利根太郎の競輪人間学輪 競輪は走る格闘技

2024年02月21日 23時18分23秒 | 未来予測研究会の掲示板

何度も、痛いめにあってきた競輪ファンたちは少なくないだろう。

競輪は基本的にラインの番手選手が断然有利なのだ。

だが、その番手を別のラインに奪われることがあるのだ。

そこが、走る格闘技の競輪の所以なのだ。

 FⅠ 小田原競輪 ラッキークッキー賞争奪戦

初日(2月21日)

5レース

並び予想 7-5-1 2(単騎) 3-6-4

利根太郎は、この日、一番の勝負レースと思い込み、全額5-7-1 5-1-7に投じてしまう。

勝負に負ければ、即、取手競輪場からの「お帰り」の結果となる。

だが、利根太郎の甘さが露呈した。

 競輪は走る格闘技の教訓を完全に忘れていた。

7-5-1の地元ラインは無風ではなかった。

案の定、3番選手が7番の番手を奪い取り、本命の5番は敗退するのだ。

結果 3-6 1,080円(5) 3-6-2 8,120円(28)




選手名 着差 上り 決ま
り手
S

B
勝敗因
× 1 3 五十嵐 綾   10.3 S  
2 6 岡部 芳幸 3/4車輪 10.1    
  3 2 伊藤 世哉 1車輪 10.0      
4 4 江連 和洋 3車身 10.1      
5 7 塚本 瑠羽 3/4車身 10.7   B  
1 成清 貴之          
5 菊池 竣太朗          
 
 

躓くことが増えた

2024年02月21日 15時32分12秒 | 日記・断片

段差などない道で躓き前へ倒れ込んでしまった。

思わず両手で身を支えた。

辛うじて顔面や頭部を打たずにすんだのだ。

以前、自転車に乗ろうと左足をペダルに乗せた途端、バランスを崩して前方へ倒れ込む。

玄関前の路上に左腕を付いてから激痛が走る。

手首が腫れてきたので骨折したと思う。

だが、あいにくその日は水曜日で、何処の整形外科医院もが休診であった。

何とか腫れて腕を買った貼り薬で補う。

翌日、整形外科へ行くと、幸いにも痛めた左腕は骨折していなかった。

躓くことが増えてきたので、気負付けたい。

”つまずきやすい”それって病気が原因?それとも神経、筋力の衰え?

最近、何でもないところでつまずく、ふらついたり転びそうになる、ということはありませんか?

40歳を過ぎると、筋力やバランス感覚、反射能力などが低下して、つまずいたり、転びやすくなってしまいます。

骨が弱くなっていると、ちょっと転んだだけで骨折したり、高齢者では、転倒が原因の骨折により要介護になってしまうケースも多いでしょう。

打ち所が悪ければ、もっと重篤な結果になってしまうことも……。

 

転倒転落による死亡者数は、年間7,766人に達します。交通事故死の6,060人を上回り、年々増加傾向にあるとの統計もあります。(厚生労働省 平成25年人口動態統計)

今回は、中高年以降の人が、ケガせず健康的な生活をおくるための情報として、つまずく原因やその対策などを詳しくご紹介していきます。

 

”つまずきやすい”こんな症状がみられたら、要注意

次にあげる症状は日常生活動作において、転倒事故につながりかねない、体の異常を知らせるサインです。

 

  • わずかな段差でも、つまずきやすい
  • 階段の昇り降りが、以前よりつらい
  • 立位で、ズボンや靴下をはくと、ふらふらする
  • 床から、スッと立ち上がれない
  • 歩行や行動に、スピードがなくなった
  • すり足で、つま先から足を進めるようになった
  • 歩幅が狭く、足元を見て歩く
  • 歩行時、つま先が上がらず、つま先で地面を蹴れない

