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はてなキーワード: MEXICOとは

2024-03-21

世界で最も幸せな国ランキング決まる

1. 🇫🇮 Finland

2. 🇩🇰 Denmark

3. 🇮🇸 Iceland

4. 🇸🇪 Sweden

5. 🇮🇱 Israel

6. 🇳🇱 Netherlands

7. 🇳🇴 Norway

8. 🇱🇺 Luxembourg

9. 🇨🇭 Switzerland

10. 🇦🇺 Australia

11. 🇳🇿 NZ

12. 🇨🇷 Costa Rica

13. 🇰🇼 Kuwait

14. 🇦🇹 Austria

15. 🇨🇦 Canada

16. 🇧🇪 Belgium

17. 🇮🇪 Ireland

18. 🇨🇿 Czechia

19. 🇱🇹 Lithuania

20. 🇬🇧 UK

21. 🇸🇮 Slovenia

22. 🇦🇪 UAE

23. 🇺🇸 US

24. 🇩🇪 Germany

25. 🇲🇽 Mexico

お前らイスラエルにも負けてんじゃん

どうした?

2024-03-05

anond:20240305125225

アメリカ 州別の自動車販売台数

California 1667831 12.18 ZEV

Texas 1314167 9.59

Florida 1190963 8.69

New York 780287 5.7 ZEV

Pennsylvania 525152 3.83

Michigan 492813 3.59

Ohio 479123 3.49

Illinois 465434 3.39

%%%%%%%%%%%% 50percentile %%%%%%%%%%%%

New Jersey 457744 3.34 ZEV

Georgia 424366 3.09

North Carolina 385174 2.81

Oklahoma 383299 2.80

%%%%%%%%%%%% 60percentile %%%%%%%%%%%%

Arizona 328542 2.4

Virginia 301163 2.19 ZEV

Massachusetts 278785 2.03 ZEV

Washington 268391 1.96

%%%%%%%%%%%% 70percentile %%%%%%%%%%%%

Missouri 260096 1.90

Maryland 245179 1.79 ZEV

Tennessee 232717 1.69

Indiana 219028 1.6

Louisiana 197733 1.44

Minnesota 195376 1.42 ZEV

%%%%%%%%%%%% 80percentile %%%%%%%%%%%%

Colorado 194186 1.41 ZEV

South Carolina 193354 1.41

Wisconsin 191759 1.40

Alabama 177960 1.29

Oregon 150582 1.09 ZEV

Utah 136892 0.99

Connecticut 135724 0.99 ZEV

Nevada 124203 0.89 ZEV

Kentucky 121943 0.89

Iowa 109514 0.8

Mississippi 97867 0.71

Arkansas 96324 0.70

Kansas 95520 0.69

New Hampshire 93825 0.67

Nebraska 70186 0.51

New Mexico 69855 0.51

Idaho 68446 0.49

West Virginia 67939 0.49

Hawaii 66324 0.48

Montana 56868 0.41

Maine 52646 0.38 ZEV

Delaware 43763 0.31

Rhode Island 42285 0.3 ZEV

Vermont 41068 0.3 ZEV

North Dakota 28489 0.2

Alaska 26683 0.19

South Dakota 26267 0.19

Wyoming 13574 0.09


そうなのかー

2023-11-15

[] 単位労働時間あたりのGDP (労働生産性の別の側面)

単位人件費あたりのGDP金銭的な投資効率であったのに対し、単位労働時間あたりのGDPはいわば働き方改革で言われるような労働者幸福度関係する指標と言える。

まり労働時間1時間あたりにどれだけのGDPを生み出すのかということである。これが高ければ高いほど、労働時間を減らしても国民は裕福に暮らせるというわけだ。

単位を見ると、GDP per capita = $/1人年, work hours = 時間/1人年, GDP per capita / work hours = $/時間

 

gdp per capita work hours Country Namegdp per capita / work hours
142214 1473.26 Luxembourg 96.5302
114899 1424.58 Norway 80.6543
126905 1657.47 Ireland 76.5657
83598.5 1528.66 Switzerland 54.6874
74005.5 1371.61 Denmark 53.9553
69577.4 1427.02 Netherlands 48.7573
69081.3 1449.22 Iceland 47.6679
63149.6 1340.86Germany 47.0963
67935.8 1443.72 Austria 47.0561
64578.4 1440.46 Sweden 44.8318
65027.3 1525.82 Belgium 42.6181
76398.6 1810.94 United States 42.1872
59026.7 1498.07 Finland 39.4019
55492.6 1511.4 France 36.716
62625.4 1707.33Australia 36.6804
54602.5 1531.71 United Kingdom 35.648
58399.5 1686Canada 34.6379
50031.7 1619.01 Slovenia 30.9026
51865 1694.45 Italy 30.6087
48396.7 1624.16 Lithuania 29.7981
51966.9 1748 New Zealand 29.7293
55927.9 1881.93 Malta 29.7184
49945.5 1754.05 Czechia 28.4744
45572.7 1607 Japan28.359
45825.2 1643.55 Spain 27.8819
49930.9 1837.1 Cyprus 27.1792
46697.4 1770.41 Estonia 26.3766
50069.8 1901 Korea, Rep. 26.3387
49509.1 1891.9 Israel 26.169
39956.2 1553.24Latvia 25.7245
41451.6 1635.1 Portugal 25.3512
41906.7 1699.6 Hungary24.6568
43268.5 1814.79 Poland23.8421
41887.9 1808.23Romania23.1651
37459.5 1622.07 Slovak Republic23.0937
40379.6 1810.5 Croatia 22.303
37273.7 1732.09 Turkiye 21.5195
33582.3 1618.73 Bulgaria20.746
36834.9 1886.29 Greece 19.5276
36484.7 1874 Russian Federation 19.4689
30208.8 1962.8 Chile 15.3907
24922.7 2149 Costa Rica11.5973
21512.3 2226.3 Mexico9.66279
20287.4 2405.39 Colombia 8.43416

[] 単位人件費あたりのGDP (労働者生産性の間接的表現)

gdp per capita salary Country Namegdp per capita / salary
126905 52242.6 Ireland 2.42915
114899 53755.9 Norway 2.13742
142214 78310.1 Luxembourg 1.81603
49945.5 33475.5 Czechia 1.492
41906.7 28474.6 Hungary 1.47172
37459.5 26262.8 Slovak Republic 1.42633
36834.9 25979 Greece 1.41787
46697.4 34704.6 Estonia 1.34557
41451.6 31921.7 Portugal 1.29854
21512.3 16685.4 Mexico 1.28929
64578.4 50406.8 Sweden 1.28114
37273.7 31761 Turkiye 1.17357
43268.5 36896.6 Poland 1.1727
39956.2 34136.2 Latvia 1.17049
51865 44893.3 Italy 1.15529
74005.5 64126.7 Denmark 1.15405
83598.5 72993 Switzerland 1.14529
59026.7 51835.9 Finland 1.13872
49509.1 44155.9 Israel 1.12123
48396.7 43874.6 Lithuania 1.10307
69577.4 63225 Netherlands 1.10047
45572.7 41509.2 Japan 1.09789
63149.6 58940.3 Germany 1.07142
45825.2 42859.3 Spain 1.0692
67935.8 63801.6 Austria 1.0648
50031.7 47203.6 Slovenia 1.05991
62625.4 59407.9 Australia 1.05416
55492.6 52763.6 France 1.05172
51966.9 50722.5 New Zealand 1.02453
50069.8 48921.9 Korea, Rep. 1.02346
54602.5 53985.1 United Kingdom 1.01144
65027.3 64847.6 Belgium 1.00277
58399.5 59050.4 Canada 0.988978
76398.6 77463.5 United States 0.986253
30208.8 33042.3 Chile 0.914246
20287.4 22248.5 Colombia 0.911855
69081.3 79473.4 Iceland 0.869238
24922.7 31117.8 Costa Rica 0.800912

2023-04-01

Anond AI で書いてみたらカオスだった件

anond aiという機能リリースされた事について。*****************以上が追記その2********そこだけがポイント。そう言われても、なぜadobeは自社で作って配信までやらなくて、adobe mexico?と思うかもしれない。これもまた大事ポイント。なぜなら、adobe mexico過去作品から厳選されたものを更に厳選し、adobe自身コンパイルして配信している

Anond AI作成

2023-02-24

少子化対策指標としてのジェンダーギャップランキングの卓越について(2)

anond:20230224010244の続き。

計算

ジェンダーギャップランキングの数値の中でも、GGIスコアジェンダー指数)は、0.001刻みで比べると、

お互いにほとんど同じ値をとる国が多い。ほんの小さな差では、扱いにくい面がある。

そこで、スコアのかわりに、ランキング順位使用する。

153か国での相関係数

まず、153か国で、単純に順位出生率相関係数計算すると、0.43になった。

単純に見ると、これは、順位が下がった国ほど、出生率が上がっていると読める。

しかし、これは単純に比較できない、社会進出をチェックする以前に、女性基本的権利生命が脅かされたり、

工業化が進んでいないといった、発展途上国も多く含まれている。

そのような国では、過去時代から改善されなかったまま、子沢山の社会が続いていることも多い。

明らかに、同じ基準比較できないもの比較するのは不適切であるので、

次に、出生率が0.2未満の国を残して計算する。

出生率が0.2未満の国だけでの相関係数

これを計算すると、相関係数0.06になった。

これでも、まだ日本と単純に比較するには難しい、様々な文化の違いなどを考慮する必要があるので、

比較する国を見直しOECD諸国限定する。

OECD諸国での相関係数

OECD諸国とは、次の国々である

OECD経済協力開発機構

https://www.meti.go.jp/policy/trade_policy/oecd/index.html

2. OECD加盟国

現在OECD加盟国は以下の38か国となっています

EU加盟国(22か国)

ドイツフランスイタリアオランダベルギールクセンブルクフィンランドスウェーデンオーストリアデンマークスペインポルトガルギリシャアイルランドチェコハンガリーポーランドスロヴァキアエストニアスロベニアラトビアリトアニア

その他(16か国)

日本イギリスアメリカ合衆国カナダメキシコオーストラリアニュージーランドスイスノルウェーアイスランドトルコ韓国チリイスラエルコロンビアコスタリカ



この中で、出生率が2.9のイスラエルも、再び入れて計算した。

相関係数-0.06になった。

かろうじて、順位出生率関係が負という結果が出たが、やはりOECD諸国の中でも、明らかに比較の難しい、

遠い文化圏の国を同時に比較している、無理な計算があることは否定できない。

OECD諸国のうち、日本文化的に近い国での相関係数

そこで、日本と、現在日本文化的に近い韓国北米ヨーロッパオセアニアの国々だけを残して、

計算する。OECD諸国のうち、コスタリカコロンビアチリイスラエルトルコを除いた。

計算すると、相関係数は、-0.43になった。

良好な結果ではあるが、やはり、比較の難しい国を含めている可能性がある。

経済的な規模も、少子化問題対策の参考にするために、揃えて考える。

残った国の中から、更に、G20にも含まれている国だけを残して計算する。

OECD諸国のうち、日本文化的に近く、経済的規模も近い国での相関係数

OECD諸国とは、次の国々である

G20に関する基礎的なQ&A

https://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/ec/page25_001040.html

問.G20とは何ですか?

