1冊目タイトル間違えた。
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『ホワット・イフ？――野球のボールを光速で投げたらどうなるか』
です。買いましょう。
クジラを解剖した後のヤバすぎる悲劇…動物解剖学者の“ニオイのお悩み”とは？ yamakei-online.com/... 日本一クジラを解剖してきた研究者・田島木綿子さんの初の著書『海獣学者、クジラを解剖する。～海の哺乳類の死体が教えてくれること』が発刊された。海獣学者として世… amazon.co.jp/...
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有言不実行も良くないので、『プラスチック・フリー生活 今すぐできる小さな革命』など参考にしつつ、個人でも（完璧はムリでも）脱プラを日常生活に取り入れてます。社会に深く浸透してるとはいえ、考えてみれば「これ別にプラじゃなくてもいいな…」というのも意外と多く。
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WWFコラボ図解、お読みいただき感謝です。プラスチックという人類史上に残る"便利"アイテムが、その便利さゆえに巨大な歪みを地球規模で引き起こしているという、とにかく厄介なプラスチック問題…。『脱プラスチックへの挑戦』など、参考図書も色々出てるので読んでみてね。
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『世界自然遺産やんばる 希少生物の宝庫・沖縄島北部』かつての同僚で、編集者・作家の安倍晶子さんが最後に手掛けていた企画です。安倍さんは昨年11月に他界しましたが、立派な本になりました。担当は朝日新聞出版の大坂温子さんです。amazon.co.jp/...
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[本] 新版 鉱物分類図鑑 323: 産状、成因、見分けるポイントがよくわかる 青木 正博 (著) amazon.co.jp/...
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以下の本とCELL、それに『Essential細胞生物学』は、ハイエクの『感覚秩序』を理解するために購入して、積読歴20年🤭。ただ『遺伝子の分子生物学』は、中村桂子先生と一緒に仕事や講演したので持ってて良かったです😊
ワトソン遺伝子の分子生物学 ジェームス・D・ワトソン amazon.co.jp/...
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ただ、現代では計算機で演算結果を見ながら学んだ方が分かりやすいと思うので、そういう人には『Rで学ぶ統計学 一変量統計編』をお薦めしたい。事実上の「赤本とほぼ同じ内容がRコード付きで学べるテキスト」で、Kindle版もあります
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赤本こと東大出版会『統計学入門』は現代から見ると陳腐化していたり冗長だったり中には舌足らずでやや厳密さを欠く箇所もあったりするけど、統計学の初歩中の初歩に当たる単変量解析のテキストとしてはこれ以上の定番はないので、初学者はまずここから入門するべきだと思う
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そしてどうでも良いけど、信頼区間の定義のところが赤本は微妙な記述だったなと思い出しながらp.225を読んでみたら、一応適切な頻度論的な定義の「断り書き」的なものがあった。ただしこれは『統計学のセンス』とか読んだ方が良い気がする
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正直その辺の統計学の「初歩中の初歩」の話題を適切に過不足なく学びたかったら、普通に赤本読めば良いと思う。下手な有料web講座とかでデタラメ教わるよりよっぽど確かだし、その後の統計学の勉強の足掛かりにもなるはず
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立花隆の宇宙からの帰還を読んで、宇宙に行った宇宙飛行士の多くが帰還後に大きな内面的変化を起こしているのを知った。
宇宙からの帰還 新版 (中公文庫) amazon.co.jp/... twitter.com/...
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【勝手に宣伝】コロワくん本もよろしく👶
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「日米で診療にあたる医師ら10人が総力回答! 新型コロナワクチンQ&A100」
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ちょうど今「事実はなぜ人の意見を変えられないのか」を読んでるんだけど共通する部分が多い。
なぜ今でも多くの人々が科学的根拠のない言説に支配されてしまうのか。
人の脳は何百万年も前からの産物であるのに対し、科学的データはほんの数十年前に誕生したツールだからだ
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食材の組み合わせを広げようと『フレーバー・マトリックス』読んで勉強中。いわゆるフレーバーペアリングとかフードペアリングの本ですね。科学は苦手なんですが思わぬ組み合わせを教えてもらえるし写真や図がすごく綺麗で見ていて楽しいです。
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[本] ロボット学者、植物に学ぶ―自然に秘められた未来のテクノロジー バルバラ・マッツォライ (著), 久保 耕司 (翻訳) amazon.co.jp/...
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コメントありがとうございます！佐川さんのご著書にインスパイアされました！まだの方はせび！
東大卒、農家の右腕になる。――小さな経営改善ノウハウ１００ amazon.co.jp/... twitter.com/...
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（科学者列伝）1979年の今日7/8 朝永振一郎先生が亡くなった．73歳．くりこみ理論による量子電磁力学への寄与により，1965年ノーベル物理学賞 nobelprize.org/...「スピンはめぐる」 amazon.co.jp/... はお薦めの一冊．
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米倉さんがお薦めしていた佐和本こと『回帰分析』を読んでみたら、様々なテキストでバラバラに解説されていることがこの1冊にほぼ完全にまとめられていて、巷で重回帰分析に関して論争になっていることの答えが九分九厘書かれていると言っても過言ではなかった。お薦めです
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