はてなキーワード: womanとは
この増田もコメで「無礼講祭りなのに」って言ってるやつも、この動画の前段の炎上話が見えてない。
この日本人女性アカが動画をアップする前からホーリー祭りの女性の危険性を巡る話が世界的に炎上してたのだ。
去る3月8日、国際女性デーということもあり、インドを中心にサービス展開をする結婚相談アプリ企業のBharatMatrimonyが、「女性がホーリー祭りのペイントを落とすと暴行されたアザが出てくる」という広告を出した。
そしたらヒンドゥー教徒の右翼男性たちが「インド人は女性に暴行する民族だと馬鹿にするのか!神聖なホーリー祭りを馬鹿にするのか!外国人だろうとみんな普通に仲良く楽しんでるぞ!許さん!広告を取り下げろ!」と大激怒して炎上状態。結局会社は広告を取り下げることになった
Bharat Matrimony’s Holi ad receives backlash on social media; here’s why | Lifestyle News,The Indian Express
その直後に日本人女性が「ホーリー祭りでセクハラ受けたよ」って動画をアップしたから「やっぱりホーリー祭りは危ないじゃないか!」って大問題に。
バーラト族の結婚広告のボイコットを呼びかける人々はこれを見る必要があります - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=CMdQWM04GkI
Japanese Woman Harassed, Groped, Hit With Egg On Holi On Her First Solo Visit To India | HerZindagi
https://www.herzindagi.com/society-culture/japanese-woman-harassed-holi-article-224766
顔を潰された形のヒンズー右翼含む世論も犯人に対して怒りしかなくて、当局が声明を出して、捜査開始し、映像に映るセクハラ犯は全員逮捕となった。ネットでは被害女性に「ごめんね」殺到してイメージ回復。
被害女性本人の説明ツイートもされてて1人で行ったわけではないって言ってるね
https://twitter.com/megumiko_india/status/1634554779123998720
https://anond.hatelabo.jp/20220302153114
https://www.asahi.com/articles/ASR325H1RR32ULFA004.html
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230303/k10013996891000.html
昨年書いた記事が予想外に多くの人に読まれたため、改めて前回省略したところも含めて差分や内容を見ていきたい。
なお、順位は103位→104位なので横ばい。
https://wbl.worldbank.org/en/data/exploreeconomies/japan/2023
大項目は変わらず、Mobility, Workplace, Pay, Marriage, Parenthood, Entrepreneurship, Assets, Pensionの8項目がそれぞれ100点満点で評価されている。
得点および内訳も昨年と同じ。
それでは以下、減点された部分を見ていく。
減点項目、内容とも昨年と変更なし。
「同一労働同一賃金」「危険業務への従事」「工業系業務への従事」「セクハラ防止」「セクハラに関する罰則」がNGとなっている。
詳細は前回の記事を見てほしい。
NGとなった項目とその理由は以下のとおり(以下、日本語の意味は機械翻訳を参照している。理解が違っていたら教えてほしい)。
質問:Does a woman have the same rights to remarry as a man?(女性にも男性と同じように再婚する権利があるのでしょうか?)
NG理由:Civil Code, Art. 733(民法733条)
該当する条文は以下のとおり。
第七百三十三条 女は、前婚の解消又は取消しの日から起算して百日を経過した後でなければ、再婚をすることができない。
一 女が前婚の解消又は取消しの時に懐胎していなかった場合
再婚禁止期間って撤廃されたんじゃ?と思って調べてみたけど、どうやら方針は決まっているもののまだ法案が成立していないっぽい。
質問:Does the law prohibit discrimination in access to credit based on gender?(法律では、性別によるクレジットへのアクセスの差別を禁止していますか?)
