英語論文執筆に参考になる資料がまとめられているサイトの紹介

「論文執筆/プレゼン資料作成時の参考資料」
というQiitaの記事には、英語論文作成に役立つ良質な資料がまとめられています。
https://qiita.com/k-kawakami213/items/5e7e1ffccbe708e6ac50
例えばマンチェスター大学のAcademic Phrasebankとか、https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/
私が以前推薦したMerriam Websterのオンライン版英英辞典とかhttps://www.merriam-webster.com/
日本語の論文執筆指南書や文法チェッカーなど多彩な資料が紹介されています。いろいろ掲載されているリンクをクリックしてみてください。役立つサイトです。

@はアットマークとは英語ではいわないそうです。英語の記号の読み方について

英語の記号の読み方について。
英語で>とか<とかの読み方、@の読み方とかについて迷ったことがありませんか。
すこしまとめておくことにします。英語の単語をいれるとその発音をYouTubeの動画で教えてくれるサイト、Youglishも活用してみてください。https://youglish.com/

先ず図の読み方です。Fig.2-1というを英語ではどう読むでしょう。
答え:Figure two dash one と読みます。-はダッシュと読むのですね。

電子メールのアドレスで*****@gmail.comと書いてあるとき読み方は?
答え:読み方は、*****at gmail dot comです。@はatと読みます。

ではアットマークそのもののことを英語ではどう読むのでしょう。
答え:@をアットマークと読むのは日本流で、英米ではat signとかat symbolというようです。

以上とか以下を示すこんなマーク(≤や≥といいます。はどう読むでしょうか。
答え:
≤これはThe “less than or equal to” signといいます。
≥これはThe “greater than or equal to” signです。
関連した記号の読み方は以下のとおりです。
=は equalsとよみます。equals signです。
≠はnot equal to
>はgreater than
<はless than
とよみます。他にもいろいろ記号があります。それらの読み方をまとめた「英語 @ めもらんだむ」というサイトも是非参考にしてください。上にあげた記号の別の読み方もわかります。また記号の読み方だけでなく、日付の読み方とかいろんなことを学べるサイトです。
https://memotec.net/etc/mark.html
英語の勉強に小学校の算数の教科書を読んで英語で問題を解くことが薦められていました。(たとえば国立国会図書館の個人送信資料でよめる本:松本享著 英語で考える本など)
そんな勉強に最適のサイトがありました。Math is Funというサイトです。
https://www.mathsisfun.com/

これは面白いサイトですよ。以上とか以下についてはこちらに説明があります。
https://www.mathsisfun.com/equal-less-greater.html
算数だけでなく数学や物理の記事もあります。またいろんな数学関係ツール集もあって役立ちます。

https://www.mathsisfun.com/math-tools.html
このサイトの英語はやさしいので、英作文の練習に使えます。どうするかというと、一つの古くからあるやり方を紹介しておきます。これは明治時代の先人が英語を学ぶのに使った方法だそうです。まずこのサイトのすきなところを読んでそれを日本語に訳しておきます。しばらくしてからその日本語の文章を、原文をみずに自分で英文に直してみてください。自分で書いた英文と、サイトにある原文を比較してどこが間違っていたかを調べると実力がつきます。

英語論文で単位の前に入れるスペースについて

東京大学の進矢 先生の研究室ホームページ
http://enzyme13.bt.a.u-tokyo.ac.jp/fushi/index.htmlと
twitterをときどき拝見して勉強させてもらっています。
https://nitter.net/sugargroove
今日みた先生のtwitterでは論文で%や℃の前にスペースをいれるのかどうかということについて議論されていました。
一般に単位で測る量を論文に書くときは、単位の前にスペースを入れるのが原則です。これは数字のあとのスペースが、掛け算を意味していると考えるとわかりやすいです。プログラミングでスペースは乗算を意味するので、なじみやすい解釈ですね。ということで30 kmとか100 mAのように、測定値のあとにスペースをいれて単位を書き込むわけです。それから唯一の例外は、角度を表す度(°)と分(′)と秒(″)でこれはスペースなしで使いなさいと教えてきました。また単位ではない℃や%を使う時には、数字のあとにスペースを入れてはいけませんと教えてきました。27℃とか100%とか書きなさいということです。