40歳代からは筋肉が、50歳代からは筋肉に命令を伝える神経の働きが衰えてきます。

今まで出来ていた何気ない動作がうまくいかない、思い通りに体が動かなくなったと感じるようになったら、要注意です。

運動などの予防と、症状によっては専門医の受診をおすすめします。

腰かけて足を開閉するだけの簡単なテストをご紹介

  1. キャスターなどがついていない普通の椅子を用意します。
  2. 足元に横30㎝幅の目印をつける(テープなどで目印をつけます)
  3. 椅子に浅めに腰かけて背筋を伸ばし、膝を90度に曲げて、足裏をしっかりと床につけます。
  4. 両手で座面の横をつかむ。
  5. 2でつけた30㎝目印の中心に両足を揃えて置く。
  6. スタートと同時にラインの外に両足を動かし(足を開く動き)、すぐに両足を中心に戻す。
  7. この動作を1カウントとし20秒間で何回できるか測定する。

 

できた回数によって動き年齢が測定できます。

  • 25回以下・・・90代
  • 26~27回・・・80代
  • 28~30回・・・70代
  • 31~34回・・・60代
  • 35~37回・・・50代
  • 38~39回・・・40代
  • 40~41回・・・30代
  • 42回以上・・・20代

参考:京都学園大学 木村みさか先生監修 足の開閉テスト 

 


演繹法と帰納法

2024年02月21日 10時00分21秒 | 社会・文化・政治・経済

演繹法と帰納法の違いとは?図解と具体例でわかりやすく解説

 

だいぞう

演繹法と帰納法の違いを一言で表すと、
  • すでに知っていることから想像するのが演繹法(えんえきほう)
  • 起こった出来事からパターンを見つけるのが帰納法(きのうほう)

です。

演繹法と帰納法の違い

演繹法(えんえきほう)そして帰納法(きのうほう)は、ロジカル・シンキング(論理的思考)でよく登場する言葉です。でも、どちらがどちらなのかわかりにくい用語ですよね。

それぞれ、

  • 演繹法:一般論を使って出来事の結果を推測する
  • 帰納法:複数の出来事とその結果から規則性を見つける

という違いがあります。

でも両方覚えようとすると面倒なので、

  • パターンを見つける帰納法

だけ覚えておいてください。

それでは図を見ながら、違いを確認していきましょう。

演繹法と帰納法の違い

まず帰納法(きのうほう)を見てみると、起こった出来事だけで仮説を立てることができるのがわかります。

例えば、

  • 出来事:一昨日はミカンが5つ売れた
  • 出来事:昨日はミカンが5つ売れた
  • 出来事:今日もミカンが5つ売れた
  • 仮説:だからこの時期は毎日ミカンが5つ売れるだろう

というのが帰納法の考え方です。

すでにわかっていることが判断のベースになるので、パターンさえ見つかれば推測することができます。逆にまだ起こっていないことは、帰納法で推測することができません。

一方で演繹法(えんえきほう)は一般論」を必要とします。すでにわかっていることから理論を展開するので、仮説の精度は帰納法より高くなります。

例えば過去数年のデータから、

  • この時期には毎日ミカンが5つ売れる

ということがわかっていれば、それを推測の根拠に使います。

そのため論理の展開は、

  • 一般論:この時期には毎日ミカンが5つ売れる
  • 出来事:今日もミカンが売れている
  • 仮説:だから今日は5つのミカンが売れるだろう

となります。

ここで注意しなければならないのは、推論はあくまで「仮説」だということです。仮説」は「仮説検証」することで「一般論」になります。

このように、演繹法と帰納法の大きな違いは、すでにわかっていることである「一般論」を推測に使うかどうかになります。

4タイプの推論

ここまでご紹介した演繹法と帰納法の他にも、物事を推測するための手法が存在しています。

演繹法と帰納法を含めた代表的なものが、

  • 演繹法:一般論を使って出来事の結果を推測する
  • 帰納法:複数の出来事とその結果から規則性を見つける
  • アナロジー:別の似ている事例から結果を推測する
  • アブダクション:結果と一般論から起こった出来事を推測する