NG理由:No applicable provisions could be located(該当する規定は見つかりませんでした)
これは「資金の借入(access to credit)における性差別を禁止する法律が無い」ということらしい(増田情報)。
2021年のWEZZYの記事によると「アメリカに住んでいると金融アクセスへの差別は教育政策分野にいても見かけるぐらい激しく議論がされています」とのこと。
https://wezz-y.com/archives/88160
法令としては銀行法あたりが該当するのかな?と思ってざっと見てみたけど、性別による差別を禁止する明文規定はなさそう。
ということで、残った分の確認も終了。
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。
まず、153か国で、単純に順位と出生率の相関係数を計算すると、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、女性の基本的な権利や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、過去の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、同じ基準で比較できないものを比較するのは不適切であるので、
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、
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。
相関係数は-0.06になった。
かろうじて、順位と出生率の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。
そこで、日本と、現在の日本と文化的に近い韓国、北米、ヨーロッパ、オセアニアの国々だけを残して、
再計算する。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。
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。
G20に関する基礎的なQ&A
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の議長国順))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の会議には、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、日本の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 |
Germany | 10 | 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 |
結果的に、日本と、文化も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・ランキングの順位が、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。
ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が、少子化の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。
異次元の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、どのような対策が有効なのか。
対策の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、分かりやすい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・ランキングの順位が高い国で、ジェンダー平等が達成され、
女性が子育てと社会進出を両立しやすく、結果的に、少子化も改善されていることが知られている。
日本の少子化対策についての記事の中で、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の低迷と、
例えば、次の記事では、題名の中にジェンダー・ギャップ・ランキングの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や労働生産性と共に出生率、そして、
ジェンダー・ギャップ・ランキングの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・ランキングの順位が計算される。
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。女性が3分割された結果、中高年女性単身者の貧困が生まれた」
酒井 2022年の日本のジェンダー指数は、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。
酒井 出生率も落ちる一方。出生率が高いのは、共働きでケアの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、ホモソーシャルな組織文化を守りたいからだとしか私には思えません。ホモソーシャルな集団のなかで、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、少子化の関係性の分析もなされている。
https://news.yahoo.co.jp/byline/shirakawatoko/20211029-00265552
日本のジェンダーギャップと少子化。この二つはリンクしているとずっと言い続けてきた。日本は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と出生率が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月の内閣府政策統括官(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、出生率は高まる傾向」を示すグラフが掲載されている【図1】。女性が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をいかに埋めるかにかかっている。
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。女性の社会進出と出生率が相関関係にあるのです。なぜかというと、女性の社会進出と子育てが、トレードオフの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にコミットします。これだけでも、女性の負担はケタ違いでしょう。みての通り、男性の家事育児の負担割合が高い国ほど、出生率が高いのがわかります(我が国は定位置の左下)。
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・ランキングが少子化を説明できる、卓越した指標であることを示す。
Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data
ジェンダー・ギャップ・ランキングは、次の、同じ2020年のデータを使う。