 G20とは、G7フランス米国英国ドイツ日本イタリアカナダ欧州連合EU)(G7議長国順))に加え、アルゼンチン豪州ブラジル中国インドインドネシア、メキシコ韓国ロシアサウジアラビア南アフリカトルコアルファベット順)の首脳が参加する枠組です。G20会議には、G20メンバー以外の招待国や国際機関などが参加することもあります



比較して、最終的に、次の国々を残した。

北欧がない問題が残るものの、妥当な組み合わせであり、日本少子化対策にも役立つと考えられる。


Country Name

GGIRank

GGIScore

Fertility rate, total (births per woman)2020
Germany10 0.787 1.53
France 15 0.781 1.83
Canada 19 0.772 1.4
United Kingdom 21 0.767 1.56
Mexico 25 0.754 1.905
Australia 44 0.731 1.581
United States 53 0.724 1.6375
Italy 76 0.707 1.24
Korea, Rep. 108 0.672 0.837
Japan 121 0.652 1.34

上の国で計算すると、相関係数-0.71となった。

結果的に、日本と、文化経済規模も近い国々の間で計算すると、非常に強い相関があると分かった。

ジェンダーギャップランキング順位が、低くなる国ほど、合計特殊出生率も低く、順位が高くなる国ほど、

出生率も高くなることが分かる。

まとめ

ジェンダーギャップランキング順位が、少子化指標として卓越していることが、

今回の計算でも示すことができた。

日本ジェンダーギャップランキング順位は、2020年は121位に低迷している。

岸田が、ジェンダーギャップ改善することで、少子化対策として、異次元効果を持つことが期待できる。

少子化対策指標としてのジェンダーギャップランキングの卓越について(1)

はじめに

異次元少子化対策が求められている、岸田令和日本であるしかし、具体的には、どのような対策有効なのか。

対策効果を測定するためにも出生率と結びつきが強く、しかも、分かりやす指標が求められている。

そこで、今回は、世界経済フォーラムが発表する、ジェンダーギャップランキングに注目したい。

ジェンダー開発学の分野では、ジェンダーギャップランキング順位が高い国で、ジェンダー平等が達成され、

女性子育て社会進出を両立しやすく、結果的に、少子化改善されていることが知られている。

少子化ジェンダーギャップランキング

日本少子化対策についての記事の中で、ジェンダーギャップランキング順位の低迷と、

少子化の関連性が議論される。

例えば、次の記事では、題名の中にジェンダーギャップランキング順位と出生数が盛り込まれている。

ジェンダーギャップ121位、出生数90万人以下の日本で、女性たちの未来への備えとは

https://woman.nikkei.com/atcltrc/blog/shirakawatouko/post/dddad1acb2e14d2a9ad1acb2e1cd2a4b/



更に、次の記事では、ジェンダー分野の専門家の対談の中で、GDP労働生産性と共に出生率、そして、

ジェンダーギャップランキング順位の恥ずかしさについての問題が指摘されている。

ジェンダー指数から、いわゆる、ジェンダーギャップランキング順位計算される。

上野千鶴子×酒井順子「単身世帯は38%、最も多い家族の姿に。1985年から86年は『女・女格差』元年。女性3分割された結果、中高年女性単身者貧困が生まれた」

【連載】酒井順子大人は知りたいことばかり:女、家族社会はどう変わった?<後編>

https://fujinkoron.jp/articles/-/7486?page=5

酒井 2022年日本ジェンダー指数は、世界146ヵ国中116位。それを永田町のおじさんたちは、恥ずかしいとは思っていないんでしょうね。国際会議に出席する日本代表が男性だけでも平気でいられる。

上野 でもこのままだと、日本ジリ貧になりますよ。一人当たりGDP国内総生産)の順位も、労働生産性も低下しています

酒井 出生率も落ちる一方。出生率が高いのは、共働きケア公共化がされている場合だと海外ではデータがはっきり出ているのに、なぜ変えようとしないのでしょう。

上野 おじさんたちが合理的選択をしないのは、ホモソーシャル組織文化を守りたいからだとしか私には思えません。ホモソーシャル集団のなかで、男として認められたい。そのためには自己犠牲もいとわない。



上で紹介したような関連性の指摘のみならず、実際に、ジェンダーギャップランキングや、

類似する、ジェンダーギャップを示す指標と、少子化関係性の分析もなされている。

ジェンダー格差の解消が最高の少子化対策(前編)

https://news.yahoo.co.jp/byline/shirakawatoko/20211029-00265552

日本ジェンダーギャップ少子化。この二つはリンクしているとずっと言い続けてきた。日本世界経済フォーラムが算出するジェンダーギャップ指数では156カ国中120位と先進国では最下位。下から数えた方が早い。先進国に限ってはジェンダーギャップ指数出生率リンクしていることがOECD経済協力開発機構)の分析でわかっている。

2020年4月内閣府政策統括官(経済社会システム担当)の資料には、「ジェンダーギャップ指数が高い(男女格差が少ない)ほど、出生率高まる傾向」を示すグラフ掲載されている【図1】。女性社会進出をすると一旦は少子化になるが、その後回復するかどうかは、ジェンダーギャップいかに埋めるかにかかっている。



男女差別がなくなると、少子化改善するよ」というデータを示すと、なぜ反論(クソリプ含む)が押し寄せるのか?

https://comemo.nikkei.com/n/nd4de034b8a25

ところが、冒頭のツイートの図にあった通り、他の先進国では事情が違います女性社会進出出生率相関関係にあるのです。なぜかというと、女性社会進出子育てが、トレードオフ関係になっていないからです!

子どもが生まれたら、パートナーたる男性も、当事者としてしっかり家事育児コミットします。これだけでも、女性負担はケタ違いでしょう。みての通り、男性家事育児負担割合が高い国ほど、出生率が高いのがわかります我が国定位置の左下)。



しかし、ジェンダーギャップランキングの話をすると、クソリプと呼ばれる意見が寄せられたり、

指標のことに異論を挟む声も、少なくない。そこで今回は、改めて白黒はっきりつけ、

ジェンダーギャップランキング少子化説明できる、卓越した指標であることを示す。


データ

合計特殊出生率は、次の2020年データを使う。

Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data

https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.TFRT.IN



ジェンダーギャップランキングは、次の、同じ2020年データを使う。

Global Gender Gap Report 2020

https://www.weforum.org/reports/gender-gap-2020-report-100-years-pay-equality/



どちらにも掲載されている、153か国のデータを使って、ジェンダーギャップランキングと、

少子化のつながりの強さを確認する。


Country Name

GGIRank

GGIScore

Fertility rate, total (births per woman)2020
Iceland 1 0.877 1.72
Norway 2 0.842 1.48
Finland 3 0.832 1.37
Sweden 4 0.82 1.66
Nicaragua 5 0.804 2.349
New Zealand 6 0.799 1.61
Ireland 7 0.798 1.63
Spain 8 0.795 1.23
Rwanda 9 0.791 3.873
Germany10 0.787 1.53
Latvia11 0.785 1.55
Namibia12 0.784 3.349
Costa Rica 13 0.782 1.555
Denmark 14 0.782 1.67
France 15 0.781 1.83
Philippines 16 0.781 2.777
South Africa17 0.78 2.401
Switzerland 18 0.779 1.46
Canada 19 0.772 1.4
Albania20 0.769 1.4
United Kingdom 21 0.767 1.56
Colombia 22 0.758 1.737
Moldova23 0.757 1.77
Trinidad and Tobago24 0.756 1.631
Mexico 25 0.754 1.905
Estonia 26 0.751 1.58
Belgium 27 0.75 1.55
Barbados28 0.749 1.628
Belarus 29 0.746 1.382
Argentina 30 0.746 1.911
Cuba31 0.746 1.5
Burundi 32 0.745 5.177
Lithuania33 0.745 1.48
Austria 34 0.744 1.44
Portugal 35 0.744 1.4
Slovenia 36 0.743 1.6
Uruguay 37 0.737 1.477
Netherlands 38 0.736 1.55
Serbia 39 0.736 1.48
Poland 40 0.736 1.38
Jamaica 41 0.735 1.358
Bolivia 42 0.734 2.651
Lao PDR 43 0.731 2.541
Australia 44 0.731 1.581
Zambia 45 0.731 4.379
Panama 46 0.73 2.344
Zimbabwe 47 0.73 3.545
Ecuador 48 0.729 2.051
Bulgaria 49 0.727 1.56
Bangladesh 50 0.726 2.003
Luxembourg 51 0.725 1.37
Cabo Verde 52 0.725 1.908
United States 53 0.724 1.6375
Singapore 54 0.724 1.1
Romania 55 0.724 1.6
Mozambique 56 0.723 4.713
Chile 57 0.723 1.537
Honduras 58 0.722 2.394
Ukraine 59 0.721 1.217
Croatia 60 0.72 1.48
Bahamas, The 61 0.72 1.394
Madagascar 62 0.719 3.918
Slovak Republic 63 0.718 1.57
Israel 64 0.718 2.9
Uganda 65 0.717 4.693
Peru 66 0.714 2.216
Venezuela, RB 67 0.713 2.23
Tanzania 68 0.713 4.795
Bosnia and Herzegovina 69 0.712 1.359
North Macedonia 70 0.711 1.3
Montenegro 71 0.71 1.75
Kazakhstan 72 0.71 3.13
Botswana 73 0.709 2.836
Georgia 74 0.708 1.971
Thailand 75 0.708 1.341
Italy 76 0.707 1.24
Suriname 77 0.707 2.371
Czechia 78 0.706 1.71
Mongolia 79 0.706 2.9
El Salvador 80 0.706 1.819
Russian Federation 81 0.706 1.505
Ethiopia 82 0.705 4.243
Eswatini 83 0.703 2.89
Greece 84 0.701 1.34
Indonesia 85 0.7 2.194
Dominican Republic86 0.7 2.303
Vietnam 87 0.7 1.955
Lesotho 88 0.695 3.049
Cambodia 89 0.694 2.381
Malta 90 0.693 1.13
Cyprus 91 0.692 1.328
Brazil 92 0.691 1.649
Kyrgyz Republic 93 0.689 3
Azerbaijan 94 0.687 1.7
Brunei Darussalam 95 0.686 1.796
Cameroon 96 0.686 4.543
Liberia 97 0.685 4.174
Armenia 98 0.684 1.575
Senegal 99 0.684 4.454
Paraguay100 0.683 2.497
Nepal101 0.68 2.055
Sri Lanka102 0.68 2
Fiji103 0.678 2.495
Malaysia104 0.677 1.818
Hungary105 0.677 1.56
China106 0.676 1.281
Ghana107 0.673 3.623
Korea, Rep. 108 0.672 0.837
Kenya109 0.671 3.397
Belize110 0.671 1.999
Sierra Leone111 0.668 4.08
India112 0.668 2.051
Guatemala113 0.666 2.484
Myanmar114 0.665 2.174
Mauritius115 0.665 1.44
Malawi116 0.664 3.995
Timor-Leste117 0.662 3.247
Angola118 0.66 5.371
Benin119 0.658 5.048
United Arab Emirates120 0.655 1.46
Japan121 0.652 1.34
Kuwait122 0.65 2.14
Maldives123 0.646 1.712
Tunisia124 0.644 2.114
Guinea125 0.642 4.489
Vanuatu126 0.638 3.778
Papua New Guinea127 0.635 3.274
Nigeria128 0.635 5.309
Burkina Faso129 0.635 4.869
Turkiye 130 0.635 1.917
Bhutan 131 0.635 1.433
Algeria 132 0.634 2.942
Bahrain 133 0.629 1.832
Egypt, Arab Rep. 134 0.629 2.96
Qatar 135 0.629 1.816
Gambia, The 136 0.628 4.777
Tajikistan 137 0.626 3.237
Jordan 138 0.623 2.873
Mali 139 0.621 6.035
Togo 140 0.615 4.323
Mauritania 141 0.614 4.455
Cote d'Ivoire 142 0.606 4.472
Morocco 143 0.605 2.353
Oman 144 0.602 2.687
Lebanon 145 0.599 2.103
Saudi Arabia 146 0.599 2.465
Chad 147 0.596 6.346
Iran, Islamic Rep. 148 0.584 1.708
Congo, Dem. Rep. 149 0.578 6.206
Syrian Arab Republic 150 0.567 2.798
Pakistan 151 0.564 3.555
Iraq 152 0.53 3.551
Yemen, Rep. 153 0.494 3.886