の4つです。


新しい世界を知る

2024年02月21日 09時39分29秒 | その気になる言葉

知識は増えても世界は広がっている気がしない。

情報を引き出すのは自分の関心度合いによるのだ。

だが、新しい世界を知るには自分の発想を変える必要がある。

それには、旅がいい。

それも観光の旅がいい―批評家・東浩紀さん

観光は日常から少しの間離れ見物するだけの気楽な立場で、何の責任も負わない。

旅では、偶然の出会いや発見も多いだろう。

知らない駅に降りてみる。

自身の行動のパターンを変えてみることだ。

 


2030年までに極度の貧困を世界全体で3%まで減らす

2024年02月21日 09時35分14秒 | 社会・文化・政治・経済

世界銀行は、2030年までに極度の貧困を世界全体で3%まで減らす、また、全ての途上国で所得の下位40%の人々の所得拡大を促進する、という2つの目標を掲げており、貧困に関するさまざまなデータを収集・分析しています。

※世界銀行は、2015年10月、国際貧困ラインを2011年の購買力平価(PPP)に基づき、1日1.90ドルと設定しています。
(2015年10月以前は、1日1.25ドル)

世界の貧困率および貧困層の数
貧困率 1990年:36% 2015年:10%
貧困層の数 1990年:18億9500万人 2015年:7億3400万人
(*2011年の購買力平価に基づき、国際貧困ラインを1日1.90ドルで計算)

出所:Regional aggregation using 2011 PPP and $1.9/day poverty line

地図で見る世界の貧困率2015年

 

<picture><source class="img-responsive" srcset="/content/dam/photos/780x439/2018/sep-2/poverty-rates-map.jpg" type="image/webp" media="(min-width:768px)" /><source class="img-responsive" srcset="/content/dam/photos/780x439/2018/sep-2/poverty-rates-map.jpg" media="(min-width:992px)" /><source class="img-responsive" srcset="/content/dam/photos/780x439/2018/sep-2/poverty-rates-map.jpg" type="image/webp" media="(min-width:320px)" /><source class="img-responsive" srcset="/content/dam/photos/780x439/2018/sep-2/poverty-rates-map.jpg" media="(min-width:768px)" />The World Bank</picture>

出所:世界開発指標

 

 

地域別貧困率

国際貧困ラインに基づく地域別貧困率(2015年)

 

<picture><source class="img-responsive" srcset="https://worldbank.scene7.com/is/image/worldbankprod/poverty-line-2015?wid=780&hei=439&qlt=85,0&resMode=sharp" type="image/webp" media="(min-width:768px)" /><source class="img-responsive" srcset="https://worldbank.scene7.com/is/image/worldbankprod/poverty-line-2015?wid=780&hei=439&qlt=85,0&resMode=sharp" media="(min-width:992px)" /><source class="img-responsive" srcset="https://worldbank.scene7.com/is/image/worldbankprod/poverty-line-2015?wid=780&hei=439&qlt=85,0&resMode=sharp" type="image/webp" media="(min-width:320px)" /><source class="img-responsive" srcset="https://worldbank.scene7.com/is/image/worldbankprod/poverty-line-2015?wid=780&hei=439&qlt=85,0&resMode=sharp" media="(min-width:768px)" />The World Bank</picture>

 

※貧困ギャップとは、貧困層の平均的所得が、貧困ラインを下回っている割合を示す数値です。

 

地域別貧困率の推移  (英語)

1981年以降の地域別貧困率の推移をご覧いただけます(2011年の購買力平価に基づき、国際貧困ラインを1日1.90ドルと設定)。出所のPovcalNetでは、異なる貧困ラインを設定し、貧困を分析することができます。

 

国別貧困率

国際貧困ラインに基づく貧困率(英語)
国際貧困ラインに基づく貧困率( 1日1.90ドル未満で生活する人の比率)を国別にご覧いただけます。

国別貧困ラインに基づく貧困率(英語)
国別の社会経済的な環境に見合う形で貧困を推計するために用いられる、国別貧困ラインに基づく貧困率をご覧いただけます。

所得・消費の分配(格差の状況) (英語)
国内における個人または世帯所得が、完全に平等な状態からどの程度乖離しているかを示すジニ係数をご覧いただけます。0の場合は完全に平等、100%の場合には完全に不平等を示します。

