ドコモ いつでもカエドキプログラム

 昨日（12/28）、ドコモ　いつでもカエドキプログラムを使って、iphone14を借りた。

接着機構

接着の基本的な原理は未解明の部分が多く、接着は主に下の５つの要素で成り立っていると考えられている。

・力学的な接着(mechanical adhesion)

・化学的な接着(chemical adhesion)

・分散接着(dispersive adhesion)

・静電接着(electrostatic adhesion)

・拡散接着(diffusive adhesion)

参考リンク 接着　adhesion

バッテリー上がり（その後）

 結局、アウトバックのオルタネーターが壊れており、リビルド品を使って修理しても8万円弱ぐらいかかるので、5年落ちのスバルステラ（ダイハツ　ムーブ）を購入。アウトバックは下取りしてもらった。

Preface(1/3): Physical Chemistry from a Diffrent Angle

　経験上、熱力学の基本量であるエントロピーと化学ポテンシャルの2つは特に理解が困難である。エントロピーSは温度Tに関連する量であり、化学ポテンシャルμは物質量nに関連する量である。SとTのペアはあらゆる熱に関する作用を担い、その一方で、μとnのペアは化学反応、相転移といった物質が関与するあらゆる過程を制御する。その結果、Sとμには、素人考えでも相通じるものがある。

　本書では、エネルギーに加え、これらの中心的な量について、より単純なアプローチ方法を初学者に提案する。これらの量は、ある種の「指名手配書」を作るように典型的で簡単に観測できる物理量によって特徴づけられる。この現象論的な記述は、古くから行われてきた長さや、時間や、質量を測定するような直接的な測定法によって支えられている。

　このアプローチによって、化学ポテンシャルに基づいた予測といった実践的な結果が導かれる。更に、化学ポテンシャルは物理化学的な問題を扱う上で重要な鍵になる。この中心的な概念に基づけば、多くの他の分野への冒険が可能となる。温度、圧力、濃度における化学ポテンシャルの依存性は質量作用則、平衡定数の計算、溶媒和の法則、相図の作成といった様々な分野への「入口」である。この概念はたやすく衝突現象、拡散過程、表面効果、電気化学過程などに拡張することができる。更に同様の手法を使えば、普段はなかなか見ることのできない原子・分子レベルの問題まで解決できる。この手法により、エンタルピーH、ギブスエネルギーG、活性度aなど、従来使われてきた多くの熱力学量を排除することができる。これらの物理量の使用は排除されるわけではないが、ほとんどの場合、余分なものである。最適化された微積分を最適化することにより、計算が直感的に予測可能で、簡単に検証できるようになる。

deduction:控除
calculus：微積分

Windowsで漢字変換が2回しかできないときの対処法

 Windowsで漢字変換したところ、２回しか変換できなくなっていた。

参考リンクに対処法があった。

１．タスクバーの「あ」を右クリックし、IMEオプションを開く

２．「設定」→「全般」→一番下の設定項目「互換性」を「以前のバージョンのIME」を使うをオンにする。

参考リンク：Windowsで漢字変換が2回しかできないときの対処法

バッテリー上がり（3回目）

 今週の月曜日（12/19）に駐車場に止めてあるアウトバックのドアを開けても、電気系統さえつかなくなった。今まで、一応、セルモーター回っていたのに。また、ロードサービスを呼んで、今回はディーラーに持って行った。ちなみに、保険会社にロードサービスを依頼したら、次回から１万円程度の実費をもらうとのことでした。

DISM.exeとsfc /scannowでWindowsを修復する

 DISM.exeとsfc /scannowでWindowsを修復する

バッテリー上がり（2回目）

 今週の火曜日（12/13）の朝に車に乗ろうとしたら、エンジンがかからなかった。前回は11/22だったので、ここひとつきで２回もこのような事態になった。前回は４日間、今回は３日間乗らなかっただけなので、おかしいと思って、ディーラーは火曜、水曜と休みなので、車検を受けた修理工場で調べてもらったが、バッテリーもオルタネーターも問題なかった。

本当にひどいジャーナル記事を書くための10のヒント（2/2）

 ６．曖昧さ、矛盾を得意とする

　文章や言葉に曖昧さを持たせることで、興味を持った読者が何を伝えているのかわからなくなるようにするのです。計算流体力学の研究において、モデルという言葉を使うのが良い例です。この言葉を使う前に明確に定義しておかないと、ほとんどすべての意味を含んでしまうので、読者は全く混乱してしまいます。例えば、同じ研究対象に対して、建物、建築物、障害物、ブラフボディなど、同じものに対して異なる用語を使用することも効果的な方法です。そう、高校時代には、同じ言葉の繰り返しを避け、比較や比喩などを使うようにと教えられたことでしょう。それは忘れてください。科学論文は小説ではありません。読者の解釈は歓迎されず、書き手が失敗したことを意味します。読者はあなたの心を読むことはできず、あなたの論文を読むことしかできないのです。