anond:20230224010300に続く。

2022-10-27

anond:20100131000353

解雇の難しさに関する指標について

指標の読み方とか諸々間違っている可能性あり。

雇用保護に関するOECD指標

OECD Indicators of Employment Protection

https://www.oecd.org/employment/emp/oecdindicatorsofemploymentprotection.htm

簡易な指標が載っているwebビューワ

https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=EPL_R#

詳細な指標が載っているエクセルへのリンク(以前の「解雇の難しさ」などの個別指標が見たい場合はこれ)

OECD indicators of employment protection database: summary indicators and items

https://www.oecd.org/els/emp/OECDEmploymentProtectionLegislationDatabase.xlsx

指標説明へのリンク

個別指標説明

Annex Table 3.A.1. Structure of Version 4 of the OECD EPL indicators for dismissing regular workers

https://www.oecd-ilibrary.org//sites/1686c758-en/1/3/3/index.html?itemId=/content/publication/1686c758-en&_csp_=fc80786ea6a3a7b4628d3f05b1e2e5d7&itemIGO=oecd&itemContentType=book#component-d1e28861

指標の重みづけ

Annex Table 3.A.2. Weighting in the OECD EPL indicators (Version 4) for dismissing regular workers

https://www.oecd-ilibrary.org//sites/1686c758-en/1/3/3/index.html?itemId=/content/publication/1686c758-en&_csp_=fc80786ea6a3a7b4628d3f05b1e2e5d7&itemIGO=oecd&itemContentType=book#component-d1e30019

用語

EPL:雇⽤保護

・EPTT:有期雇⽤契約

EPR正規労働者個別解雇に対する保護の厳しさ

・EPC:集団解雇に関する追加規制による保護の厳しさ

EPR+EPC=EPRC

・EPT:派遣労働に対する保護の厳しさ

指標説明

バージョン4ついて

よくわからないけど派遣契約と有期契約に関する違いみたい。

派遣契約EPL 指標バージョン 1 〜 3 は、有期契約または派遣派遣契約労働者の雇⽤制限限定されていました。バージョン 4 では、これらの指標範囲が有期契約の解約費⽤にまで拡⼤されました1。これは、派遣契約の全体的な規制レベル労働市場における制度的⼆元論の程度をより適切に把握するためです。したがって、定期労働者保護指標と同じモデルに基づいて、有期雇⽤契約(EPTT)の個別の終了に対する保護の 2 つの指標 (i) 満了⽇、および (ii) 満了前の 2 つの指標が構築されました。個別解雇EPR)に反対します。このノートでは、2 つの新しい EPTT 指標と、⼀時契約規制 (EPT) の総合指標の新しいバージョン 4 を紹介します。』

以前との違い

以前の「解雇の難しさ」には

5. 不当解雇定義

6. 試⽤期間

7. 報酬

8.復職

9.請求の最⼤時間

だったが、現在

・「解雇の難しさ」から不当解雇に関する規制の枠組み」に変更。

・「9.請求の最⼤時間」が「不当解雇に関する規制の枠組み」ではなく「不当解雇規制施行」の分類に移動。

指標(Item)の説明
Item5~8: 不当解雇に関する規制の枠組み

Item 5: 不当解雇定義

Item 5 サブアイテム: {

Item 5a: 経済的理由による解雇 理由審査員自由度

Item 5b: 経済的理由による解雇 理由解雇の具体的な代替案と解雇場合の拘束⼒のある義務

Item 5c: 経済的理由による解雇 理由:選定基準

Item 5d: 経済的理由による解雇 理由解雇の正当な理由

}

Item 6: 試用期間の長さ

Item 7: 不当解雇後の従業員への補償

Item 8: 不当解雇後の復職可能

Item9, Item22, Item23, Item24: 不当解雇規制施行

Item 9: 不当解雇の訴えを起こすまでの期間

日本ポイント順位2019年version4)

EPR正規労働者個別解雇に対する保護の厳しさ

2.10ポイント

26位

EPC:集団解雇に関する追加規制による保護の厳しさ

2.04ポイント

33

EPR+EPC=EPRC

2.08ポイント

33

以前の「解雇の難しさ」Item5~9の平均

3.4ポイント(6段階中)

4位(1.Portugal 2.Mexico 3.Korea

現在の「不当解雇に関する規制の枠組み」Item5~8の平均

2.75ポイント(6段階中)

16位

「Item 5: 不当解雇定義」のみ

2ポイント(6段階中)

24

日本個別ポイント(6段階中)

Item 5: 2ポイント

Item 5a: 4ポイント

Item 5b: 2ポイント

Item 5c: 0ポイント

Item 5d: 2.625ポイント

Item 6: 6ポイント

Item 7: 1ポイント

Item 8: 2ポイント

Item 9: 6ポイント

感想

調べるのも今はここまでが限界

現在は違うが以前の「解雇の難しさ」が実際の解雇の難しさのための指標になっていたか疑問。

特に、Item5ならまだわかるけどItem6~9は解雇の難しさに入れるべきか疑問。

Item5自体はそこまで高くない。

Item6とItem9が平均を押し上げている。

僕は何にもわからない素人だけど正直これで解雇規制について語ることはできないかなといった印象。

専門家の方々にはもっと公平に具体的にデータを使って話をしてもらいたいと思った。

解雇規制について語っている人は専門家も含めてバイアスが強すぎる人が多いので注意したい。

情報

https://www.dir.co.jp/report/research/economics/europe/20140318_008337.pdf

"OECD日本労働市場に対する評価勧告とはどのようなものなのかを、再度確認してみよう。毎年刊行されている“Employment Outlook”や“Economic Policy Reforms”、随時公表される調査書などの内容を見てみると、OECD は「労働市場の二極化(labour market dualism)」が日本の大きな問題であると一貫して指摘している。日本で頻繁に取り上げられる「正規雇用解雇ほとんど不可能」ということではなく、それが正規非正規の大きな格差を生み出していること、そして格差是正する規制がないことを問題視しているのがわかる。 "

2022-10-14

anond:20221014012607

IMFが一昨日発表してます

ご参照ください

IMF Growth Forecast: 2023

USA🇺🇸: 1%

Germany🇩🇪: -0.3%

France🇫🇷: 0.7%

Italy🇮🇹: -0.2%

Spain🇪🇸: 1.2%

Japan🇯🇵: 1.6%

UK🇬🇧: 0.3%

Canada🇨🇦: 1.5%

China🇨🇳: 4.4%

India🇮🇳: 6.1%

Russia🇷🇺: -2.3%

Brazil🇧🇷: 1%

Mexico🇲🇽: 1.2%

KSA🇸🇦: 3.7%

Nigeria🇳🇬: 3%

RSA🇿🇦: 1.1%

http://IMF.org/WEO-oct22 #WEO

2021-12-21

海外発送の手間が増田ネックっ値出す間が待てのウソ排外か(回文

おまえはMEXICOのお客さんから問い合わせを受けたことがあるか?

MEXICOのお客さんの問い合わせに返信出来てこそ真の男だ!

MEXICOのお客さんの問い合わせがなかったら、おまえはだたの腰抜けだ!

今日はオレがその真の男へなるためMEXICOのお客さんの問い合わせの返信の仕方を教えてやる!

真の男になりたくなければ家で大人しくナチョスでも食べてろ!

おはようございます

あのさー

細々と世界展開しているビートゥーシーの問い合わせがあって

各国から年に2~3回は問い合わせが来るんだけど

なんだか地球の裏側から問い合わせが来るのは感慨深いものがあるわよね。

もう英語ことなんか分かんなくても、

とりあえずイキフンで翻訳で行けちゃってるから

大丈夫なんでしょうね?

お客さんには翻訳サービス使ってるから勘弁してちょんまげ!って前置きをしているか

いままで、

お前の英語ポンコツだ!だなんて言ってくる人はいいか

まあ通じてるんでしょうね。

便利な世の中でもあるとともに、

いまや世界の裏側にもお荷物が届けられる便利さはゴイスーだわ。

ただ一番面倒くさいというか手間だというのが

送料の算出がいちいち重さを量って全部手作業になるのが手間っちゃー手間なのよね。

国内だと大手運送会社サービスを使った伝票発行システムシステマチックに揃ってるから

何件あっても瞬時に出力ができるのよね。

海外発送がそこがネックだわ。

件数が多くなってきたら手間だけど、

その時考えましょう。

きっと問題解決するソリューション解決してくれることをイノベーションでありインスパイヤネクスト日立アンドスーパートシクンでもあるわ。

でも我ながら、

メキシコの人から問い合わせがあって返事してるときに思わず

メキシコの人!聞こえてますかー!って心の中で唱えてしまっちゃったわよ。

心の中でよ。

あとさ

海外の住所ってさ、

県とか州とか市とか何が何だかどれがどれだか分からなくない?

どれをどの行に住所入力すればいいのよ!?って

メキシコメキシコ州とかなんかメキシコの中にメキシコがある感じで

日本で言う静岡日本平って日本日本と続くとなんかこれ正解なのかしら?って疑ってしまうわ。

名前もさー

例えで言って書くと

ラミエル増田増田

これ同じ字面が2つ続いてるけど間違いじゃないのかしら?

バグって2回送信されてる?

同じ単語が2つ並ぶような名前ってあんの?