しかしtwitterの議論によると、最近では、この℃と%の前にもスペースをいれなさいという規則ができてきたようです。
国際度量衡局(BIPM)の決めたSI単位系の使い方の基準 国際単位系(SI)という冊子によると、℃もパーセントも共に数字の後にスペースをいれるそうです。こちらからhttps://www.bipm.org/en/publications/si-brochure
冊子をダウンロードして5.4.7節や5.4.3節をごらんなさい。
SI Brochure: The International System of Units (SI)
pdfファイルへのリンクはこちらです。
The International System of Units – 9th edition – Text in English (2019)
https://www.bipm.org/documents/20126/41483022/SI-Brochure-9-EN.pdf
日本語版は計量標準総合センターのサイト
https://unit.aist.go.jp/nmij/
の以下にあります。SI文書第9版(2019)日本語版及び関連資料
https://unit.aist.go.jp/nmij/public/report/SI_9th/index.html
pdfへのリンクはこちらです。

https://unit.aist.go.jp/nmij/public/report/SI_9th/pdf/SI_9th_%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E7%89%88_r.pdf
正誤表もご覧ください。
https://unit.aist.go.jp/nmij/public/report/SI_9th/pdf/20220714_seigohyo.pdf

でもいまのところ、℃と%の前にスペースを入れない流儀が生命科学系では主流みたいです。また、角度の表記についてのスペースをいれないという例外慣習は、国際単位系の冊子でも守るようにと書かれています。

研究倫理についてのeLearningを受講した話です

9月になりました。8月の末に、一年に一回受講することが大学できめられているeLearningの受講をすませました。日本学術振興会の「研究倫理eラーニングコース」というオンライン研修です。登録すればどなたでも受講できるそうです。
https://elcore.jsps.go.jp/top.aspx
その内容は別途発行されている
「日本学術振興会『科学の健全な発展のために』編集委員会編『科学の健全な発展のために-誠実な科学者の心得-』
丸善出版株式会社、2015(平成27)年」にもとづいているそうです。ですから登録が面倒な一般の方はこちらから
https://www.jsps.go.jp/j-kousei/data/rinri.pdf
pdfをダウンロードして読まれるとよいと思います。大学や研究所に所属しているかたはすでに受講を済ませておられるか、あるいはそのうちに受講指示がきて受講することになるので、個人で登録して受講する必要はないと思います。私は九大時代から結構な回数受講しています。昔と比べると、内容は徐々に改良されているのがわかります。以前こうしたeLearningの中にしばしば無批判に含まれていた、物理学者ミリカンのcherry picking疑惑とかメンデルのデータ操作疑惑の話(いずれもしっかりとした反論がなされていて、研究不正の例にするには問題がある話でした)などはこのeLearningの内容には含まれていませんでした。学生や研究者、事務の方などは受講が義務付けられていることが多いと思いますが、一度は受講しておくとよい内容の研修です。科学に興味がある一般の方もいちどはpdf版に目をとおしておかれることをお勧めします。

研究不正といえばこんなYouTube番組がありました。音声読み上げソフトをつかった動画で聞き取りにくいので、私は音を消して字だけを読むようにして視聴しようと思います。
https://youtu.be/OtXTv9KF1eY

この動画シリーズにもとづく本で、Kindle unlimitedに含まれている「奇書の世界史」という本にも収録されていますので、「ゆっくり」と俗称される音声読み上げソフトの声が嫌いなかたは、この本を読まれても良いと思います。とても面白い本なので一読をおすすめします。

日本の著作権法のおかげで、日本は外国もうらやむ機械学習のパラダイスだそうです!

今日は著作権についての論文の紹介です。
早稲田大学の上野達弘教授は著作権についての教科書や弁理士の知識のブラッシュアップや政府委員などもつとめられている著作権の専門家です。
http://www.f.waseda.jp/uenot/profile.html
Twitterで先生の以下の論文が話題になっていました。
アーティクル:情報解析と著作権——「機械学習パラダイス」としての日本
人工知能 36 ( 6 ) 745 – 749 2021年
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/36/6/36_745/_article/-char/ja/
論文はこのようにはじまります。以下に引用します。
「情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本
1.は じ め に
とかくドメスティックになりがちな(日本の)法学分野において,できるだけ国際的な発信を心掛けている筆者にとって,近時最大の持ちネタが,「情報解析のための権利制限」という著作権法上の規定である.これは,日本法の中では珍しく外国に自慢できるものだからである.簡単にいうと,この規定によって,機械学習など情報解析を目的とするのであれば,著作権等のあるコンテンツを自由に利用できるのである.したがって,この規定は人工知能の研究開発にとっても極めて有用な規定のはずである.諸外国にも同様の規定を設ける動きはあるが,日本法ほど広範で強力な規定は見られない.日本は,世界に例を見ない “ 機械学習パラダイス” なのである。」