７．不正確な参照元を使用する

　（研究仮説を述べるなど）明示的な場合を除き、科学論文のすべての記述は、適切な参考文献（他者または自分自身の過去の研究）または論文で報告された証拠によって直ちに裏付けされるべきである。例 "この種の数値シミュレーションと対応する測定値との偏差は、一貫して10％以下であることが示された（著者2016）". この文の最後に参考文献を追加することなく、この文が同じ論文で報告されたあなたの研究の結果であることを示唆しています。もしそうでないなら、参考文献を追加する必要があります。必要でないところに参考文献を追加し、さらに悪いことに、必要なところに参考文献を追加しないことは、あなたの発言の混乱と誤解につながるに違いありません。

８．客観的な記述よりも主観的な記述を優先する

　科学論文における記述は、知識や情報を伝えることを目的としています。良いコミュニケーションには、曖昧さのないこと、一貫性（ヒント6）、客観性が要求されます。しかし、個人的な偏見や感情的な関与などを表現した主観的な文章が好まれるかもしれません。もし、あなた自身が、新しい実験の結果と以前の実験の結果の偏差が20％であることに満足しているのなら、「偏差は20％です」を「非常に良い一致が得られました」に置き換えることで、その嬉しい気持ちを読者に伝えることができます。形容詞がどうであれ、このような主観的な表現は不正確で不適切なだけでなく、査読者や読者との意見の相違を生む一直線上の道です。

９．文法、スペル、図、表にはほとんど注意を払わない

　さて、調査は完了したので、次はそれを書き留めて、図表を作成する必要があります。せっかく苦労して書いたのに、文法やスペルを正しく使うことに時間をかける必要はないでしょう？レビュアーや植字工が直してくれるでしょう？図の凡例、軸の表示、単位......本文を読めば、それらが何であるかは明らかですよね？いいえ、そうではありません。第一に、編集者や査読者の受信箱にずさんな論文を捨てることは、特に査読者が自発的に行っている仕事に対して、強い無礼の表現です。彼らの時間は貴重であり、彼らはあなたのスペルチェッカーではありません。第二に、文法やスペルなどに無頓着な著者は、研究活動も正確でないと一般に考えられています。編集者、校閲者、読者からの信頼を失う一番の近道は、このコツに従うことなのです。

１０．編集者や査読者のコメントを無視する

最後に、上記のコツの有無にかかわらず、編集者や査読者があなたの論文の可能性を判断し、彼らからフィードバックを受ける段階に達するかもしれません。これらのコメントは必須であると明示されていることもあります。しかし、それをどうするかはあなた次第です。しっかりとした反論をすることは悪いことではありませんが、有効で重要なコメントを軽視して編集者や査読者を刺激しようとすることもできます。編集者への手紙や査読者への返信でコメントに対する広範な返答をしながら、本文にはその返答の要素を含めないというのは、それほど無礼ではありませんが、論文の質には同様に悪影響を及ぼします。編集者と査読者はあなたの未来の読者を代表しており、彼らがこれらの指摘をしたのには理由があります。彼らの意見に耳を傾けるのは賢明なことです。

参考リンク：10 tips for writing a truly terrible journal article

本当にひどいジャーナル記事を書くための10のヒント（1/2）

 １．自分の分野で出版された過去の文献を読むことを拒否する。

　文献調査は、価値ある研究活動にとって不可欠な出発点であり、あらゆる出版物の確かな基礎を形成するはずです。にもかかわらず、多くの若手研究者はこの段階をスキップし、以前に行われたことに気づかず、以前の研究を繰り返すことになります。以前の研究が不完全なものでない限り（研究していないのだから分からないだろうが）、これは時間と資源の完全な無駄遣いとなる。論文発表のプレッシャーは、不完全な文献レビューの正当な言い訳にはなりません。自分の研究プロジェクトを考える前に、著者はまず情報源を集め、読み、研究し、考察する必要があります。自分のプロジェクトを実施したら、それを書き留め、慎重に文脈を組み立てて、初めて出版に向けて提出すべきなのです。これは何ヶ月も、時には何年もかかる作業である。出版されたものをすべて読むのは不可能だと言う人もいます。自分の研究分野に絞り込んで、タイトルとアブストラクトだけを読んで差別するのであれば、そうはいきません。そのため、アブストラクトは時間を節約するために書かれるのです。

２．怠惰な道を選び、剽窃する

　出版へのプレッシャーが高まり、ジャーナル論文の締め切りが近づくにつれ、楽な道を選ぶのはどうでしょうか。ヒント1を無視することになりますが、実際にいくつかの記事を読まなければなりませんが、何か気に入るものが見つかるかもしれないという利点があります。そして、本当に気に入ったら、それをコピーしてみてはどうでしょう？適切な引用符と引用を追加することなく、単に1つまたは複数の文章をコピーして貼り付けるだけで、元の作品になります。あるいは、結果そのものをコピーしたり、記事全体をコピーしてはどうでしょう？おそらく、毎年何万もの記事が出版されているので、誰も気づかないでしょう？もう一度考えてみてください。まともな文献調査をしている人なら、あなたの分野の研究者の大半は、あなたの論文が出版された時点ですぐに気づくでしょう。剽窃は出版倫理に対する重大な違反であり、場合によっては著作権侵害になることもあります。ほとんどの学術出版社は、Crossref Similarity Checkなど、剽窃を検出するための非常に精巧な手順を導入しており、厳しい処分が下される可能性があります。例えばエルゼビアは、盗用された論文をオンライン上に残し、すべてのページに大きな赤い文字で「撤回」と刻印し、公式の盗用メッセージも表示します。剽窃は、どんなに小さなことでも、剽窃された文書がどんなに古いものでも、学問的な自滅への非常に有効なルートなのです。