私の知ってるそういう名前前田前田ザ・たっちしか知らないわ。

あんまり発送には関係ないけど名前で謎なのは

ドルネームの謎よね。

ドルネームって何?あだななの?なんなの?

ちなみに私のミドルネームミランから覚えておいてね。

でもまあ、

無事毎回毎回海外発送できてるから

怒られたこともないし、

とりあえずメキシコとにもやりとりできたから、

私が腰抜けでないことは確かね。

うふふ。


今日朝ご飯

タマサンドよ。

朝起きれなかったのでおにぎり握れませんでした。

気持ちは握っていたのよ!

夢の中で!夢の中で!

今日はもう早く寝ることを心に誓っていきたいと思うわ。

デトックスウォーター

冷やしておいた炭酸レモンフレーバーウォーラーよ。

炭酸切らしちゃうと切らしちゃうので、

いつか買い置きしておきたいところだし

いっそのこと

炭酸水発生装置を導入してみることも思い付いたわ。

いいの探してみようかしらね


すいすいすいようび~

今日も頑張りましょう!

2021-04-09

Sex-Rex

とにかく、テキサス州セックス州に、メキシコレキシコにするしかないんだよ

TexasとMexico

TexとMexで、テックスメックス

響きがいいですね それだけだよ

意味がないんだ 空虚すぎるんです

そういう空虚が心を蝕むから、こういう荒れた世の中になるんだ

意味がいるんだよ

そもそも宇宙のあらゆることに意味なんてないでーす!!その通り!!!!うるせえ!!!!!!死ね!!!!!!

意味がねえから意味があるってことにするんです

人生、こんな苦しいのに、意味がないってことにしちゃったら救いがなさすぎるよ

齧り付いてでも意味があるってことにすりゃいいんだ

から宗教かいろいろ生まれてんでい

から

からテックスメックスじゃだめなんだ

セックスレックスじゃないといけない

テックスメックスってきいたところで頭になんのイメージもわかねーわけ

セックスレックスはどうだよ

荒れ狂う自然のパワー、躍動、野生のいとなみ!そういうものを感じるでしょうが

まずはそこから変えていくしかない

そりゃ痛みを伴う改革だよ

でもさあ先人はそうやって変えてきてんじゃん

俺たちも先に進もうぜ

セックスレックス料理を食べたくないか

2020-08-13

ジンバブエですら視聴できるのにお前らときたら

赤毛のアン オープニングテーマ:きこえるかしら

Allowed countries

AD - Andorra

AE - United Arab Emirates

AF - Afghanistan

AG - Antigua and Barbuda

AI - Anguilla

AL - Albania

AM - Armenia

AO - Angola

AQ - Antarctica

AR - Argentina

AS - American Samoa

AT - Austria

AU - Australia

AW - Aruba

AX - Åland Islands

AZ - Azerbaijan

BA - Bosnia and Herzegovina

BB - Barbados

BD - Bangladesh

BE - Belgium

BF - Burkina Faso

BG - Bulgaria

BH - Bahrain

BI - Burundi

BJ - Benin

BL - Saint Barthélemy

BM - Bermuda

BN - Brunei Darussalam

BO - Bolivia (Plurinational State of)

BR - Brazil

BS - Bahamas

BT - Bhutan

BV - Bouvet Island

BW - Botswana

BY - Belarus

BZ - Belize

CA - Canada

CC - Cocos (Keeling) Islands

CD - Congo (Democratic Republic of the)

CF - Central African Republic

CG - Republic of the Congo

CH - Switzerland

CI - Côte d'Ivoire

CK - Cook Islands

CL - Chile

CM - Cameroon

CN - China

CO - Colombia

CR - Costa Rica

CU - Cuba

CV - Cabo Verde

CX - Christmas Island

CY - Cyprus

CZ - Czech Republic

DE - Germany

DJ - Djibouti

DM - Dominica

DO - Dominican Republic

DZ - Algeria

EC - Ecuador

EE - Estonia

EG - Egypt

EH - Western Sahara

ER - Eritrea

ES - Spain

ET - Ethiopia

FI - Finland

FJ - Fiji

FK - Falkland Islands (Malvinas)

FM - Micronesia (Federated States of)

FO - Faroe Islands

FR - France

GA - Gabon

GB - United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland

GD - Grenada

GE - Georgia (country)

GF - French Guiana

GG - Guernsey

GH - Ghana

GI - Gibraltar

GL - Greenland

GM - Gambia

GN - Guinea

GP - Guadeloupe

GQ - Equatorial Guinea

GR - Greece

GS - South Georgia and the South Sandwich Islands

GT - Guatemala

GU - Guam

GW - Guinea-Bissau

GY - Guyana

HK - Hong Kong

HM - Heard Island and McDonald Islands

HN - Honduras

HR - Croatia

HT - Haiti

HU - Hungary

ID - Indonesia

IE - Republic of Ireland

IL - Israel

IM - Isle of Man

IN - India

IO - British Indian Ocean Territory

IQ - Iraq

IR - Iran (Islamic Republic of)

IS - Iceland

IT - Italy

JE - Jersey

JM - Jamaica

JO - Jordan

KE - Kenya

KG - Kyrgyzstan

KH - Cambodia

KI - Kiribati

KM - Comoros

KN - Saint Kitts and Nevis

KP - North Korea

KR - Korea (Republic of)

KW - Kuwait

KY - Cayman Islands

KZ - Kazakhstan

LA - Lao People's Democratic Republic

LB - Lebanon

LC - Saint Lucia

LI - Liechtenstein

LK - Sri Lanka

LR - Liberia

LS - Lesotho

LT - Lithuania

LU - Luxembourg

LV - Latvia

LY - Libya

MA - Morocco

MC - Monaco

MD - Moldova (Republic of)

ME - Montenegro

MG - Madagascar

MH - Marshall Islands

MK - Republic of Macedonia

ML - Mali

MM - Myanmar

MN - Mongolia

MO - Macao

MP - Northern Mariana Islands

MQ - Martinique

MR - Mauritania

MS - Montserrat

MT - Malta

MU - Mauritius

MV - Maldives

MW - Malawi

MX - Mexico

MY - Malaysia

MZ - Mozambique

NA - Namibia

NC - New Caledonia

NE - Niger

NF - Norfolk Island

NG - Nigeria

NI - Nicaragua

NL - Netherlands

NO - Norway

NP - Nepal

NR - Nauru

NU - Niue

NZ - New Zealand

OM - Oman

PA - Panama

PE - Peru

PF - French Polynesia

PG - Papua New Guinea

PH - Philippines

PK - Pakistan

PL - Poland

PM - Saint Pierre and Miquelon

PN - Pitcairn

PR - Puerto Rico

PS - State of Palestine

PT - Portugal

PW - Palau

PY - Paraguay

QA - Qatar

RE - Réunion

RO - Romania

RS - Serbia

RU - Russian Federation

RW - Rwanda

SA - Saudi Arabia

SB - Solomon Islands

SC - Seychelles

SD - Sudan

SE - Sweden

SG - Singapore

SH - Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha

SI - Slovenia

SJ - Svalbard and Jan Mayen

SK - Slovakia

SL - Sierra Leone

SM - San Marino

SN - Senegal

SO - Somalia

SR - Suriname

ST - Sao Tome and Principe

SV - El Salvador

SY - Syrian Arab Republic

SZ - Swaziland

TC - Turks and Caicos Islands

TD - Chad

TF - French Southern Territories

TG - Togo

TH - Thailand

TJ - Tajikistan

TK - Tokelau

TL - Timor-Leste

TM - Turkmenistan

TN - Tunisia

TO - Tonga

TR - Turkey

TT - Trinidad and Tobago

TV - Tuvalu

TW - Taiwan

TZ - Tanzania, United Republic of

UA - Ukraine

UG - Uganda

UM - United States Minor Outlying Islands

US - United States of America

UY - Uruguay

UZ - Uzbekistan

VA - Vatican City State

VC - Saint Vincent and the Grenadines

VE - Venezuela (Bolivarian Republic of)

VG - British Virgin Islands

VI - United States Virgin Islands

VN - Viet Nam

VU - Vanuatu

WF - Wallis and Futuna

WS - Samoa

YE - Yemen

YT - Mayotte

ZA - South Africa

ZM - Zambia

ZW - Zimbabwe


Disallowed countries

DK - Denmark

JP - Japan

2020-08-12

The Soka Gakkai is a cult group and a criminal and an anti-American terrorist organization.

I would like to write about what I know and understand about the Soka Gakkai because the D.C. Times published an article titled "China's Manipulation of Japan, NPOs and Soka Gakkai Act as Pipeline = U.S. Think Tank Report".

China's Manipulation Against Japan, NPOs and Soka Gakkai Play Pipes = U.S. Think Tank Report (Epoch Times)
https://www.epochtimes.jp/p/2020/08/60384.html

First of all, as a premise, the Soka Gakkai is a cult.

This is because there is a definition of a religious cult, and the reality of the Soka Gakkai falls under that definition in many ways.

You can read more about the definition of a religious cult and mind control in the book "Combating Cult Mind Control: The #1 Best-selling Guide to Protection, Rescue, and Recovery from Destructive Cults ".

FCombating Cult Mind Control: The #1 Best-selling Guide to Protection, Rescue, and Recovery from Destructive Cults
https://www.amazon.com/Combating-Cult-Mind-Control-Best-selling/dp/0967068827

The Soka Gakkai is also a collection of criminals, sick people and poor people.

In fact, the Soka Gakkai is similar to the mafia gangs in Italy and Mexico, and it has reigned as the largest criminal and anti-society organization in Japan in the name of a religious organization.

Many of its members have been brainwashed and are unable to recognize and judge themselves as normal human beings.

In the 1950s and 1980s, Soka Gakkai members were forcibly recruited to join the Soka Gakkai, and nowadays, it is estimated that about 10% of the Japanese people are members of the Gakkai (Soka Gakkai members).

In particular, the Soka Gakkai has infiltrated civil servants, specifically the police force, the fire department, and the Self-Defense Forces, and it has been revealed that 20 to 30% of the Metropolitan Police Department's employees are members of the Soka Gakkai.

There is always a certain percentage of Soka Gakkai members in elementary, middle, and high school classes, and in corporate workplaces, and therefore it is taboo to criticize the Soka Gakkai in those communities.

This is because the Gakkai members in each community monitor the words and actions of their community members in the same way as the mainland communists who have infiltrated Hong Kong, and if someone speaks out against the Soka Gakkai, they will target that person and initiate a campaign of sabotage.

The sabotage is similar to the CPC's repressive actions against human rights activists in Hong Kong, including obstructing, harassing, and following them around, an act that has been described as mass stalking.

For example, in Japan, if you make a placating statement in a school class or at work that the Soka Gakkai is a cult religious group because it meets the definition of a cult group, members of the Gakkai in the community get madly angry (depending on the degree of mind control they are receiving) or bite off their anger to deny the statement.