極端な例としてはたとえば、AIにディズニーの映画やアニメのDVDなどを見せて学習させて、ディズニー風の新しいアニメを作って販売することは、たとえディズニー社が反対しても、法律違反にならないということだそうです。これはすごいことですね。日本では有料論文を学習させてAIを作って売ったり、無料公開したりしても著作権に触れないということになるのでしょうか。もしそうなら日本人の英文での執筆に計り知れない貢献をすることになりますね。著作権というものに興味がなかった方も、この日本語論文を読んで興味がもてたら、上野先生の他の本や論文を勉強してみたらいかがでしょうか。先生のホームページも紹介しておきます。http://www.f.waseda.jp/uenot/
httpsで見たい方は以下の早稲田大学のデータベースをどうぞ。
https://w-rdb.waseda.jp/html/100000865_ja.html

化学英語の13章という本を紹介します

国立国会図書館デジタルコレクションで、Albert Szent-Györgyi博士のIntroduction to a Submolecular Biologyの訳本(廣川書店発行)を探し当てた話を前に書きました。
https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2428890
その時はキーワード「廣川書店」で検索をかけて、図書で絞って発行日を新しい順にソートして、順に見ていくという方法で探しました。探しているとき偶然、化学英語の本をみつけたので紹介します。私の中学生のころにいっぱい翻訳本がでていた有名な有機化学の教科書の著者、Fieser夫妻(Harvard大学教授とResearch fellow)の著書 STYLE GUIDE for Chemistsの翻訳本です。「化学英語の13章 : 書きかた話しかたの手引き」というタイトルで翻訳されていました。ちょっと読んでみたのですが、私が昔疑問に思っていたことなどが選んで書いてあるように思える、とても良い本でした。135ページの短い本ですので皆さんも是非読んでみてください。きっと得るところがあると思います。https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2429348

岩波新書の「英語独習法」(今井むつみ 著)を読んでいます

コーパスや映画を活用した英語の勉強法について書かれている岩波新書の英語独習法 (今井むつみ 著)を読みました。今井先生のホームページには、この本のもとになったNHKのやさしいビジネス英語での先生の連載が公開されており、zipファイルでもダウンロードできますので読んでみてください。(NHK ラジオビジネス英語 連載(12回)2018年4月-2019年3月. 大人の英語の学び方 PDFというのが先生のホームページのこちらにあります。zipファイルです。)
はじめはこの連載で十分かと思っていましたが、この本は買う価値があると思います。是非購入して読んでみてください。スキーマというのを自分の中で構成して身につけることの重要性が書かれていて納得させられます。ちょっと思うのは、冠詞の使い方とかも結局スキーマの習得ということですが、それは機械学習みたいなものではないかということです。コンピュータの機械学習より高度な機械学習もどきを人間の脳がやっていて、それをスキーマを身に着けるというふうにおっしゃっているのかなと思いました。うまくトレーニングセットを用意すれば、だれでも英語のスキーマを身に着けられるのかもしれないと思いました。一読をおすすめします。

R Markdownとは?

R Markdownというのを聞いたことがありますか?これで論文を書いて、できた原稿をWordの原稿やpdfあるいはPower Point ファイルなどに自由に変換することもできます。本を書くことも出来るそうです。

データ解析をRで行った後、できたグラフを論文やレポートに貼り付けて仕事を完成させるのは普通に行われている作業です。しかしこの貼り付けると言う作業があるため、できた論文原稿やレポートにのっているグラフや表が、どんなRのプログラムやスクリプトで作られたかがわからなくなることがあります。よくあるこうしたトラブルを避けるには、レポートや論文原稿の内部に、Rでどんな解析をしたかをプログラムやスクリプトごと書き込んでおけばよいわけです。Rマークダウンは、Rのプログラムと普通の文書を同時にレポートにうめこんでおき、必要なときにpdfやdocxファイル、パワーポイントファイルなどなどを一発で生成できる道具です。RStudioからR Markdownが使えるので、だれでも簡単に再現性のあるデータ解析結果のレポートをつくることができます。これを使えば、一番最初に書いたような、このグラフを作ったR のプログラムを探す必要がなくなりますので、完璧に再現性のあるレポートを作ることができます。本としては、おすすめは
「再現可能性のすゝめ―RStudioによるデータ解析とレポート作成― (高橋 康介著)」共立出版です。
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320112438

この本の第一章が特に再現可能性の必要性についてわかりやすく書かれており、なぜRマークダウンが必要かがよくのみこめます。この本を買う前に、次のスライドやリンクで概要をつかめるのでまずこれらのリンクをたどってみてください。
R Markdown 入門 (Tokyo.R #91) https://rpubs.com/ktgrstsh/755893
R ユーザー以外も知るべき R Markdown 入門/Introduction-to-R-markdown-for-Everyone https://speakerdeck.com/ktgrstsh/introduction-to-r-markdown-for-everyone?slide=3

