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Ana Sayfaya Dön

ガーラ湯沢10:00。新高1娘がガーラ湯沢ファルコンをかっ飛ばしている。「鉄緑会や大学で恋は芽生えるかもしれないが、恋を育むのはスキー場である」と語る毒親からの逃げ足が速い速い。 #鉄緑会

210,210 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

【あるものを断定的に否定するのは非常に難しいという話】 なんとなく普段思ってることなので長くて申し訳ないんですが少し語らせてください。 筋肉の世界ではサプリやトレーニングの方法論について色んな人が意見を述べています。中には過激に「Aは無意味!」と断言する人もいます。しかしここで少し冷静に考えて欲しいのです。サプリでもトレ方法でもなんでも良いですが、あるものを断定的に否定するのはとても難しいものなのです。 あるものを仮にAとし「Aは全く効果がない!」と誰かが断言するとします。しかしそれはやや強引過ぎると言わざるを得ません。ある一つの実験などでAの効果が否定されたとしても、Aの効果が全くないと断言は出来ないのです。なぜならば、その一つの実験でAに効果がなかったとしても、条件を変えた他の実験では効果が認められたり事が往々にしてあるからです。 ある実験で効果が認められた!も ある実験で効果に優位差がなかった!も それは判断材料の一つにしか過ぎず、あくまでその条件下でその結果が出たに過ぎないということです。 どんな人が?どのくらいの量で?期間は?タイミングは?条件が変われば効果が変わる可能性は常にあります。ある一つの条件で効果がなかったとしても、別の条件で(ありとあらゆる条件のもとで!)効果が出ないことを断言するのは相当に難しいです。ある人たちにはすごく有効かもしれない。 例えばサプリと筋肉量の増大の関係なんかで言えば ・使用した人は充分な量を取っていたのか ・期間は短くなかったか ・他で沢山栄養をとっていたからそれ以上増やしても意味がないからサプリの効果が出なかったのではないか ・トレーニング熟達者でそれ以上筋肉量が増える余地がないから効果が少なかったのではないか ・そもそもサプリと併用しておこなったトレーニングの質に問題はなかったのか ・筋肥大の遺伝子による個人差が考慮に入っているか 、、、などなど沢山要素があります。同じ人だって増量か減量か、初心者かエキスパートか、トレーニングはしっかりやってたかそうでもなかったかで、筋肉の成長って全然違いますよね。そんなような変数だらけの中で一つの要素であるサプリに効果があるとかないとか断言することはとても難しいというわけです。 「AというサプリはBという条件下ではどうやら意味はあまりなさそうだ」というのならわかります。「Aというサプリは意味がない!」だと少し思慮が浅いかなと思います。 例としてサプリを挙げましたが、どちらかというとトレーニング方法をイメージしてまして、、、追い込むのはダメ!とか、高重量は無意味!とかの話もそう。そんなに簡単に断言なんて出来ません(ちなみにぼくは追い込むのも高重量も超有効だと思ってます)。 逆に言えば沢山のエビデンスに基づいて否定されてることは、かなりの確率で効果がないということにはなると思います(そう言ったものでも革新的な結果が突然出てきて覆されることもあるでしょうが)。 ちょっと皮肉を言うとIQの低い人は断定的な物言いを好み、IQの高い人は断定的な物言いを嫌うと言う話があります。深く考えれば自然とそうなると思います。 何が正しいか判断が難しい場面に差し掛かった時でも、安易に誰かが言った根拠の乏しい言説を盲信せず、どちらがよりベターかを多角的に判断していきたいものです。そうすることで失敗が減り、効率が上がり、結果が出やすくなってくると思います。

ヒサーノ@筋肉の人

173,390 görüntüleme • 2 yıl önce

数学の研究って何をしているのか、プーチン大統領が科学者に説明を求めた場面が話題になっています🧮 2+2=4なら誰でも分かる、でもそこから先で数学者は一体何を研究しているのか、分かりやすく教えてほしい、という問いかけでした。 科学者の答えは、今はデジタル革命の時代で、デジタルで動くもの全てに数学のアルゴリズムが組み込まれている、情報処理もSKIFのような分野もまさに純粋な数学だ、というものでした。 ただ、これだとやっぱり伝わりにくいので、身近な例に置きかえてみます。 スマホの地図が渋滞を避けて一番早く着く道を出してくるとき、裏側では無数の道の組み合わせから最速の経路を選び出す計算が高速で動いています🗺️ これは最適化と呼ばれる、まさに数学者の研究テマなんです。 ネット決済で番号が盗まれないのも、巨大な数を素数に分解するのは計算機でも途方もない時間がかかる、という数の性質を利用しているからです🔐 天気予報も同じで、空気や水蒸気の動きを表す方程式を解いて明日を先回りして計算しています🌦️ つまり数学者は、こうした仕組みそのものを新しく作ったり、今より速く正確に解く方法を探したりしているわけなんです。 そしてプーチン大統領は、では数学が先にあって、他の分野は後からついてくるのか、と重ねて質問しました。 科学者の答えは、いいえ、両者は並行して発展していくものです、というものでした。 物理や工学の現場から新しい難問が出てきて、それを解くために数学が前へ進む、という逆向きの流れも実際によくあるんです。 日本でも理数離れが心配されて久しいですが、私達が今使っているスマホや天気予報のどこに、学校で習った数学が隠れていたと思いますか❓ 学校教育を考え直さないと....

トッポ

12,105 görüntüleme • 1 ay önce

久しぶりに京大のキャンパスを歩き回った感想。むかしカオス度70%、いま7%。むかしの教養部の図書館(今の吉田南総合図書館)は誰でも入れるゆるい雰囲気で、近所の高校生のカップルが放課後よくイチャイチャしていたが、そんなの今では考えられない。休みの間もいつもダラダラ開いていた中央食堂も今は休み中は閉店。ダラダラするとこないやん笑。 むかしは門も建物も教室も365日24時間開いていて、よく教室に夜中に集まったり泊まったりしたものだが、いつの間にかすべてカギがかけられるようになった。 またキャンバス内にはホームレスやわけがわからない人たちが暮らしていたが、今はおそらくそんな人たちは締め出されるのだろう(もっとも居心地が悪くて来たいとも思わないかもしれないが)。 京大に限らず東大も含めていろんな大学に僕たちは夜中に忍び込んだりしていたものだが、むかしの大学には誰でも受け入れる包容力のようなものがあった(現状は知らないが、海外ではコロンビア大学もウィーン大学もそうだった)。京大では籍もないのに普通に授業を受けているやつがいたし、僕たちは基本的にどの学部の授業でも「興味があります」と言ったら教授たちから歓迎された。 「貧すれば鈍する」の部分もあるだろうが、タテカン禁止や吉田寮解体に見られるように反動的な力が働いていることも否めない。 機能性と効率性から言えば、キャリアの一環として勉強する場所としては今の方がすぐれているのかもしれないが、大学を専門学校のようにしてムダをなくしたことで失ったものも大きいと考えるのは僕だけではないはず。みなさん、どう思いますか?

春の岬少年☆どーどーちゃん❤️☆妹尾真則

131,505 görüntüleme • 29 gün önce