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、
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 |
Germany | 10 | 0.787 | 1.53 |
Latvia | 11 | 0.785 | 1.55 |
Namibia | 12 | 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 Africa | 17 | 0.78 | 2.401 |
Switzerland | 18 | 0.779 | 1.46 |
Canada | 19 | 0.772 | 1.4 |
Albania | 20 | 0.769 | 1.4 |
United Kingdom | 21 | 0.767 | 1.56 |
Colombia | 22 | 0.758 | 1.737 |
Moldova | 23 | 0.757 | 1.77 |
Trinidad and Tobago | 24 | 0.756 | 1.631 |
Mexico | 25 | 0.754 | 1.905 |
Estonia | 26 | 0.751 | 1.58 |
Belgium | 27 | 0.75 | 1.55 |
Barbados | 28 | 0.749 | 1.628 |
Belarus | 29 | 0.746 | 1.382 |
Argentina | 30 | 0.746 | 1.911 |
Cuba | 31 | 0.746 | 1.5 |
Burundi | 32 | 0.745 | 5.177 |
Lithuania | 33 | 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 Republic | 86 | 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 |
Paraguay | 100 | 0.683 | 2.497 |
Nepal | 101 | 0.68 | 2.055 |
Sri Lanka | 102 | 0.68 | 2 |
Fiji | 103 | 0.678 | 2.495 |
Malaysia | 104 | 0.677 | 1.818 |
Hungary | 105 | 0.677 | 1.56 |
China | 106 | 0.676 | 1.281 |
Ghana | 107 | 0.673 | 3.623 |
Korea, Rep. | 108 | 0.672 | 0.837 |
Kenya | 109 | 0.671 | 3.397 |
Belize | 110 | 0.671 | 1.999 |
Sierra Leone | 111 | 0.668 | 4.08 |
India | 112 | 0.668 | 2.051 |
Guatemala | 113 | 0.666 | 2.484 |
Myanmar | 114 | 0.665 | 2.174 |
Mauritius | 115 | 0.665 | 1.44 |
Malawi | 116 | 0.664 | 3.995 |
Timor-Leste | 117 | 0.662 | 3.247 |
Angola | 118 | 0.66 | 5.371 |
Benin | 119 | 0.658 | 5.048 |
United Arab Emirates | 120 | 0.655 | 1.46 |
Japan | 121 | 0.652 | 1.34 |
Kuwait | 122 | 0.65 | 2.14 |
Maldives | 123 | 0.646 | 1.712 |
Tunisia | 124 | 0.644 | 2.114 |
Guinea | 125 | 0.642 | 4.489 |
Vanuatu | 126 | 0.638 | 3.778 |
Papua New Guinea | 127 | 0.635 | 3.274 |
Nigeria | 128 | 0.635 | 5.309 |
Burkina Faso | 129 | 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 |
兄弟でパートナー婚! 結婚よりパートナーシップ? どうなってるイギリスの結婚制度
https://www.newsweekjapan.jp/stories/woman/2018/11/post-108_1.php
生き別れた51歳母と32歳の息子 再会後に恋に落ちアメリカで波紋
A woman in search of her long-lost mother discovered she had married her own BROTHER.
https://www.mirror.co.uk/news/weird-news/woman-goes-search-long-lost-mum-4002167
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https://www.mirror.co.uk/news/weird-news/woman-goes-search-long-lost-mum-4002167
FLESH WOMANってやつやで
「処女航海(maiden voyage)」「処女作(maiden work)」といった言葉に苦言を呈するフェミの方々が現れると、決まって「『船』や『ペン』が女性名詞だから『処女』が付くだけなのにそんなことも知らないのか」と得意げに反論をする人たちが出てくるのだが、はたしてこの「女性名詞説」は本当に正しいのだろうか。
Etymology
From Middle English mayden, meiden, from Old English mæġden (“maiden, virgin, girl, maid, servant”), diminutive of mæġþ, mæġeþ (“maiden, virgin, girl, woman, wife”) via diminutive suffix -en, from Proto-West Germanic magaþ, from Proto-Germanic magaþs (“maid, virgin”). Equivalent to maid + -en.
中世英語の「mayden」「meiden」は、古英語「mæġden」(「未婚の若い女性」「処女」「少女」「女中」「召使い」)に由来し、それは「mæġþ」「mæġeþ」に指小語尾「-en」がついた指小辞であり、それは西ゲルマン祖語の「magaþ」に由来し、さらにはゲルマン祖語の「magaþs」にまで遡る。「maid + -en」に相当する。
maiden (adj.)
c. 1300, "virgin, unmarried," from maiden (n.). The figurative sense of "new, fresh, untried; first" (as in maiden voyage) is by 1550s. In horse-racing (1760) it denotes young horses that have never run before.
