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『暮らしのなかのニセ科学』 ☆3

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理科教育の第一人者が語る「マイナスイオンや、玉ねぎで血液サラサラ」などのニセ科学の怪しさと危険性。メディアや企業の宣伝に騙されないように、消費者が正しいリテラシ一（それって本当に効果があるのかを科学的に考えること）を持たなければならないのです。

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古典的には「血液型性格判断」から、一時期話題になった「水素水」まで巷には科学的な根拠がなさそうな怪しげなものがあふれています。怪しげなニセ科学商品が蔓延することを防ぐために、薬機法（旧薬事法）・景表法（景品表示法）で効能の記載条件などが厳しく定められていますが、ニセ科学商品はあの手この手で消費者を騙そうとします。

逆に言うと、ニセ科学商品が使う騙し方の手口を知っておくことは騙されないことにつながります。最低限、「明確に効能が記載されているか」「その効果は科学的にどう説明できるのか」「それはヒ卜の健康に効果のあるものなのか」くらいを考えられるリテラシーを持っていれば大丈夫そうなのです。

この本を読むとわかること

ニセ科学をなぜ信じてしまうのか

  • ニセ科学に騙されてしまうヒ卜の認知システム
  • ニセ科学を受け入れてしまう心理的要因
  • ニセ科学の騙し方の手口

がんをめぐるニセ科学

  • がんのメカニズム
  • 免疫を高めてがんを治すという免疫療法は科学的か
  • がんの標準治療（手術・薬物療法・放射線治療）以外の治療方法はニセ科学
    • サプリとして市販されているアガリクスの危険性
    • サメの軟骨由来のサプリ（サメはがんにならない）の臨床研究結果
    • 活性酸素の働きを抑える（かもしれない）βカロチンの臨床研究結果
  • 国立がん研究センターが提唱している「がんを防ぐための新十二か条」

サプリメント・健康食品の効果は？

  • 怪しげなサプリ?健康食品の見抜き方
    • 薬機法（旧薬事法）・景品表示法との関係
    • 消費者を誤解させる表記の手口
    • 学会発表というお墨付きの怪しさ
  • 最近話題のあやしげなサプリたち
    • ウコン・グルコサミン・コンドロイチン・ヒアルロン酸・コラ一ゲン・DHA・コエンザイムQ10・黒酢・大豆イソフラボン

あのダイエット法、本当に効果的？

  • 死因の1位が脳卒中からがんに変わった理由
  • 米国の死因上位である心臓病のリスクが日本人は低い理由
  • 長生きできない若者世代
  • 一番長生きできるBMI (体重÷身長の二乗）
  • 失敗するダイエット・成功するダイエット
  • リバウンドのメカニズム
  • エネルギー・脂肪の燃焼順序
  • 脂肪が肥大化して凸凹したセルライトの医学的な位置づけ
  • マユツバもののダイエットが成功しているように見える別の要因

あの健康法に効果はある？

  • 症状を起こす原因を希釈して体内に取り入れることで健康になるというホメオパシーの効果
  • 血液ドロドロと心筋梗塞・脳梗塞は無関係
  • 玉ねぎで血液サラサラはメディアが生んだ誤解

食品添加物は本当に危ないのか？

  • 食品添加物の安全試験のやり方とヒ卜への危険性
  • 無農薬野菜に含まれているかもしれない天然農薬
  • 保存料が持つ大きな利点
  • モノサシにすべき生協の「食品添加物基準」

ニセ科学はびこる水ビジネス

  • 水道水とミネラルウォーターの品質基準の違い
    • 水道水とミネラルウォーターに含まれるミネラル量の差
  • 怪しげな水ビジネスがはびこる理由・背景
  • 薬機法（旧薬事法）で効能を謳うことが禁じられたアルカリイオン水
  • 水素水・活性水素の科学的裏付け
    • 大腸の水素産出菌

大企業も次々に：マイナスイオン?抗菌

  • 科学的な陰イオン（ネガティブイオン）と、マイナスイオンの違い
  • マイナスイオンと健康の関係
    • 2006年に東京都生活文化局がマイナスイオンを謳う広告を景表法違反として指導
  • 企業が喧伝する怪しげな効能
    • 卜ルマリン水・ゲルマニウム温浴・遠赤外線・銀イオン
    • 景表法違反で指導を受けたプラズマクラスター
  • 抗菌グッズの持つリスク

もっとも危険なニセ科学、EM (有用微生物群）

  • EM (有用微生物群）が危険な理由
  • EMの科学的根拠

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ベストビュー（過去1カ月）

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

投稿日：
生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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