Then they label the person who made such a statement as "anti", and they also share information about the antis with other members of the Soka Gakkai, and begin to perceive them as "beings to be punished by Buddha", to be targets of surveillance and group attacks.

In reality, however, the definition of a religious cult was not defined for the Soka Gakkai but for dangerous religious groups such as Aum Shinrikyo and People's Temple, which were intended to prevent ordinary people from being harmed by them.

The Soka Gakkai falls under the definition of a cult because the Soka Gakkai has cult-like tendencies.

When Soka Gakkai members are pointed out to the Soka Gakkai, instead of thinking "Let's fix what's wrong with my religious group," they think of suppressing their critics (anti) and silencing them, which is a pattern of thinking and behavior of a fanatic of a religious cult, and the sarin gas attack (terrorism). I feel that the followers of Aum Shinrikyo at the time when it was founded must have had a similar pattern of thinking and behavior.

Believers in cult groups are unconsciously mind-controlled and brainwashed, so they don't think that they should change their way of thinking and behavior when criticism is pointed out to them. In this respect, their attitude is similar to that of the Chinese Communist Party towards the demands of human rights activists in Hong Kong, i.e., the fanatics of cult groups such as the Soka Gakkai are not normal human beings.

By the way, there is an organization called JCP in Japan, which is also anti-American and illegal in the United States.

It is well known that some anti-American organizations cooperate with each other in order to undermine this country by signing a pact called "Soko Kyodo Agreement" and facilitating agents of anti-Japanese and anti-American groups.

It is obvious that the JCP is an anti-American terrorist organization in nature and that the JCP is a cult-like organization when it signs an agreement with a religious cult.

From another point of view, the Soka Gakkai, to its followers, appears to be a huge organization that carries out fraudulent and criminal activities such as Ponzi schemes and network businesses. It also has elements of a black business, and believers who join the Soka Gakkai are becoming materially and mentally exhausted.

The following blog, run by Mr. Sinifié, exposes the reality of the Soka Gakkai. It contains the testimonies and experiences of many current and former Soka Gakkai members and ex-members who have left the Gakkai.

What is the Soka Gakkai - Seeking Dialogue - To Quietly Leave the Soka Gakkai
https://signifie.wordpress.com/

It is clear that this reality of the Soka Gakkai is far removed from the original role of religion, which is to provide individuals with peace of mind and spiritual support.

As the saying goes, "like begets friend," it is only natural for the Soka Gakkai to try to maintain a good relationship with the CPC.

However, many Chinese who have worked in Japan seem to dislike the Soka Gakkai and return to their countries.

Although the Soka Gakkai employs a different strategy than Aum Shinrikyo and has infiltrated many organizations such as corporations, police, fire departments, the Self-Defense Forces, and local government officials, the Soka Gakkai members who have infiltrated the Kasumigaseki bureaucracy and the Self-Defense Forces are considered dangerous to the U.S. because they are inherently dangerous.

Because they are essentially anti-American and may act as agents to cooperate with the CPC.

Postscript (May 25, 2021)

There are some findings that are common knowledge among intellectuals in the U.S. and Europe but have not been made known to the Japanese people in Japan because the media and bureaucrats have stopped them.

One of them is that the Soka Gakkai headquarters has been sending donations from Gakkai members to Noriega (former general, now imprisoned) in Panama for large-scale tax evasion and money laundering.

Noriega received a large amount of money from Daisaku Ikeda of the Soka Gakkai and invested it in his own drug business, spreading drugs on an international level.

Daisaku Ikeda of the Soka Gakkai has been investing and managing the donations collected from Gakkai members in Noriega's drug business as well as tax evasion and money laundering. At the same time, the Soka Gakkai and Daisaku Ikeda invested the donations they received from Gakkai members in Noriega's drug business as a means of tax evasion and money laundering, and returned the profits to the domestic market to help the Soka Gakkai executives line their pockets and build Soka Gakkai facilities and Soka University.

The fact that Daisaku Ikeda raised Noriega's profile in the Seikyo Shimbun during the same period must be undeniable to those Gakkai members who have subscribed to the Seikyo Shimbun.

In particular, there are many Gakkai members at the level of police organizations, the Metropolitan Police Department and prefectures, who have been causing social problems and covering up crimes committed by Gakkai members in Japan.

Well, if they are in a state of unconscious brainwashing and mind control, they may not believe the contents, and may assume a pattern of behavior such as getting angry, grumpy, or attacking the writer.

In other words, one can expect a lot of denial of facts like the followers of Aum Shinrikyo, which is easy to expect, but this (the issue of Soka Gakkai and drug business, tax evasion, and money laundering) is a fact that was revealed because Noriega was arrested and imprisoned for spreading drugs in the US. This is a fact that is well known as common knowledge in the U.S. and Europe.

The fact that the Soka Gakkai is a criminal organization is very difficult to deny.

2020-03-30

イナズマ・イナヅマ

稲妻って書くんだからイナヅマだろ!と思うんだが、イナズマなんだよな

妻はツマなのによ なんなんだ

地面でジメンとか鼻血でハナジとかホンマにクソ 一貫性がねえんだよな

スペイン語とかフランス語の特例を無くそうとする姿勢を見習えよ スペイン語なんてすげえぞ 同じ綴りで読み方が違う特例が一つしかない(Mexicoxiだけヒと読む)

やっぱ日本にもアカデミアがいるんだよ 皇立語学院みたいなものを作って正書法改革をやるべき ただでさえクソな漢字があるのにひらがなにすら特例があるからな ウンコ言語と言って差し支えない

2020-03-15

私の好きなメキシコバンド

メチャ好きなバンドがいくつかあるんだけど、誰とも語り合えないし、当該バンドメンが日本に公演しにくることも無い

日本向けに情報提供も無いし、どこで愛情表現をしたら良いのか分からない、はけ口が無い

ですのでここで吐き出したい

私の好きなメキシコバンドランキングを発表しま〜す

1位 Zoé!

2位 DLD!

3位 Kinky!

ZoéとDLDはしっとりした曲調と低めのボーカルの組み合わせが良い

Zoé - Azul

https://youtu.be/Grq_h8S_UlE

DLD - Sea (En Vivo)

https://youtu.be/8E3Qz2WTC2k

ZoéのボーカルLeón Lrreguiさんはソロでも良い曲を出しているよ

León Larregui - Souvenir

https://youtu.be/8E3Qz2WTC2k


DLDはもともとのバンド名がDildoで、このバンド名は何…?と思いながら聴いてたんだけと、5年くらい前にDLDになって、Dildoだった過去抹殺されまし

た(されてない)

ウィキペディアには何やら書いてあるけどスペイン語なので分からない


kinkyはね、メキシコ音楽を外向けなポップにして聴かせてくれる良いセンスでした(過去

Kinky - A Donde Van Muertos

https://youtu.be/8E3Qz2WTC2k

ボーカルがとってもかわいい顔をしている

けどもういい加減おじさんなんだよね、カワイイ役割おしまいにしたいところ

最近の曲はよく分かんない

メキシコ色が強めかな〜

広告っぽい感じも強くて、迷ってる時期なのかな

迷うにしてはベテランすぎる時期なんだけど

がんばえ〜〜〜()



以上です!

読んでくれてありがと〜

どのバンドもググラビティが低いのが難!

毎回「○○(バンド名) banda mexico」とかでググってる

バンド名に特徴が無いと見付からないし…特徴的すぎるとそれはそれでダサいし……

難しいね〜〜〜


先日DLDの新しいアルバム『Trancsender』が出ました!聴いてね〜

いつか誰かと『DLDのバンド名がかつてDildoだった』ことで語り合うのが夢です!

サンキュー

2019-06-21

動画再生できません

https://www.youtube.com/watch?v=ghZpyHP7B_g

Eight Melodies - Mother OST

動画再生できません
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Allowed countries


AD - Andorra AE - United Arab Emirates AF - Afghanistan AG - Antigua and Barbuda AI - Anguilla AL - Albania AM - Armenia AO - Angola AQ - Antarctica AR - Argentina AS - American Samoa AT - Austria AU - Australia AW - Aruba AX - Åland Islands AZ - Azerbaijan BA - Bosnia and Herzegovina BB - Barbados BD - Bangladesh BE - Belgium BF - Burkina Faso BG - Bulgaria BH - Bahrain BI - Burundi BJ - Benin BL - Saint Barthélemy BM - Bermuda BN - Brunei Darussalam BO - Bolivia (Plurinational State of) BR - Brazil BS - Bahamas BT - Bhutan BV - Bouvet sland BW - Botswana BY - Belarus BZ - Belize CA - Canada CC - Cocos (Keeling) Islands CD - Congo (Democratic Republic of the) CF - Central African Republic CG - Republic of the Congo CH - Switzerland CI - Côte d'Ivoire CK - Cook Islands CL - Chile CM - Cameroon CN - China CO - Colombia CR - Costa Rica CU - Cuba CV - Cabo Verde CX - Christmas Island CY - Cyprus CZ - Czech Republic DE - Germany DJ - Djibouti DK - Denmark DM - Dominica DO - Dominican Republic DZ - Algeria EC - Ecuador EE - Estonia EG - Egypt EH - Western Sahara ER - Eritrea ES - Spain ET - Ethiopia FI - Finland FJ - Fiji FK - Falkland Islands (Malvinas) FM - Micronesia (Federated States of) FO - Faroe Islands FR - France GA - Gabon GB - United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland GD - Grenada GE - Georgia (country) GF - French Guiana GG - Guernsey GH - Ghana GI - Gibraltar GL - Greenland GM - Gambia GN - Guinea GP - Guadeloupe GQ - Equatorial Guinea GR - Greece GS - South Georgia and the South Sandwich Islands GT - Guatemala GU - Guam GW - Guinea-Bissau GY - Guyana HK - Hong Kong HM - Heard Island and McDonald Islands HN - Honduras HR - Croatia HT - Haiti HU - Hungary ID - Indonesia IE - Republic of Ireland IL - Israel IM - Isle of Man IN - India IO - British Indian Ocean Territory IQ - Iraq IR - Iran (Islamic Republic of) IS - Iceland IT - Italy JE - Jersey JM - Jamaica JO - Jordan KE - Kenya KG - Kyrgyzstan KH - Cambodia KI - Kiribati KM - Comoros KN - Saint Kitts and Nevis KP - North Korea KR - Korea (Republic of) KW - Kuwait KY - Cayman Islands KZ - Kazakhstan LA - Lao People's Democratic Republic LB - Lebanon LC - Saint Lucia LI - Liechtenstein LK - Sri Lanka LR - Liberia LS - Lesotho LT - Lithuania LU - Luxembourg LV - Latvia LY - Libya MA - Morocco MC - Monaco MD - Moldova (Republic of) ME - Montenegro MG - Madagascar MH - Marshall Islands MK - Republic of Macedonia ML - Mali MM - Myanmar MN - Mongolia MO - Macao MP - Northern Mariana Islands MQ - Martinique MR - Mauritania MS - Montserrat MT - Malta MU - Mauritius MV - Maldives MW - Malawi MX - Mexico MY - Malaysia MZ - Mozambique NA - Namibia NC - New Caledonia NE - Niger NF - Norfolk Island NG - Nigeria NI - Nicaragua NL - Netherlands NO - Norway NP - Nepal NR - Nauru NU - Niue NZ - New Zealand OM - Oman PA - Panama PE - Peru PF - French Polynesia PG - Papua New Guinea PH - Philippines PK - Pakistan PL - Poland PM - Saint Pierre and Miquelon PN - Pitcairn PR - Puerto Rico PS - State of Palestine PT - Portugal PW - Palau PY - Paraguay QA - Qatar RE - Réunion RO - Romania RS - Serbia RU - Russian Federation RW - Rwanda SA - Saudi Arabia SB - Solomon Islands SC - Seychelles SD - Sudan SE - Sweden SG - Singapore SH - Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha SI - Slovenia SJ - Svalbard and Jan Mayen SK - Slovakia SL - Sierra Leone SM - San Marino SN - Senegal SO - Somalia SR - Suriname ST - Sao Tome and Principe SV - El Salvador SY - Syrian Arab Republic SZ - Swaziland TC - Turks and Caicos Islands TD - Chad TF - French Southern Territories TG - Togo TH - Thailand TJ - Tajikistan TK - Tokelau TL - Timor-Leste TM - Turkmenistan TN - Tunisia TO - Tonga TR - Turkey TT - Trinidad and Tobago TV - Tuvalu TW - Taiwan TZ - Tanzania, United Republic of UA - Ukraine UG - Uganda UM - United States Minor Outlying Islands US - United States of America UY - Uruguay UZ - Uzbekistan VA - Vatican City State VC - Saint Vincent and the Grenadines VE - Venezuela (Bolivarian Republic of) VG - British Virgin Islands VI - United States Virgin Islands VN - Viet Nam VU - Vanuatu WF - Wallis and Futuna WS - Samoa YE - Yemen YT - Mayotte ZA - South Africa ZM - Zambia ZW - Zimbabwe

