文献一覧: 巌佐庸 (著者)

3 0 0 0 OA 実験社会科学研究の支援

著者: 西條辰義下村研一蒲島郁夫大和毅彦竹村和久亀田達也山岸俊男巌佐庸船木由紀彦清水和巳
出版者: 高知工科大学
雑誌: 特定領域研究
巻号頁・発行日: 2007-07-25

特定領域「実験社会科学」の研究者のほとんどがその研究成果を英文の学術雑誌に掲載するというスタイルを取っていることに鑑み, 社会科学の各分野を超えた領域形成が日本で始まり, 広がっていることを他の日本人研究者, 院生などに伝えるため, 和書のシリーズを企画し, 勁草書房の編集者と多くの会合をもち『フロンティア実験社会科学』の準備を実施した. 特定領域におけるステアリングコミッティーのメンバーと会合を開催し, 各班の内部のみならず, 各班の連携という新たな共同作業をすすめた. 方針として, (1)英文論文をそのまま日本語訳するというスタイルは取らない. (2)日本人研究者を含めて, 高校生, 大学初年級の読者が興味を持ち, この分野に参入したいと思うことを目標とする. (3)第一巻はすべての巻を展望する入門書とし, 継続巻は各班を中心とするやや専門性の高いものにする. この方針のもと, 第一巻『実験が切り開く21世紀の社会科学』の作成に注力した. 第一巻では, 社会科学の各分野が実験を通じてどのようにつながるのか, 実験を通じて新たな社会科学がどのように形成されようとしているのかに加えて, 数多くの異分野を繋ぐタイプの実験研究を紹介した. この巻はすでに2014年春に出版されている. 継続の巻も巻ごとで差はあるものの, 多くの巻で近年中に出版の見込みがついた. さらには, 特定領域成果報告書とりまとめを業務委託し, こちらも順調にとりまとめが進んだ. 以上のように本研究は当初の目標を達成した.

2012-06-24 23:20:05
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https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-ORGANIZER-19046009/

2 0 0 0 岩波生物学辞典

著者: 巌佐庸 [ほか] 編集
出版者: 岩波書店
巻号頁・発行日: 2013

2018-06-01 11:03:04
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https://ci.nii.ac.jp/ncid/BB1177077X

1 0 0 0 OA 生態学・進化生物学における競争について

著者: 巌佐庸
出版者: 特定非営利活動法人組織学会
雑誌: 組織科学 (ISSN:02869713)
巻号頁・発行日: vol.43, no.4, pp.38-45, 2010-06-20 (Released:2022-08-20)
参考文献数: 13

生育・生存・繁殖などに必要な資源を利用している個体同士は,同種でも異種でも他の存在は互いにマイナスの影響を与える.これを競争と呼ぶ.生態学および進化生物学において,競争は生物界をつくり上げてきた基本的なプロセスである.進化において,異なるタイプの生物に生じる競争は自然淘汰および性淘汰の形をとって適応性をもたらす.それらのはたらき方や,細胞レベルの進化である発ガン過程について述べる.

2022-08-20 17:07:49
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1 0 0 0 構造化論理データベース上で動作するトークン型推論アルゴリズム (「知識表現・知識獲得とその応用」および一般)

著者: 鈴木秀明巌佐庸
出版者: 人工知能学会
雑誌: 知識ベースシステム研究会
巻号頁・発行日: vol.106, pp.17-25, 2015-11-12

2016-06-26 17:08:05
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https://ci.nii.ac.jp/naid/40020646579

1 0 0 0 動態モデルにおける完全アグリゲーション : 変数を束ねてもモデルの予測に誤りが生じないのはどのようなときか?(<特集2>生態学におけるモデル選択)

著者: 巌佐庸
出版者: 一般社団法人日本生態学会
雑誌: 日本生態学会誌 (ISSN:00215007)
巻号頁・発行日: vol.65, no.2, pp.169-177, 2015

生態学における数理モデルには、多数の変数を含み多様なプロセスを表現する現実的なモデルと、本質を捉えようとして少数の変数だけを追跡する単純なモデルとがある。モデルの対象となっているシステムでは、個体の間に、種だけでなく年齢、性、場所、社会的地位、体調などさまざまな違いがあり、詳細なモデルといっても、それらのいくつかを表現し、他の違いを無視して束ねることではじめて数理モデルとして成り立つ。本稿では、多数の変数を持つ複雑モデルと、少数の変数しか持たない単純モデルがあるときに、それらの間に矛盾が無いための条件について説明した。単純モデルの少数の変数は、複雑モデルの多数の変数から計算できるとした。単純モデルの変数の将来の変化について、複雑モデルにより計算した値から計算する正しい値と単純モデルを用いて計算した値とが、すべての状況で一致する場合には、完全アグリゲーションが成立するという。両者が力学系(非線形の微分方程式システム)で与えられる場合について、必要十分条件を導いた。例として、(1)複数の競争種を束ねた場合、(2)複数の生息地をまとめた場合、(3)齢構成を単純化した場合、(4)コホートの個体数と個体重を束ねる場合、(5)捕食者被食者系で両者の比率のみに注目する場合、などを例にとり説明した。完全アグリゲーション条件は厳しすぎて多くの場合に成り立たないが、どのような状況でモデルの単純化が誤差をもたらすかについての洞察が得られた。次に、単純モデルによる予測の誤差を最小にする最良アグリゲーションを議論した。モデルを短期的予測に使う場合と長期予測に使う場合で最良の単純モデルが異なることがわかった。