著者
土田 あさみ 秋田 真菜美 増田 宏司 大石 孝雄 Asami TSUCHIDA AKITA Manami MASUDA Koji OISHI Takao
巻号頁・発行日
vol.57, no.2, pp.119-125,

ノラ猫問題を解決する一つの対策として地域猫活動が各地で行われており,一部の行政でその活動を支援している。そこで,その支援状況とその効果を検討するために,全国の自治体を対象として調査用紙を配布し,2008年度における情報を収集した。その結果,東京都特別区で地域猫活動を支援する行政が多く認められた。また,政令指定都市,中核市および都道府県のいずれの行政でも地域猫活動の地域がないと回答したところが多かった。条例や制度,避妊去勢手術費の補助,講習会開催等の支援措置は,東京都特別区および東京都市部で多く,中核市および都道府県では少ない状況であった。今回の調査では地域猫活動を行政が支援することが,猫に関する苦情の減少,猫の処分数の減少,また住民間の親密の増加等に対して有効であるかどうかについては明らかにならなかったものの,行政機関がノラ猫対策を早めにとることや,その支援を積極的に行うことなどが,猫の処分数を減らすのに有効である可能性が示唆された。
著者
土田 あさみ 秋田 真菜美 増田 宏司 大石 孝雄 Asami TSUCHIDA AKITA Manami MASUDA Koji OISHI Takao 東京農業大学農学部バイオセラピー学科伴侶動物学研究室 埼玉県吉川市健康福祉部 東京農業大学農学部バイオセラピー学科伴侶動物学研究室 東京農業大学農学部バイオセラピー学科伴侶動物学研究室 Department of Human and Animal-Plant Relationships Faculty of Agriculture Tokyo University of Agriculture National Pension and Health Insurance Division Yoshikawa City Office Department of Human and Animal-Plant Relationships Faculty of Agriculture Tokyo University of Agriculture Department of Human and Animal-Plant Relationships Faculty of Agriculture Tokyo University of Agriculture
出版者
東京農業大学
雑誌
東京農業大学農学集報 (ISSN:03759202)
巻号頁・発行日
vol.57, no.2, pp.119-125,

ノラ猫問題を解決する一つの対策として地域猫活動が各地で行われており,一部の行政でその活動を支援している。そこで,その支援状況とその効果を検討するために,全国の自治体を対象として調査用紙を配布し,2008年度における情報を収集した。その結果,東京都特別区で地域猫活動を支援する行政が多く認められた。また,政令指定都市,中核市および都道府県のいずれの行政でも地域猫活動の地域がないと回答したところが多かった。条例や制度,避妊去勢手術費の補助,講習会開催等の支援措置は,東京都特別区および東京都市部で多く,中核市および都道府県では少ない状況であった。今回の調査では地域猫活動を行政が支援することが,猫に関する苦情の減少,猫の処分数の減少,また住民間の親密の増加等に対して有効であるかどうかについては明らかにならなかったものの,行政機関がノラ猫対策を早めにとることや,その支援を積極的に行うことなどが,猫の処分数を減らすのに有効である可能性が示唆された。Activities by community volunteers who care for stray cats, such as neutering and caring for stray cats, were supported at various administrative levels in Japan. In order to identify the status of the activities in which support is provided by the administrations and to assess the effect, we conducted a questionnaire survey to each government in 2008. The activities to support volunteer activities related to stray cats was significantly higher in the 23 wards of Tokyo than in other cities in Tokyo. Many of the local administrations did not have information about whether there were any such activities. There were significantly more administrations in the 23 wards of Tokyo and the other cities in Tokyo than in local administrations, which supported the activities such as enacting ordinances and animal protection promotion plans, and providing financial assistance to cover the cost of sterilization surgeries. This study could not clarify the effects of these support activities on reducing the number of and the nuisances caused by stray cats. However, it was suggested that efforts at the early period by every administration to assess the situation of stray cats and offer support activities would make the animal protection plans more effective.
著者
秋田 真
出版者
経済教育学会
雑誌
経済教育 (ISSN:13494058)
巻号頁・発行日
vol.37, no.37, pp.138-144, 2018-09-30 (Released:2019-05-13)

小学校社会科の授業で扱われる基本的人権の尊重を児童に主体的に学ばせるための試みとして,J.ロールズが提唱した「無知のベール」を用いることの効果を検証した。青森県内の小学6年生に,経済的公正を勘案させる教材を用いて,4つの立場(会社社長,サラリーマン,大学生,失業者)でロール・プレイングをさせた。プレイでは,税制や年金制度について意見を述べ,政策判断をするよう指示した。その後に,「無知のベール」を被り自分の立場が分からない状況で,再び,同様の政策判断をさせた。その結果,「無知のベール」を用いることによって,児童の判断がより基本的人権を重視したものに変化することが確認された。
著者
秋田 真彦 増山 繁
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.45, pp.361-362, 1992-09-28

本研究は4層ニューラルネット[5]を用いて2種類の楽器の単音の混成音から各楽器の単音を識別、分離し、音高を同定することを目的とする。では、ニューラルネットを用いた楽音識別の研究がなされている。ところが、音高の識別まで試みようとすると、そのままではネットワークの規模が大きくなり、多くの学習時間を要し、また、汎化できなくなる可能性がある。そこで、本研究ではニューラルネットの規模を縮小するため入力に対して主成分分析12,61を用いるアプローチをとり、以下の手続きでクラスター分割を容易にさせると同時に、入力情報を圧縮する。1.テンプレー卜のための音声データをメモリ上で合成し、一つの音声データに対し、10個の任意に定めた解析点から256点フーリェ変換する。2.一つの音声データを1行256列の行列に対応させると、(10×音声データ数)行256列の行列ができる。これに対し主成分分析を行ない、256行256列の固有ベクトルQ得る。また、Qを寄与率の高い順に並び変えたベクトルQ'を作っておく。3.一定の累積寄与率を定めておき、Q'のうちその累積寄与率を実現するまでに影響するQ'の行数nだけコピーしたn行256列の行列Q"を作る。4.Q"に1行256列の音声データの転置(256行1列の行列)を掛けると、1行n列の行列を得る。これは音声データ群を主成分分析し、(1-累積寄与率)×100%の誤差範囲内におさまる第n主成分までの座標である。5.こうして得られたn次元の座標を入力とし(入力素子は、素子)、ニューラルネットワークを組む。この結果、例えば2章に示すように、通常なら256入力のところを2入力に削減することができた。本稿では、第2章で単一楽器の単音から音高を識別する実験を示し、3章で2つの楽器の単音の混成音から楽器を分離、音高を識別する実験を示す。なお、類似した実験例では、阿部[1]らがニューラルネットを用いて単音からの楽器識別を行ない、片寄[3]はアコースティックアルゴリズムコンパイラを用いて音源分離および採譜を行なっている。また、田村ら[4]は4層ニューラルネットを用いて雑音抑制の解析を行なっている。本研究ではまず、実際の楽器音を用いず、メモリ上で合成した波形を用いて実行可能性を検討した。メモリ上での合成、各係数での解析、ニューラルネットワークのプログラムはすべてSun SPARC Station1上でC言語を用いて作成した。