 

データについて

世界銀行は各国機関や援助機関、市民社会と連携し、貧困モニタリングを実施している国々について、貧困・公正の度合の査定、成長と公共政策によるインパクト調査、世帯調査データ・測定方法の再考察を目的とし、定期的にデータの分析作業を行っています。

本サイトに掲載されている貧困データは、世界銀行の開発研究グループ(DEC)がまとめたもので、国際貧困ラインは各国の統計機関や政府・国際機関の監督の下に民間企業が実施したものに基づいています。データは各国の統計機関及び世界銀行グループの国別担当部局から入手したものです。

方法論の詳細はこちら (英語)

 

データの利用について

本サイトのデータは、世界銀行からの出典であることを明記していただければ、どなたでも無料でご利用いただけます(二次利用、メディアでの掲載も含む)。データの利用規約 (英語)

 

よくあるご質問

Q1. データの更新頻度はどのくらいですか?

A1. 世界開発指標  は年1度、4月に更新されますが、オンライン・データは年4回(4月、7月、9月、12月)に更新されます。

オンライン貧困データ分析ツールPovcalNet は年1回4月に更新されます。

 

Q2. 貧困統計がそれぞれの国に対して必ずしも毎年発表されていないのはなぜですか?

A2.  多くの国で貧困測定に必要な世帯調査が毎年行われていないため、ほとんどの国の貧困統計は、毎年最新版を発表していません。このような理由で、オンラインデータベース上ではデータが欠損している年が多くあります。調査年は国によって異なりますが、一覧で指標をご覧になる場合には、世界開発指標(WDI) の書籍版PDF、又はオンライン・テーブルをご覧ください。

世界開発指標(WDI) 書籍版
世界開発指標(WDI) オンライン・テーブル

 

Q3. 基軸とする年の全ての国の貧困率データがない場合、世界または地域別の貧困統計はどのように算出されているのですか?

A3. ある年の調査データがない場合には、貧困測定は直近の調査年よりデータを補間しています。

詳細はこちらをご覧ください。:Estimation of Internationally Comparable Poverty Measures (PDF)

 

Q4. 購買力平価(PPP)とは何ですか?どのように決定されるのですか?

A4. PPPを使うと、各国の所得や消費のデータをグローバルに比較できる数字に転換することが可能です。PPPは、世界各国の物価データを基に割り出されます。その年のPPPを決定する責任は、国際比較プログラム(ICP)が担います。ICPは独立した統計プログラムであり、世界銀行の開発データ・グループの中にICPグローバル・オフィスが設けられています。

詳細はこちらをご覧ください: International Comparison Program (ICP)

 

Q5. 国際貧困ラインとは何ですか?また、国際貧困ラインを基準とした場合、世界にはどれくらいの極度の貧困層が存在しますか?

A5. 国際貧困ラインとは、貧困を定義するためのボーダーラインで、2011年の購買力平価(PPP)に基づき1日1.90ドルに設定されています。2015年には、極度の貧困層は、世界人口の10%となる7億3,600万人に減少しており、25年間で11億人以上が極度の貧困から脱出しています。

 

Q6. 国際貧困ラインはどのようにして決定されるのですか?

A6. まず、国別貧困ラインを確認します。その国でそれ以下の収入では、最低限の栄養、衣類、住まいのニーズが満たされなくなるというレベルが、国別貧困ラインです。当然ながら、裕福な国ほど貧困ラインは高く、貧しい国ほど低くなる傾向にあります。

ですが、世界全体の極度の貧困層の数を把握するためには、ただ単に各国の貧困層の数を足せば良いわけではありません。貧困層を定義する基準が国によってそれぞれ異なるからです。そのため、全ての国の貧困層を同じ基準で測定する貧困ラインが必要になります。