13世紀。「処女の」「未婚の」。maiden(名詞)から。1550年代には「新しい・新鮮な・試されていない・最初の」という比喩的な意味(「処女航海」のように)で使われるようになった。競馬では(1760年)一度も走ったことのない若い馬を表す。
つまり、古英語(5世紀から12世紀ごろ)からあった「maiden(処女)」という名詞が、13世紀ごろに「maiden(処女の)」という形容詞としても使われるようになり、さらに1550年代になって比喩的に「maiden(最初の)」といった意味の形容詞としても使われるようになった、ということだ。
そして、古英語のころにはあった男性名詞・女性名詞の区別が、中世英語(11世紀から15世紀ごろ)では失われていることから考えると、1550年代に生まれた「『最初の』という意味の形容詞maiden」が女性名詞にしか使えなかったとは考えにくいだろう。
当たり前の話だが、同じ意味の単語でも、それが男性名詞か女性名詞かは、言語によってバラバラである。英語「ship」と独語「schiff」は共にゲルマン祖語に由来するようだが、どちらも中性名詞である。仏語「navire」と伊語「nave」はどちらも羅語「navis」に由来しているのだろうが、ラテン語とイタリア語では女性名詞なのに、フランス語では男性名詞となっている。
女性名詞説の人たちはしばしば「『船』はラテン語で女性名詞だったから」などと言うのだが、仮に英語の「maiden」が女性名詞に付くとしても、なぜ古英語などではなく、いきなりラテン語が基準になるのだろうか。「maidenは女性名詞に付く」という結論ありきで、「船」を女性名詞とする言語を探してきているだけではないのか。
女性名詞説の「処女作は『ペン』が女性名詞だから」というのもおかしな話で、普通に考えれば「作品」や「本」が女性名詞かどうかを考えるべきだろうに、なぜ「ペン」を持ち出してくるのかといえば、ラテン語で「ペン」が女性名詞だったことを探してきたからだろう。
女性名詞説の人たちがもうひとつ頼みとするのが「英語でも船をsheと呼ぶ」ということである。つまり「船をsheと呼ぶのは船が女性名詞だったことの名残である」というのである。
これについては以下のページに詳しい。
これは古英語にあった文法性とは無関係です.乗り物や国名を女性代名詞で受ける英語の慣習は中英語期以降に発生した比較的新しい「擬人性」というべきものであり,古英語にあった「文法性」とは直接的な関係はありません.そもそも「船」を表わす古英語 scip (= ship) は女性名詞ではなく中性名詞でしたし,bāt (= boat) にしても男性名詞でした.古英語期の後に続く中英語期の文化的・文学的な伝統に基づく,新たな種類のジェンダー付与といってよいでしょう.
「OED によると船を受ける代名詞としての she の初例は1375年である」らしいが、最初にも述べたとおり、英語に男性名詞・女性名詞の区別が残っていたのは古英語(5世紀から12世紀ごろ)までである。また、これも先述のとおりだが「古英語 scip (= ship) は女性名詞ではなく中性名詞」というのだから、女性名詞説の人たちの主張はまったくの誤りということになるだろう。
1. 英語の「maiden」は、そのあとを受ける名詞が男性名詞か女性名詞かに関係なく、「新しい」「最初の」という意味の形容詞として使われている。
2. その「新しい」「最初の」という形容詞としての用法が生まれたのは、英語から男性名詞・女性名詞の区別が失われた後のことである。
日本人限定の理由は、学習データの多い西洋人の写真と比べて、日本人特有の考慮が必要だと思われるため
いくつか三次元の美女写真を生成する記事を見たけど(こちらとかこちらとか)、いずれも例が西洋人で、このプロンプトにそのまま"Japanese"と付けてもあまり俺好みの女性は生成されなかった
とりあえず俺から、今のところまあまあの割合で顔の良い女性の写真を生成できてるプロンプトの例をのせておく
(一般化できるほど研究できてないので、あくまで俺の好み特化)
A photo of beautiful Japanese actress, short-cut black hair, cool and slender, small face, beautiful face, beautiful model, close-up of face shot, Sony α7, 35mm Lens, f8
"actress" にしてるのが重要で、これを付けることで顔がかなり安定する。
(逆に、単に "beautiful Japanese woman" とかにすると、顔の良い美人の生成率はかなり下がる)
ただし女優っぽい顔が明らかに増えるので、女優顔が好みじゃない人には逆効果かも。
その後ろの髪型とかは俺の好み
"small face, beautiful face, beautiful mdoel" は、美人生成度が少しでも上がればと思って駄目押しで付けてるけど、どこまで効果あるのかは不明
最後に付けてるカメラは、(自分は全く詳しくないので)うえでリンクした一つ目の記事に書かれたものをそのまま使った。
カメラ自体は顔の良さに寄与しないので正直指定しなくてもいいとは思ってる
生成した画像例
(うえのプロンプトをベースに色々試した過程で出てきたやつなので、プロンプトは上のとは必ずしも一致しない)
現状の課題としては、これでもそこまで好みの美人の比率が高いわけではない(どちらかといえば美人くらいのが4枚に1枚くらい、そこから顔が抜群に良くてかつ好みとなると100枚に1~3枚くらい)ことと、
「美人なんだけどなんか複数人うつってる」みたいな変な写真がたまに出ること(これを解消できるワードが欲しい)
ということで他の人のノウハウが知りたい
人間を右脳派・左脳派で分類をするのガーとか、クリエイティブは右脳が左脳ガーとか、そう言うのは非科学的以前に、
今時は局在論ではなく全体論だと思うの。ついでに脳腸相関など単一でどうこうではないし、
殆ど脳がないけど、公務員(ホワイトカラー)職に就いて、結婚し子どももいて、44歳まで過ごしてきた男性もいるし、
脳がなく脳幹しかなかった少年も自発呼吸をしつつ12歳まで家族と過ごしていたよ
Meet The Healthy, Functioning Man Who Survived With Almost No Brain. | IFLScience
https://www.iflscience.com/man-tiny-brain-lived-normal-life-31083