３．論文の重要な構成要素を省く

　なぜこの論文を掲載する必要があるのか？学術界にどんな新しい知見をもたらすのか？方法論はしっかりとしているか？結果は信頼できるか？結論は正当化されるか？これらは、編集者や査読者が、あなたの論文が具体的かつ論理的な順序で回答する必要がある質問です。

    最新技術の要約

    知識ギャップの特定

    新規性、目的、研究範囲の特定

    適用された研究方法

    得られた結果

    結論

もし、質の悪い論文を作りたいのであれば、これらのどれかを省略すればいいのです。特に、研究方法の詳細な説明を省くことで、他の人があなたの研究を再現することができなくなります。さらに、読者に大きな頭痛の種を与えたければ、これらの重要な構成要素の一部または全部を別の順序で表示するようにしましょう。 研究論文が何十年もの間、上記のような順番を守ってきたのには、それなりの理由があるのですから、このアプローチに従うのもよいでしょう。

４．過去の出版物を軽んじる

　科学研究と学術出版において、尊敬の念は最も重要なものです。自分の専門分野と誇らしげに呼んでいる小さなサブフィールドでさえ、あなたが地球上で最初の研究者である可能性は極めて低いのです。一般に、多くの研究成果はこれまでに行われ、質の高い学術論文や会議記事、報告書として慎重に報告されています。この研究成果を軽視する方法はさまざまです。限定的すぎる文献レビューで過去の出版物の一部または全部を無視したり、過去の研究を間違った著者のものとしたり、他の人の出版物を否定するような発言をしたり、などなど。また、自分の貢献の重要性や新規性を過大評価することで、無礼な態度を示すこともあります（次のヒントを参照してください）。しかし、あなたの論文の査読者になる可能性が最も高いのは、まさに同じ、または類似のトピックに関する過去の出版物の著者であることを覚えておくとよいでしょう。彼らを見下したり、不快にさせたりすると、あなたの論文に対する評価が上がらないかもしれません。不完全な参考文献リストもまた、逆効果です。著者の中には、他人の研究を引用することで、自分の貢献の新規性が損なわれると考える人もいます。しかし、それは逆効果です。正しい引用は、著者が関連する先行研究を知っており、真に斬新な貢献を定義する能力が実際にあることを証明するものです。

５．自分の貢献を過大評価する

　本当にひどい論文になるための良い材料は、他の人が行った以前の仕事についての否定的な記述、不正確で不当な自己満足、批判的な自己反省の欠如、要するに謙虚さの欠如です。あなた自身の研究は、他の人が行った過去の研究よりもずっと優れており、より綿密で、より広く適用できる結論になっていますよね？もう一度考えてみてください。一般的に、自分の仕事よりも他人の仕事の方が、その欠点を発見しやすいものです。これは、自分の仕事が優れているということではなく、自分の仕事の欠点を批判的に自省し、それを論文で正しく報告する必要があるということです。また、自分では気づかなかった欠点を指摘してくれる共著者や査読者が必要だということでもあります。そして、あなたはそのことに感謝すべきです。結局のところ、研究分野やトピックが何であれ、あなたの出版物は、せいぜい科学の小さなサブフィールドにおける知識の進歩の長い連鎖のごく小さなリンクに過ぎないのです。

参考リンク：10 tips for writing a truly terrible journal article

Laboratory Automaion (Lab automation)

 実験室における実験の自動化は、生物系で進んでいた感があるが、ほかの分野にも拡張される予感。特に、実験の効率化はもとより、研究では特に重要な不正防止や、トラッキング機能について大きなアドバンテージがあると思う。その一方で、実験手順は変更（スクラップアンドビルド）が多く、システム化するメリットがあまりないようにも感じられていた。今後は、データサイエンスと相まって、同じ実験の多量のデータが必要になってくると思うので、とてもよろしいと思う。

"laboratory automation is smaller faster and cheaper"

参考リンク

Laboratory Automation 月例勉強会

Why Do We Need Lab Automation?

AutoIt(実験装置を自動で動かすためのスクリプト言語)

Lenovo、今度はThinkPadにユーザーデータ収集ソフトを潜ませていた

古いネタですが、気になったので、リンク貼りました。

今は、どうなっているのでしょうか？

Lenovo、今度はThinkPadにユーザーデータ収集ソフトを潜ませていた

Lenovoのシステムにはインターネット上のサーバーと通信するソフトウェア・コンポーネントが含まれている場合がある - ThinkCentre, ThinkStation, ThinkPad