1990年、独立した研究者のグループと世界銀行は、世界の貧困層の数を把握するため、最貧国の基準を用いた測定法を提案しました。まず最貧国数カ国の国別貧困ラインを検証し、それを購買力平価(PPP)を用いて共通の通貨価値に 換算するという方法です。PPPとは、ある国である価格で買える商品やサービスが他の国ならいくらで買えるかを示す換算レートです。 共通の通貨に転換すると、これらの最貧国の内6カ国における国別貧困ラインが1人当たり1日約1ドルになることが分かり、これが最初の国際貧困ラインである1日1ドルの根拠となりました。

2005年、各国間の物価に関する比較可能なデータがより多く集められ再度検討が行われた結果、国際貧困ラインは、世界の最貧国の内15カ国の国別貧困ラインを基に改定されました。これら15の国別貧困ラインを平均すると、1人当たり1日1.25ドル(前回同様PPPベース)となり、これが改定後の新たな世界貧困ラインとなりました。

そして2015年に再び、2005年と同じ15の最貧国の国別貧困ラインを用いて(つまり測定基準を変えずに)、1.90ドル(2011年のPPPベース)という新国際貧困ラインへの改定を決定しました。

 

Q7. 地域別で見た場合の貧困率はどうなっていますか?

A7. 2015年の統計によると、貧困層の半数強がサブサハラ・アフリカ地域に集中しており、85%以上がサブサハラ・アフリカ地域もしくは南アジア地域に、また残りの15%(約1億600万人)がそれ以外の地域に住んでいることになります。サブサハラ地域以外での貧困率の平均値は1.5%から12.4%なのに対し、サブサハラ・アフリカでは約41%が貧困ライン以下となっており、地域別の貧困率には偏りがでています。特に中東・北アフリカ地域での極度の貧困率の増加が顕著となっています。

 

Q8. 世界銀行の目標は世界の貧困撲滅です。それなのになぜ貧困率の目標値が0ではなく3%とされているのでしょうか?

A8. 貧困撲滅という目標の進捗状況を把握するには、信頼性の高い貧困測定と調査が必要となります。世界での貧困撲滅が進むと、少ない人口から成り立つサンプルはますます減っていくため、測定された数値の精度は低くなります。極端に言うと、サンプル調査によって正確な貧困率ゼロという数値を測定することは出来ません。このような理由から、貧困率3%という数値は、信頼度の高いレベルで測定可能でかつ野心的な目標とされています。

 

Q9. 2015年時点で最も貧しい国はどこですか?

Q9.南アジア(インド、バングラデシュ)、サブサハラ・アフリカ(ナイジェリア、エチオピア、コンゴ共和国)などの人口の多い国は、極度の貧困層が多い国です。インドの貧困層は、1億7,000万人以上で、その割合は世界の貧困層の約4分の1です。人口13億人に対して貧困率が13.4%という結果は、インドには貧困者層が多数存在することを示しています。しかし、この順位にも変動が見られており、実際に世銀が行った調査では、ナイジェリアがインドを抜いて最貧国であるという結果も出ていますが、順位の変動の時期については、予測データにギャップが生じることから特定は難しい状況です。最新の貧困データは、povertydata.worldbank.orgからご覧いただけます。

 

Q10. なぜ最新の貧困データは2018年ではなく2015年なのでしょうか?

A10. 貧困データの統計は、164ヵ国を対象にした世帯調査に基づいており、調査は各国の政府によって約3〜5年ごとに実施されています。データの収集、分析は複雑で時間を要するため、2015年が世界全体での貧困データ統計の最新年となっています。また、このようなギャップが存在することを考慮し、世界銀行グループは2年ごとに貧困データの統計を行っています。次回は2020年に2017年の統計を発表する予定です。

 

Q11 .以前に出した貧困率の予測と、今回発表された貧困率の数値が違うのはなぜですか?

A11 .2015年に発表した、2015年の貧困率9.6%という数値は、予測に基づく数値でした。最新の世帯調査によるデータを収集し分析した結果、10.0%という数値を発表しています。また2016年には2013年の貧困率を10.7%としていますが、同様の理由で11.2%に変化しています。

 

Q12. 2030年までに極度の貧困を撲滅することは出来ますか?