Disallowed countries



JP - Japan

2016-03-26

2015-03-26

アメリカBBCニュースからうんこじゃない文章の例を拾ってみたわ

Relatives and friends of the 150 passengers and crew on Germanwings Flight 4U 9525 are due to go to the crash site high in the French Alps.

Lufthansa will operate two special flights - one from Barcelona and one from Duesseldorf - to Marseille, and both groups will travel on by road.

Reports say one of the two pilots on the doomed flight had left the cockpit and had been unable to get back in just before the crash on Tuesday.

There were no survivors, officials say.

They say the Airbus 320 from Barcelona to Duesseldorf hit a mountain after a rapid eight-minute descent.

Germanwings chief Thomas Winkelmann said 72 passengers were German citizens, including 16 pupils returning from an exchange trip.

Spain's government said 51 of the dead were Spanish.

Other victims were from Australia, Argentina, Britain, Iran, Venezuela, the US, the Netherlands, Colombia, Mexico, Japan, Denmark and Israel.

Germanwings is a low-cost airline owned by Germany's main carrier Lufthansa.

Cockpit mystery

Families and friends of the victims are expected to arrive at the crash site at Meolans-Revels later on Thursday.

Separately, a bus carrying 14 relatives of Spanish victims left Barcelona on Wednesday for the crash area, because they did not want to fly.

In France, special teams have been prepared to assist the families during their visit.

On Wednesday, French officials said usable data had been extracted from the cockpit voice recorder of the Germanwings plane.

Remi Jouty, the director of the French aviation investigative agency, said there were sounds and voices on the cockpit voice recorder but that it was too early to draw any conclusions.

He said he hoped investigators would have the "first rough ideas in a matter of days" but that the full analysis could take weeks or even months.

But the New York Times quoted an unnamed investigator as saying that one of the pilots had left the cockpit and had been unable to get back in.

"You can hear he is trying to smash the door down," the investigator adds, describing audio from the recorder.

A source close to the investigation told a similar story to the AFP news agency.

There had been earlier reports that the second black box - the flight data recorder - had been found. But Mr Jouty said this was not the case.

'Flying to the end'

Mr Jouty said the plane's last communication was a routine one with air traffic control.

The plane confirmed instructions to continue on its planned flight path but then began its descent a minute later.

Mr Jouty said controllers observed the plane beginning to descend and tried to get back in contact with the pilots but without success.

He ruled out an explosion, saying: "The plane was flying right to the end."

2010-05-26

CLベスト4のクラブに在籍してる各国代表の数から本大会の成績を予想

してみる

France 7

Germany 7

Spain 7

Brazil 5

Argentina 4

Netherlands 3

Mexico 2

Cameroon 2

ファイナル Germany-Spain

3位決定戦 France-Brazil

ベスト8 Argentina,Netherlands,Mexico,Cameroon

2009-11-14

Top500

Rank Site Computer/Year Vendor Cores Rmax Rpeak Power1 DOE/NNSA/LANL

United States Roadrunner - BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Voltaire Infiniband / 2008

IBM 129600 1105.00 1456.70 2483.47

2 Oak Ridge National Laboratory

United States Jaguar - Cray XT5 QC 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 150152 1059.00 1381.40 6950.60

3 Forschungszentrum Juelich (FZJ)

Germany JUGENE - Blue Gene/P Solution / 2009

IBM 294912 825.50 1002.70 2268.00

4 NASA/Ames Research Center/NAS

United States Pleiades - SGI Altix ICE 8200EX, Xeon QC 3.0/2.66 GHz / 2008

SGI 51200 487.01 608.83 2090.00

5 DOE/NNSA/LLNL

United States BlueGene/L - eServer Blue Gene Solution / 2007

IBM 212992 478.20 596.38 2329.60

6 National Institute for Computational Sciences/University of Tennessee

United States Kraken XT5 - Cray XT5 QC 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 66000 463.30 607.20

7 Argonne National Laboratory

United States Blue Gene/P Solution / 2007

IBM 163840 458.61 557.06 1260.00

8 Texas Advanced Computing Center/Univ. of Texas

United States Ranger - SunBlade x6420, Opteron QC 2.3 Ghz, Infiniband / 2008

Sun Microsystems 62976 433.20 579.38 2000.00

9 DOE/NNSA/LLNL

United States Dawn - Blue Gene/P Solution / 2009

IBM 147456 415.70 501.35 1134.00

10 Forschungszentrum Juelich (FZJ)

Germany JUROPA - Sun Constellation, NovaScale R422-E2, Intel Xeon X5570, 2.93 GHz, Sun M9/Mellanox QDR Infiniband/Partec Parastation / 2009

Bull SA 26304 274.80 308.28 1549.00

11 NERSC/LBNL

United States Franklin - Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 38642 266.30 355.51 1150.00

12 Oak Ridge National Laboratory

United States Jaguar - Cray XT4 QuadCore 2.1 GHz / 2008

Cray Inc. 30976 205.00 260.20 1580.71

13 NNSA/Sandia National Laboratories

United States Red Storm - Sandia/ Cray Red Storm, XT3/4, 2.4/2.2 GHz dual/quad core / 2008

Cray Inc. 38208 204.20 284.00 2506.00

14 King Abdullah University of Science and Technology

Saudia Arabia Shaheen - Blue Gene/P Solution / 2009

IBM 65536 185.17 222.82 504.00

15 Shanghai Supercomputer Center

China Magic Cube - Dawning 5000A, QC Opteron 1.9 Ghz, Infiniband, Windows HPC 2008 / 2008

Dawning 30720 180.60 233.47

16 SciNet/University of Toronto

Canada GPC - iDataPlex, Xeon E55xx QC 2.53 GHz, GigE / 2009

IBM 30240 168.60 306.03 869.40

17 New Mexico Computing Applications Center (NMCAC)

United States Encanto - SGI Altix ICE 8200, Xeon quad core 3.0 GHz / 2007

SGI 14336 133.20 172.03 861.63

18 Computational Research Laboratories, TATA SONS

India EKA - Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 53xx 3GHz, Infiniband / 2008

Hewlett-Packard 14384 132.80 172.61 786.00

19 Lawrence Livermore National Laboratory

United States Juno - Appro XtremeServer 1143H, Opteron QC 2.2Ghz, Infiniband / 2008

Appro International 18224 131.60 162.20

20 Grand Equipement National de Calcul Intensif - Centre Informatique National de l'Enseignement Supérieur (GENCI-CINES)

France Jade - SGI Altix ICE 8200EX, Xeon quad core 3.0 GHz / 2008

SGI 12288 128.40 146.74 608.18

21 National Institute for Computational Sciences/University of Tennessee

United States Athena - Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 17956 125.13 165.20 888.82

22 Japan Agency for Marine -Earth Science and Technology

Japan Earth Simulator - Earth Simulator / 2009

NEC 1280 122.40 131.07

23 Swiss Scientific Computing Center (CSCS)

Switzerland Monte Rosa - Cray XT5 QC 2.4 GHz / 2009

Cray Inc. 14740 117.60 141.50

24 IDRIS

France Blue Gene/P Solution / 2008

IBM 40960 116.01 139.26 315.00

25 ECMWF

United Kingdom Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2009

IBM 8320 115.90 156.42 1329.70

26 ECMWF

United Kingdom Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 8320 115.90 156.42 1329.70

27 DKRZ - Deutsches Klimarechenzentrum

Germany Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 8064 115.90 151.60 1288.69

28 JAXA

Japan Fujitsu FX1, Quadcore SPARC64 VII 2.52 GHz, Infiniband DDR / 2009

Fujitsu 12032 110.60 121.28

29 Total Exploration Production

France SGI Altix ICE 8200EX, Xeon quad core 3.0 GHz / 2008

SGI 10240 106.10 122.88 442.00

30 Government Agency

Sweden Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 53xx 2.66GHz, Infiniband / 2007

Hewlett-Packard 13728 102.80 146.43

31 Computer Network Information Center, Chinese Academy of Science

China DeepComp 7000, HS21/x3950 Cluster, Xeon QC HT 3 GHz/2.93 GHz, Infiniband / 2008

Lenovo 12216 102.80 145.97

32 Lawrence Livermore National Laboratory

United States Hera - Appro Xtreme-X3 Server - Quad Opteron Quad Core 2.3 GHz, Infiniband / 2009

Appro International 13552 102.20 127.20

33 Max-Planck-Gesellschaft MPI/IPP

Germany VIP - Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 6720 98.24 126.34 1073.99

34 Pacific Northwest National Laboratory

United States Chinook - Cluster Platform 4000 DL185G5, Opteron QC 2.2 GHz, Infiniband DDR / 2008

Hewlett-Packard 18176 97.07 159.95

35 IT Service Provider

Germany Cluster Platform 3000 BL2x220, E54xx 3.0 Ghz, Infiniband / 2009

Hewlett-Packard 10240 94.74 122.88

36 EDF R&D

France Frontier2 BG/L - Blue Gene/P Solution / 2008

IBM 32768 92.96 111.41 252.00

37 IBM Thomas J. Watson Research Center

United States BGW - eServer Blue Gene Solution / 2005

IBM 40960 91.29 114.69 448.00

38 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA)/CCRT

France CEA-CCRT-Titane - BULL Novascale R422-E2 / 2009

Bull SA 8576 91.19 100.51

39 Naval Oceanographic Office - NAVO MSRC

United States Cray XT5 QC 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 12733 90.84 117.13 588.90