TokyoR98 RMarkdown入門 Visual modeではじめよう (niszet, @​niszet0)
https://nitter.net/tech_slideshare/status/1522109628125179904
このスライド末尾のほうにいろんな入門サイトのリンクがありますので大変参考になります。

母から聞いた不思議な体験談を紹介します

今日は科学とは関係のない話の紹介です。私の母から聞いた話です。母は幼いときに実母を病気でなくし、すぐ継母がきて奉公にだされたそうです。母が7歳の時、母のお母さん(当時29歳)が病気で亡くなる日のことでした。親戚が集まっており、私の母は病気のお母さんの隣の部屋で親戚の人に寝かしつけられていたそうです。眠っていた母がふと目をあけると、ふすまのところにお母さんが立っているので、「おかあちゃん元気にならはったんや!」、「おかあちゃんがそこに立ったはるやん!」と喜びの声をあげたそうです。しかし大人には何も見えていないようで、大人たちが、ものすごく怖がっていたと、母が話してくれました。私の母のお母さんはその日に亡くなったのでした。私の京都の家には、私の母のお母さんの位牌がありました。母が毎日その位牌に御線香をあげて手を合わせていたのを覚えています。私の母が亡くなった後、母の位牌も作って仏壇に並べたのですが、片付けているときに二つの位牌の裏を見て驚きました。私の母の命日と、母のお母さんの命日は同じだったのです。年末も近い、寒い京都の冬の日でした。

今日のリンクは以下です。明治大学金子研究室ホームページです。
https://datachemeng.com/
昨日、講談社のKindle ポイント50%セールで明治大学の金子先生の教科書を買いました。「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」金子弘昌著。これはとても面白い本ですのでおすすめします。また先生の研究室のホームページの上にあるタブにある「データ解析・研究者に関する情報」というプルダウンメニューをご覧ください。いろんな研究に関する知識をおしげもなく公開されているのでおすすめです。たとえば「データ解析・機械学習」のメニューhttps://datachemeng.com/summarydataanalysis/などをみてください。「学生・研究者へ」というメニューもお勧めします。https://datachemeng.com/forstudentsresearchers/
英語論文の書き方、発表の仕方などなど、様々なtipsも学べます。

論文のレフリーのやり方―おすすめの査読の手引き書がでています

論文をだすようになると、査読依頼がくることが増えてきます。昔は査読の仕方は先輩や先生に教えてもらっていたのですが、最近とてもよい本が出たので紹介します。水島昇さんの本です。
「科学を育む 査読の技法+リアルな例文765」(羊土社)という本です。
https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758121132/22.html
水島さんはノーベル賞を授賞された大隅先生の協同研究者でもあり、同時受賞を推す方も多かったと聞いています。私がJSTのさきがけの研究費をもらっていた時の仲間です。日本生化学会の会長もされていたことがあり、最前線で活躍されている科学者です。
この本は例文ものっていて、私が前に紹介していたように、オンラインで公開されているレフリーのコメント(たとえばここここにあります。前のEMBO journalのサイトでは論文を開いて、Peer Reviewというタブをクリックするとみられますし、後のeLifeのサイトでは論文を開いて、横のReferecesの下にあるDecision Letter―これは論文を掲載するかしないかなどについて編集部から著者へ送られてくるメールのことです―のところをクリックするとみられます)から学ぶ方法と組み合わせると、査読の要領がよくわかる絶対おすすめの本です。是非購入してお手元におかれることをすすめます。

なお九州大学の方はMaruzen eBook Libraryで無料で読めます。オンラインで読むのもいいですし、ダウンロードして読むのもおすすめです(ただし1日60ページの制限があります)。他大学の方もそれぞれの図書館がMaruzen eBook Libraryを契約しているならそちらで読むことが出来ると思います。
今日の写真は、秋の青空にかかる月(9月29日撮影)を背景に、落ち葉の季節の桜の木にかかったクモとクモの巣が写っています。拡大してよくみると一番下の枝の尖端あたりに蜘蛛がいるのがわかるのですが‥‥
昨日は散歩の途中、家の近くの路上でタヌキがたたずんでこっちを見ていました。ちょっと離れていたので、写真を撮ったのですがうまくとれませんでした。長いしっぽでよその家の庭にはいっていきました。間近にタヌキをみたのははじめてです。ハクビシンも住宅街をうろついています‥‥。