A12. ここ数年、貧困削減のペースには減速が見られます。2013年から2015年にかけての年間貧困率の減少は0.6ポイントとなっており、また2018年の8.6%という予測は、2018年から2015年にかけては0.5ポイント以下に低下することを想定し算出されています。2030年までに極度の貧困撲滅を達成するには、所得の下位40%の人々を8%以上にまで所得拡大させる必要があります。現在のペースのままでは、2030年までに極度の貧困率は5%を超えることが予想されています。

 
 
 
 
 

 

 

 
 

「世界の終わりはない」幸せと環境保全は両立できる

2024年02月21日 08時58分56秒 | その気になる言葉

「地球沸騰化」などの気候危機を伝える言葉に不安を感じる人は少なくない。

だが、それでは、絶望しかなくなる。

気温が「1・5度」超えても世界は終わらない。

現実に世界は終わらない。

気候変動は既に深刻であるが、大げさなメッセージは必要ない。ハンナ・リッチさん

置き換えではなく「二つのメッセージ」は共存するものだ。

メッセージは一つという思い込みから脱却しなければならない。

多様なメッセージの組み合わせが必要だ。

アワー・ワールド・イン・データ

世界のワクチン接種状況

※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。

世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。

世界のワクチン接種回数(累計)

Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で接種回数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

世界のワクチン接種回数(100人あたり)

Our World in Dataの集計で接種回数の総数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国について、人口100人あたりのデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で接種回数の総数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国について、人口100人あたりのデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 少なくとも1回接種した人(累計)

Our World in Dataの集計で、ワクチンを少なくとも1回接種した人の総数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。接種した人の総数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、ワクチンを少なくとも1回接種した人の総数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。接種した人の総数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 少なくとも1回接種した人(割合)

Our World in Dataの集計で、ワクチンを少なくとも1回接種した人の総数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国について、少なくとも1回接種した人が人口に占める割合を表示しています。接種した人の総数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、ワクチンを少なくとも1回接種した人の総数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国について、少なくとも1回接種した人が人口に占める割合を表示しています。接種した人の総数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 接種が完了した人(累計)

Our World in Dataの集計で、既定の回数のワクチン接種を完了した人数(2回の接種が必要なワクチンなら2回の接種を完了した人数)が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、既定の回数のワクチン接種を完了した人数(2回の接種が必要なワクチンなら2回の接種を完了した人数)が上位8番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 接種が完了した人(割合)

Our World in Dataの集計で、既定の回数のワクチン接種を完了した人数(2回の接種が必要なワクチンなら2回の接種を完了した人数)が上位18番目までの国や地域と日本・韓国について、接種完了した人が人口に占める割合を表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、既定の回数のワクチン接種を完了した人数(2回の接種が必要なワクチンなら2回の接種を完了した人数)が上位8番目までの国や地域と日本・韓国について、接種完了した人が人口に占める割合を表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 追加接種した人(累計)

Our World in Dataの集計で、追加接種した人数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、追加接種した人数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。

ワクチン 追加接種した人(割合)

Our World in Dataの集計で、追加接種した人数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国について、接種完了した人が人口に占める割合を表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。

Our World in Dataの集計で、追加接種した人数が上位8番目までの国や地域と日本・韓国について、接種完了した人が人口に占める割合を表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。過去に接種実績のデータがある国や地域でも直近のデータが得られていない場合は表示していません。各地の事情により新たなデータが反映されるまでに時間がかかる場合があります。グラフ右側にある凡例の順番は、データの順番と異なる場合があります。