40 Institute of Physical and Chemical Res. (RIKEN)

Japan PRIMERGY RX200S5 Cluster, Xeon X5570 2.93GHz, Infiniband DDR / 2009

Fujitsu 8256 87.89 96.76

41 GSIC Center, Tokyo Institute of Technology

Japan TSUBAME Grid Cluster with CompView TSUBASA - Sun Fire x4600/x6250, Opteron 2.4/2.6 GHz, Xeon E5440 2.833 GHz, ClearSpeed CSX600, nVidia GT200; Voltaire Infiniband / 2009

NEC/Sun 31024 87.01 163.19 1103.00

42 Information Technology Center, The University of Tokyo

Japan T2K Open Supercomputer (Todai Combined Cluster) - Hitachi Cluster Opteron QC 2.3 GHz, Myrinet 10G / 2008

Hitachi 12288 82.98 113.05 638.60

43 HLRN at Universitaet Hannover / RRZN

Germany SGI Altix ICE 8200EX, Xeon X5570 quad core 2.93 GHz / 2009

SGI 7680 82.57 90.01

44 HLRN at ZIB/Konrad Zuse-Zentrum fuer Informationstechnik

Germany SGI Altix ICE 8200EX, Xeon X5570 quad core 2.93 GHz / 2009

SGI 7680 82.57 90.01

45 Stony Brook/BNL, New York Center for Computational Sciences

United States New York Blue - eServer Blue Gene Solution / 2007

IBM 36864 82.16 103.22 403.20

46 CINECA

Italy Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2009

IBM 5376 78.68 101.07 859.19

47 Center for Computational Sciences, University of Tsukuba

Japan T2K Open Supercomputer - Appro Xtreme-X3 Server - Quad Opteron Quad Core 2.3 GHz, Infiniband / 2009

Appro International 10368 77.28 95.39 671.80

48 US Army Research Laboratory (ARL)

United States Cray XT5 QC 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 10400 76.80 95.68 481.00

49 CSC (Center for Scientific Computing)

Finland Cray XT5/XT4 QC 2.3 GHz / 2009

Cray Inc. 10864 76.51 102.00 520.80

50 DOE/NNSA/LLNL

United States ASC Purple - eServer pSeries p5 575 1.9 GHz / 2006

IBM 12208 75.76 92.78 1992.96

51 National Centers for Environment Prediction

United States Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 4992 73.06 93.85 797.82

52 Rensselaer Polytechnic Institute, Computational Center for Nanotechnology Innovations

United States eServer Blue Gene Solution / 2007

IBM 32768 73.03 91.75 358.40

53 Naval Oceanographic Office - NAVO MSRC

United States Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 4896 71.66 92.04 782.48

54 Joint Supercomputer Center

Russia MVS-100K - Cluster Platform 3000 BL460c/BL2x220, Xeon 54xx 3 Ghz, Infiniband / 2008

Hewlett-Packard 7920 71.28 95.04 327.00

55 US Army Research Laboratory (ARL)

United States SGI Altix ICE 8200 Enhanced LX, Xeon X5560 quad core 2.8 GHz / 2009

SGI 6656 70.00 74.55

56 NCSA

United States Abe - PowerEdge 1955, 2.33 GHz, Infiniband, Windows Server 2008/Red Hat Enterprise Linux 4 / 2007

Dell 9600 68.48 89.59

57 Cray Inc.

United States Shark - Cray XT5 QC 2.4 GHz / 2009

Cray Inc. 8576 67.76 82.33

58 NASA/Ames Research Center/NAS

United States Columbia - SGI Altix 1.5/1.6/1.66 GHz, Voltaire Infiniband / 2008

SGI 13824 66.57 82.94

59 University of Minnesota/Supercomputing Institute

United States Cluster Platform 3000 BL280c G6, Xeon X55xx 2.8Ghz, Infiniband / 2009

Hewlett-Packard 8048 64.00 90.14

60 Barcelona Supercomputing Center

Spain MareNostrum - BladeCenter JS21 Cluster, PPC 970, 2.3 GHz, Myrinet / 2006

IBM 10240 63.83 94.21

61 DOE/NNSA/LANL

United States Cerrillos - BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Infiniband / 2008

IBM 7200 63.25 80.93 138.00

62 IBM Poughkeepsie Benchmarking Center

United States BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Infiniband / 2008

IBM 7200 63.25 80.93 138.00

63 National Centers for Environment Prediction

United States Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2009

IBM 4224 61.82 79.41 675.08

64 NCAR (National Center for Atmospheric Research)

United States bluefire - Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 4064 59.68 76.40 649.51

65 National Institute for Fusion Science (NIFS)

Japan Plasma Simulator - Hitachi SR16000 Model L2, Power6 4.7Ghz, Infiniband / 2009

Hitachi 4096 56.65 77.00 645.00

66 Leibniz Rechenzentrum

Germany HLRB-II - Altix 4700 1.6 GHz / 2007

SGI 9728 56.52 62.26 990.24

67 ERDC MSRC

United States Jade - Cray XT4 QuadCore 2.1 GHz / 2008

Cray Inc. 8464 56.25 71.10 418.97

68 University of Edinburgh

United Kingdom HECToR - Cray XT4, 2.8 GHz / 2007

Cray Inc. 11328 54.65 63.44

69 University of Tokyo/Human Genome Center, IMS

Japan SHIROKANE - SunBlade x6250, Xeon E5450 3GHz, Infiniband / 2009

Sun Microsystems 5760 54.21 69.12

70 NNSA/Sandia National Laboratories

United States Thunderbird - PowerEdge 1850, 3.6 GHz, Infiniband / 2006

Dell 9024 53.00 64.97

71 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA)

France Tera-10 - NovaScale 5160, Itanium2 1.6 GHz, Quadrics / 2006

Bull SA 9968 52.84 63.80

72 IDRIS

France Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 3584 52.81 67.38 572.79

73 United Kingdom Meteorological Office

United Kingdom UKMO B - Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2009

IBM 3520 51.86 66.18 562.60

74 United Kingdom Meteorological Office

United Kingdom UKMO A - Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2009

IBM 3520 51.86 66.18 562.60

75 Wright-Patterson Air Force Base/DoD ASC

United States Altix 4700 1.6 GHz / 2007

SGI 9216 51.44 58.98

76 University of Southern California

United States HPC - PowerEdge 1950/SunFire X2200 Cluster Intel 53xx 2.33Ghz, Opteron 2.3 Ghz, Myrinet 10G / 2009

Dell/Sun 7104 51.41 65.64

77 HWW/Universitaet Stuttgart

Germany Baku - NEC HPC 140Rb-1 Cluster, Xeon X5560 2.8Ghz, Infiniband / 2009

NEC 5376 50.79 60.21 186.00

78 Kyoto University

Japan T2K Open Supercomputer/Kyodai - Fujitsu Cluster HX600, Opteron Quad Core, 2.3 GHz, Infiniband / 2008

Fujitsu 6656 50.51 61.24

79 SARA (Stichting Academisch Rekencentrum)

Netherlands Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 3328 48.93 62.57 531.88

80 SciNet/University of Toronto

Canada Power 575, p6 4.7 GHz, Infiniband / 2008

IBM 3328 48.93 62.57 531.88

81 IT Service Provider (B)

United States Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 54xx 3.0GHz, GigEthernet / 2009

Hewlett-Packard 7600 48.14 91.20

82 Moscow State University - Research Computing Center

Russia SKIF MSU - T-Platforms T60, Intel Quadcore 3Mhz, Infiniband DDR / 2008

SKIF/T-Platforms 5000 47.17 60.00 265.00

83 National Supercomputer Centre (NSC)

Sweden Neolith - Cluster Platform 3000 DL140 Cluster, Xeon 53xx 2.33GHz Infiniband / 2008

Hewlett-Packard 6440 47.03 60.02

84 IBM - Rochester

United States Blue Gene/P Solution / 2007

IBM 16384 46.83 55.71 126.00

85 IBM Thomas J. Watson Research Center

United States Blue Gene/P Solution / 2009

IBM 16384 46.83 55.71 126.00

86 Max-Planck-Gesellschaft MPI/IPP

Germany Genius - Blue Gene/P Solution / 2008

IBM 16384 46.83 55.71 126.00

87 Texas Advanced Computing Center/Univ. of Texas

United States Lonestar - PowerEdge 1955, 2.66 GHz, Infiniband / 2007

Dell 5848 46.73 62.22

88 HPC2N - Umea University

Sweden Akka - BladeCenter HS21 Cluster, Xeon QC HT 2.5 GHz, IB, Windows HPC 2008/CentOS / 2008

IBM 5376 46.04 53.76 173.21

89 Clemson University

United States Palmetto - PowerEdge 1950/SunFire X2200 Cluster Intel 53xx/54xx 2.33Ghz, Opteron 2.3 Ghz, Myrinet 10G / 2008

Dell/Sun 6120 45.61 56.55 285.00

90 Financial Services (H)

United States Cluster Platform 3000 BL460c G1, Xeon L5420 2.5 GHz, GigE / 2009

Hewlett-Packard 8312 43.75 83.12

91 Ohio Supercomputer Center

United States xSeries x3455 Cluster Opteron, DC 2.6 GHz/QC 2.5 GHz, Infiniband / 2009

IBM 8416 43.46 68.38

92 Consulting (C)

United States Cluster Platform 3000 BL460c G1, Xeon E5450 3.0 GHz, GigE / 2009

Hewlett-Packard 6768 43.00 81.22

93 National Institute for Materials Science

Japan SGI Altix ICE 8200EX, Xeon X5560 quad core 2.8 GHz / 2009

SGI 4096 42.69 45.88

94 IT Service Provider (D)

United States Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 54xx 3.0GHz, GigEthernet / 2009

Hewlett-Packard 6672 42.41 80.06

95 Maui High-Performance Computing Center (MHPCC)

United States Jaws - PowerEdge 1955, 3.0 GHz, Infiniband / 2006

Dell 5200 42.39 62.40

96 Commissariat a l'Energie Atomique (CEA)

France CEA-CCRT-Platine - Novascale 3045, Itanium2 1.6 GHz, Infiniband / 2007

Bull SA 7680 42.13 49.15

97 US Army Research Laboratory (ARL)

United States Michael J. Muuss Cluster (MJM) - Evolocity II (LS Supersystem) Xeon 51xx 3.0 GHz IB / 2007

Linux Networx 4416 40.61 52.99

98 University of Bergen

Norway Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz / 2008

Cray Inc. 5550 40.59 51.06 274.73

99 Jeraisy Computer and Communication Services

Saudia Arabia Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 54xx 3 GHz, Infiniband / 2009

