのですがなんとか書いてみます。 間違いを見つけたら教えてください。 論文事情素粒子の論文は全て英語で書かれます。国内雑誌としてはPTEP（旧PTP）がありますがこちらも英文です。当然どれも査読があります。 業績リストの論文（査読なし）には国際会議や研究会の proceeding を載せたりします。 素粒子分野には論文投稿前に arXiv に載せる慣習があ

捏造データ・画像を駆使した科学論文の数々… 科学研究はバレない程度の不正をしてポイントを稼ぎ合う世界になっていないか？ それを防ぐためには現在の「査読」というシステムを根本から変えるべきではないか？

マンボウ属の分類をめぐる混乱を解決 2017年12月5日　ハイデルベルグ | ニューヨーク 日本の魚類研究者ら*が、今まで捕獲された魚類の中で「最も重い硬骨魚」を正確に同定し、学名を修正しました。当初、一般的によく知られているマンボウMola molaと考えられていた2300キロの巨大魚は、近縁種のウシマンボウMola alexandriniであったことがわかりました。この研究は、元広島大学の澤井悦郎博士のチームにより行われ、日本魚類学会英文誌Ichthyological Researchに発表されました。本誌はシュプリンガーが刊行しています。 硬骨魚類の骨格は、サメやエイのような軟骨ではなく、硬骨で構成されています。マンボウ類は世界最大級の硬骨魚として知られ、その驚くべきサイズと独特の形態は、何世紀にもわたって船乗りたちを魅了してきました。個体の大きさは全長3メートルにも達し、2000キ

東大の理系は、一年生から「科学の技法」を叩き込まれる。 『知的複眼思考法』を読んだとき、批判的に読み・考えるトレーニングを徹底させる東大の文系が羨ましいと思った。『科学の技法』を読んだいま、科学の技法をゼミナール形式で学べる東大の理系が羨ましい。 東大で始まった新しい試み「初年次ゼミナール理科」が凄い。 理系の一年生は全員必修で、1クラス20名の少人数を、教師＋TA（ティーチングアシスタント）できめ細やかに指導する。学術的な体験（アカデミック体験）を通じて、サイエンティフィック・スキル（科学の技法）を修得することを目的としている。 この科学の技法が羨ましい。前半が「基礎編」で、あらゆる研究をする上で基礎的となるだけでなく、仕事にも必須なスキルが紹介されている。後半が「実践編・発展編」で、研究チームを意識できるようなゼミを「ラボ」として開講し、そこで基礎的な演習を行う（垂涎だらけなり）。 ◆

「ダーウィニズムを信じていない」と私が中学二年のときの地学の先生は言い切った。彼はとても理知的な人に見えていたので、私の最初の反応は衝撃だった。「そりゃそうさ、猿から進化してきたと信じている奴らが幾らかいるからな、馬鹿だよ！」と私の隣に座っていた当時の最大の友人は笑いながら言った。私は本当になんといえば良いのか分からなかった……さらに、以下のようなことが私を混乱させた。その先生はダーウィニズムを信じているのではなく断続平衡説 [1] … Continue reading を信じていると言ったのだ。彼はこれ以上の説明をしなかったが、私は授業のあと数分間、何を彼が信じているのか知ろうと試みた。 その後、博識の古生物学者であるスティーヴン・ジェイ・グールド [2] … Continue reading に、彼が深く心酔していたことを悟った。そこで、グールドの長きに渡る協力者で、親友でもあるリチャ

こんにちは。スマートニュースの高橋力矢です。前回のブログでデータ分析+ゲーム理論を題材として、帰納と演繹をまとめる利点をお伝えしました。なんらかの入力 (e.g., ゲーム理論における利得表) があり、特定のアルゴリズム (e.g., 各プレイヤーの戦略的意思決定) を記述することで出力 (e.g., ナッシュ均衡) を得るアプローチは、ほとんどのソフトウェア・エンジニアが慣れ親しんでいるプログラミングそのものです。つまり多くのエンジニアが手がけるプログラミングの実態は演繹的プログラミングです。ではこの対極に位置する帰納プログラミング (Inductive Programming) はどの程度進歩しているでしょうか。 帰納プログラミングの一分野である確率プログラミング (Probabilistic Programming) は統計学や機械学習との関係が密接で、日本でも利用者の多いStanを