新型コロナ 世界からの報告


利根輪太郎の競輪人間学 全ては自分次第

2024年02月21日 02時39分39秒 | その気になる言葉

改めて思うのであるが、勝ち負けは、全て自分次第である。

「青競の予想は、当たっているのに、足し算引き算で車券が外れいる」と我孫子の安さんが愚痴をこぼすのだ。

彼は、10レースの結果の後に「私は、これで帰ります」と肩を落としながら、取手競輪場の出口へ向かう。

最終レースは、既に5レースの時点で既に車券を買っているので、家で結果を観るのである。

最終レースまで居ると駐車場が混雑するので、常に11レースで帰る競輪ファンも居る。

1-3と3-1で決まると思っていたレースは5-7となった。

安さんも、同じ車券で勝負していたのだ。

GⅢ 高松競輪 能登半島支援 玉藻杯争覇戦

最終日(2月20日)

8レース

並び予想 1-3-4 2-9 7-5-6 8(単騎)

レース評

先行が望める松本の番手は、佐々木がマーク主張。番手有利に首位締めへ。江守が3番手で本線形成だが、原田の捲りは特注。

 

結果 5-7 1,750円(7) 5-7-9 1万7,620円(53)




選手名 着差 上り 決ま
り手
S

B
勝敗因
1 5 桑原 大志   11.5    
× 2 7 原田 研太朗 1/2車身 11.7    
  3 9 山口 富生 1/8車輪 11.9   S  
4 1 松本 秀之介 1/2車輪 12.0      
  5 6 友定 祐己 3/4車身 11.5      
6 2 吉田 敏洋 1車身1/2 12.2   B  
7 4 江守 昇 3/4車輪 11.9      
8 3 佐々木 豪 1/2車輪 12.0      
  9 8 鹿内 翔 3/4車身 11.9

 

10レースの結果は大穴に!




選手名 着差 上り 決ま
り手
S

B
勝敗因
1 1 小岩 大介   11.6    
  2 8 瀬戸 栄作 1/2車輪 11.8    
× 3 5 園田 匠 1車輪 11.8      
4 9 武藤 龍生 3/4車身 11.7      
5 2 吉田 拓矢 1/4車輪 11.8      
  6 6 岸澤 賢太 2車身 11.8      
  7 4 櫻井 正孝 1車身 12.1      
8 7 菊地 圭尚 1車身 12.3      
9 3 大川 剛 1/2車身 12.5   SB  

10レース 取手地元で息子の後輩の吉田 拓矢君に期待したのに・・・

本命2番の下がり目1番で決まる。
やはり、大穴車券は、出目作戦の領域!
 
並び予想 3-7-4 2-9-6 8-5-1
 
レース評

元S班の吉田のパワーがリード。2日目にワンツーを決めた武藤とのセットが本線だが、園田や菊地も共に鋭い差し脚あり怖い

 
2

1=6
3,640円(13)
2

1=8
2万1,770円(28)
3

1=5=8
4,740円(15)


1=5
680円(4)
1=8
3,050円(27)
5=8
1,960円(20)
1-6
10,990円(27)
1-8
4万9,000円(51)
1-8-5
17万980円(212)

戦い終わって

戦い終わって写真

 赤板で後方から瀬戸栄作-園田匠-小岩大介が上昇し、前受けの大川剛が突っ張る。吉田拓矢が遅れて中団には九州勢が入り、大川の主導権。6番手から吉田が巻き返しに出るも、中団の瀬戸が外に持ち出して牽制の上を捲り切って吉田は不発。小岩が中を割って強襲し1着。2着瀬戸、3着園田でライン独占。

 3番手強襲の小岩は「スタートも取れず後ろからで栄作にはキツいレースかなと。吉田君が後ろになってくれて良かった。先に仕掛けて圭尚さんの牽制の上を越えたし、今日の栄作は強かった。自分は最後、あのコースしかなかったですね。園田さんも栄作を残さないといけないところで、最低限のコースしか空けていなかったし、僕の技量不足で園田さんを車体故障させてしまい申し訳ない。全日本選抜もだけど、前で頑張ってくれる選手のおかげ。展開や流れに恵まれている」。
 本線撃破の2着・瀬戸は「初手が後ろ。このメンバーを相手にどうしようかと。でも、大川君が行ってくれて、一か八かで行ったのが良かった。初日、2日目と情けないレースで、3日目から気持ちを切り替えて走れている。ラインで決まったのが嬉しいですね」。