When it comes to our brains, does size really matter? One of the biggest myths about the brain is that bigger is always better. But what about those who sit on the extreme end of that scale? How much of our brain do we actually need to survive? Looking through the archives of medical history, there are a number of people with tiny brains, or brains with huge chunks missing entirely, which defy all odds.
In a 2007 Lancet study, doctors described an incredible medical oddity – the 44-year-old civil servant who had lived a normal life despite having an incredibly tiny brain. The French man went into hospital after he experienced weakness in his left leg for two weeks. Doctors were quite surprised when they took scans of his brain and found a huge fluid-filled chamber.
The scans showed that the man had a “massive enlargement of the lateral, third, and fourth ventricles, a very thin cortical mantle and a posterior fossa cyst,” researchers noted in the study. In short, while fluid normally circulates throughout the brain, it’s regularly drained. But instead of draining the fluid into the circulatory system, the fluid in this man’s brain built up. Eventually, the accumulation of fluid resulted in only a tiny amount of actual brain material.
The man’s medical history showed that he had to get a shunt inserted into his head as an infant to get rid of the buildup of fluid on the brain, known as hydrocephalus. The shunt was eventually removed when at age 14, he complained of left leg weakness and some unsteadiness. The man went on to live a normal life and he got married and had two children. Tests showed that he had an IQ of 75 which, though below the average of 100, is not considered a mental disability.
“What I find amazing to this day is how the brain can deal with something which you think should not be compatible with life,” Dr. Max Muenke, from the National Human Genome Research Institute, told Reuters.
Earlier last year, IFLScience reported on the ninth known case of someone living without a cerebellum. This is the part of the brain that controls a number of important functions such as balance, motor movements and motor learning. The 24-year-old Chinese woman went into a hospital complaining of nausea and vertigo, and doctors discovered that she suffered from a rare condition known as cerebellar agenesis.
In another case, 12-year-old Trevor Judge Waltrip shocked medical professionals when he survived as long as he did with only his brain stem. Trevor passed away last year after going his entire life without a brain. He suffered from a rare condition called hydranencephaly, whereby the cerebral hemispheres are replaced entirely with cerebrospinal fluid. People with hydranencephaly usually survive for up to 12 weeks, which made Trevor’s case so remarkable. He was able to breathe on his own and respond to stimuli, but was blind and unable to communicate.
These cases show not only the adaptability and resilience of the human brain, but also how little we know about one of our most important organs. Cases like this force neuroscientists to rethink how we view the brain, particularly what functions different regions have and how the brain adapts when these regions become damaged.