Hewlett-Packard 4192 39.70 50.30

100 R-Systems

United States R Smarr - Dell DCS CS23-SH, QC HT 2.8 GHz, Infiniband / 2008

Dell 4608 39.58 51.61

2009-01-13

都道府県の域内総生産

http://www.ideaxidea.com/archives/2009/01/comparison_between_us_states_and_countries.html

という記事があったので、日本都道府県世界各国を比べてみました。

色づけの仕方がよく分からなかったので見出しスタイルを使ってみました。

人口もつけた方がおもしろかったのかもしれませんが、

はてな記法の整形からやりなおすのはめんどくさいのでパス

1United States$10,400,000,000,000
2China $5,700,000,000,000
3Japan $3,550,000,000,000
4India $2,660,000,000,000
5Germany $2,184,000,000,000
6France $1,540,000,000,000
7United Kingdom $1,520,000,000,000
8Italy $1,438,000,000,000
9Russia $1,350,000,000,000
10Brazil $1,340,000,000,000
11Korea, South $931,000,000,000
12Canada $923,000,000,000
13Mexico $900,000,000,000
14Spain $828,000,000,000
 東京都 $696,918,808,333
15Indonesia $663,000,000,000
16Australia $528,000,000,000
17Turkey $468,000,000,000
18Iran $456,000,000,000
19Netherlands $434,000,000,000
20South Africa $432,000,000,000
21Thailand $429,000,000,000
22Taiwan $406,000,000,000
23Argentina $391,000,000,000
24Poland $368,100,000,000
25Philippines $356,000,000,000
 大阪府 $319,363,116,667
26Pakistan $311,000,000,000
27Belgium $297,600,000,000
 愛知県 $280,799,008,333
28Colombia $268,000,000,000
29Egypt $268,000,000,000
 神奈川県 $256,353,583,333
30Saudi Arabia $242,000,000,000
31Bangladesh $239,000,000,000
32Switzerland $231,000,000,000
33Sweden $227,400,000,000
34Austria $226,000,000,000
35Ukraine $218,000,000,000
36Malaysia $210,000,000,000
37Greece $201,100,000,000
38Hong Kong $186,000,000,000
39Vietnam $183,000,000,000
40Portugal $182,000,000,000
 埼玉県 $167,323,708,333
41Algeria $167,000,000,000
42Romania $166,000,000,000
 北海道 $162,536,425,000
 千葉県 $159,674,975,000
43Czech Republic $155,900,000,000
44Denmark $155,500,000,000
 兵庫県 $151,370,075,000
45Chile $151,000,000,000
 福岡県 $145,466,316,667
46Norway $143,000,000,000
47Finland $136,200,000,000
48Hungary $134,700,000,000
49Venezuela $132,800,000,000
50Peru $132,000,000,000
 静岡県 $131,229,850,000
51Israel $122,000,000,000
52Ireland $118,500,000,000
53Morocco $115,000,000,000
54Nigeria $113,500,000,000
55Kazakhstan $105,000,000,000
56Singapore $105,000,000,000
 茨城県 $92,919,900,000
 広島県 $91,338,816,667
57Belarus $85,000,000,000
 京都府 $80,443,708,333
58New Zealand $78,800,000,000
 新潟県 $75,076,766,667
59Sri Lanka $73,700,000,000
 宮城県 $70,222,666,667
60Burma $70,000,000,000
 長野県 $66,131,808,333
61Slovakia $66,000,000,000
 栃木県 $65,801,008,333
62Uzbekistan $65,000,000,000
 群馬県 $63,058,983,333
63Tunisia $63,000,000,000
 福島県 $62,425,766,667
 岐阜県 $59,514,150,000
64Syria $59,400,000,000
 三重県 $59,350,608,333
 岡山県 $58,909,933,333
65Iraq $58,000,000,000
66Dominican Republic $53,000,000,000
67United Arab Emirates $53,000,000,000
68Sudan $52,900,000,000
69Bulgaria $50,600,000,000
70Ethiopia $50,600,000,000
71Guatemala $48,000,000,000
 熊本県 $47,936,775,000
 滋賀県 $47,421,341,667
 山口県 $46,932,816,667
72Puerto Rico $45,700,000,000
 鹿児島県 $43,655,658,333
73Ghana $42,500,000,000
74Ecuador $41,700,000,000
75Libya $41,000,000,000
 愛媛県 $38,989,658,333
76Croatia $38,900,000,000
 富山県 $38,056,591,667
 岩手県 $37,923,158,333
 石川県 $37,166,083,333
 大分県 $36,858,066,667
77Nepal $36,000,000,000
78Slovenia $36,000,000,000
 長崎県 $35,402,875,000
 青森県 $35,400,641,667
79Kuwait $34,200,000,000
80Congo, Democratic Republic of the $34,000,000,000
 山形県 $33,352,833,333
81Costa Rica $32,300,000,000
82Kenya $32,000,000,000
 奈良県 $31,038,858,333
83Uganda $31,000,000,000
 秋田県 $30,841,583,333
 香川県 $30,334,733,333
84El Salvador $30,000,000,000
 沖縄県 $29,795,950,000
 宮崎県 $29,546,075,000
85Lithuania $29,200,000,000
 和歌山県 $27,963,441,667
 福井県 $27,402,150,000
86Azerbaijan $27,000,000,000
87Cameroon $27,000,000,000
88Zimbabwe $27,000,000,000
89Uruguay $26,500,000,000
 山梨県 $26,084,675,000
90Turkmenistan $26,000,000,000
91Cuba $25,900,000,000
92Serbia and Montenegro $25,300,000,000
93Paraguay $25,000,000,000
94Cote d'Ivoire $24,500,000,000
 佐賀県 $23,519,375,000
95Jordan $22,800,000,000
96Tanzania $22,500,000,000
 徳島県 $22,479,416,667
97Oman $22,400,000,000
98Korea, North $22,000,000,000
99Bolivia $21,000,000,000
 島根県 $20,237,891,667
100Latvia $20,000,000,000
101Luxembourg $20,000,000,000
 高知県 $19,802,325,000
102Cambodia $19,700,000,000
103Lebanon $19,300,000,000
104Mozambique $19,200,000,000
105Afghanistan $19,000,000,000
106Honduras $17,600,000,000
107Panama $17,300,000,000
108Qatar $17,200,000,000
 鳥取県 $17,062,225,000
109Angola $16,900,000,000
110Senegal $16,200,000,000
111Guinea $15,900,000,000
112Yemen $15,700,000,000
113Estonia $15,200,000,000
114Botswana $15,100,000,000
115Georgia $15,000,000,000
116Albania $14,000,000,000
117Burkina Faso $13,600,000,000
118Kyrgyzstan $13,500,000,000
119Mauritius $13,200,000,000
120Nicaragua $12,800,000,000
121Armenia $12,600,000,000
122Namibia $12,600,000,000
123Madagascar $12,600,000,000
124Haiti $12,000,000,000
125Trinidad and Tobago $11,100,000,000
126Moldova $11,000,000,000
127Chad $10,000,000,000
128Macedonia, The Former Yugoslav Repub$10,000,000,000
129Jamaica $10,000,000,000
130Laos $9,900,000,000
131Bahrain $9,800,000,000
132Mali $9,800,000,000
133Cyprus $9,400,000,000
134Rwanda $9,000,000,000
135Zambia $8,900,000,000
136Niger $8,800,000,000
137Macau $8,600,000,000
138Tajikistan $8,000,000,000
139Togo $8,000,000,000
140Bosnia and Herzegovina $7,300,000,000
141Benin $7,300,000,000
142Malawi $7,200,000,000
143Gabon $7,000,000,000
144Iceland $7,000,000,000
145Malta $7,000,000,000
146Brunei $6,500,000,000
147Lesotho $5,600,000,000
148Mauritania $5,300,000,000
149Bahamas, The $5,200,000,000
150Mongolia $5,000,000,000
151Swaziland $4,800,000,000
152Central African Republic $4,700,000,000
153Fiji $4,700,000,000
154Martinique $4,500,000,000
155Somalia $4,100,000,000
156Barbados $4,000,000,000
157Burundi $3,800,000,000
158Guadeloupe $3,700,000,000
159Reunion $3,600,000,000
160Liberia $3,500,000,000
161Eritrea $3,300,000,000
162Guam $3,200,000,000
163New Caledonia $3,000,000,000
164Sierra Leone $2,800,000,000
165Bhutan $2,700,000,000
166Guyana $2,700,000,000
167Gambia, The $2,600,000,000
168Congo, Republic of the $2,500,000,000
169Netherlands Antilles $2,400,000,000
170Virgin Islands $2,400,000,000
171Bermuda $2,250,000,000
172Jersey $2,200,000,000
173Aruba $1,940,000,000
174West Bank $1,700,000,000
175Man, Isle of $1,600,000,000
176Suriname $1,500,000,000
177Andorra $1,300,000,000
178French Polynesia $1,300,000,000
179Guernsey $1,300,000,000
180Belize $1,280,000,000
181Cayman Islands $1,270,000,000
182Equatorial Guinea $1,270,000,000
183Maldives $1,250,000,000
184Papua New Guinea $1,200,000,000
185French Guiana $1,100,000,000
186Greenland $1,100,000,000
187Guinea-Bissau $1,100,000,000
188Faroe Islands $1,000,000,000
189Samoa $1,000,000,000
190San Marino $940,000,000
191Northern Mariana Islands $900,000,000
192Monaco $870,000,000
193Saint Lucia $866,000,000
194Liechtenstein $825,000,000
195Solomon Islands $800,000,000
196Cyprus $787,000,000
197Antigua and Barbuda $750,000,000
198Gaza Strip $735,000,000
199Seychelles $626,000,000
200Djibouti $619,000,000
201Cape Verde $600,000,000
202Vanuatu $563,000,000
203American Samoa $500,000,000
204Gibraltar $500,000,000
205Comoros $441,000,000
206Grenada $440,000,000
207East Timor $440,000,000
208Dominica $380,000,000
209Saint Kitts and Nevis $339,000,000
210Saint Vincent and the Grenadines $339,000,000
211British Virgin Islands $320,000,000
212Micronesia, Federated States of $277,000,000
213Tonga $236,000,000
214Turks and Caicos Islands $231,000,000
215Sao Tome and Principe $200,000,000
216Palau $174,000,000
217Marshall Islands $115,000,000
218Cook Islands $105,000,000
219Anguilla $104,000,000
220Mayotte $85,000,000
221Kiribati $79,000,000
222Falkland Islands (Islas Malvinas) $75,000,000
223Saint Pierre and Miquelon $74,000,000
224Nauru $60,000,000
225Wallis and Futuna $30,000,000
226Montserrat $29,000,000
227Saint Helena $18,000,000
228Tuvalu $12,200,000
229Niue $7,600,000
230Tokelau $1,500,000

参考文献:

http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/kenmin/h15/main.html

http://www.theodora.com/wfb2003/rankings/gdp_2003_0.html

より、$1=\120で計算しました。

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