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おがちゃんさんの記事が5件見つかりました

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記事番号記事日付記事タイトル・発言者
[107920]2023年6月4日
おがちゃん
[107919]2023年6月4日
おがちゃん
[107917]2023年6月4日
おがちゃん
[107709]2023年4月24日
おがちゃん
[107643]2023年4月17日
おがちゃん

[107920] 2023年 6月 4日(日)02:09:25おがちゃん さん
八番勝負
問四:福島市

想定解から外すとしたらあっちかなと。全く別の方向を向いてるってことは無いと思うけどなあ。
[107919] 2023年 6月 4日(日)00:54:41おがちゃん さん
八番勝負
問二:雲南市

拙稿[107917]で「参加できずでした」と書き込んでおりましたが、諦めるのはまだ早い。(そもそも問八解答した時点で参加できてるという自己矛盾があるのですが汗)
[107917] 2023年 6月 4日(日)00:01:39おがちゃん さん
八番勝負
八番勝負、予定と被ってしまい参加できずでした。

問八:宇都宮市

これはあっさりわかったので参加賞だけはいただきます。
[107709] 2023年 4月 24日(月)20:31:06おがちゃん さん
14/26
ついに同年生まれが市長になる"お年頃"になったのかと、少々感慨深くなってしまったおがちゃんです。

若年・女性首長の増加については既に皆様書き込まれている通りですが、市区町村議選も女性議員が大幅に増えた自治体がちらほらあるようですね。

中でも宝塚市議会が凄まじく、定数26人中14人が女性になったとのこと。議員の過半数が女性の議会は、(少なくとも町村議会を除けば)国内史上初なのではないかと思われます。
参考
[107643] 2023年 4月 17日(月)23:17:35おがちゃん さん
[107637]の補足
[107640] 勿来丸さん
仰ることを理解できているか分からないのですが、[107637]おがちゃんさん の内容に関わることで合ってるでしょうか。
以前から参加している中で思うこととして、このサイト内で完結する問題の方がスッキリ感は強いです。
関わっていると思います。
[107637]でごちゃごちゃ小難しく書いてしまいましたが、要は(私の個人的意見としては)問四から「スッキリ感」を得られなかったということですので。

[107637]で書いた「権威性」については勿来丸さんの
外部サイトだとアクセスできない可能性があることや、Wikipediaのように内容が変わってしまう可能性があるのは良くないとことなのですが。
こちらの部分と私の主張とで概ね相違ありません。
ですので、今回は「網羅性」についてもう少し詳らかにしてみます。

この「都道府県市区町村」のデータベースはグリグリさんの多大なる労力と多くのメンバーの情報提供によって大変充実してます。
最近だと、「市区町村のシンボル」の整理が印象に残ってますが、他にも人口・面積・人口密度といった基本データは勿論、「地名コレクション」の各コレクションや「市区町村変遷情報」などについても、国内全自治体を網羅してなるべく統一された条件で厳密にまとめられているのです。
そして十番勝負の問題を見ても、全国網羅性が保証されている「都道府県市区町村」内のデータベースを基に作られた問題は、納得感いや「スッキリ感」が強い!

「都道府県市区町村」のデータベースから離れて、十番勝負の問題について見てみると、過去には全国の市について正誤を厳密に網羅的に判断するために、尋常ではない労力が割かれた問題がありました。
特に印象に残っている問題として、第12回問八第47回問一があります。それぞれ当時、解を正確に特定するために、一部メンバーが傍から見て狂気じみた(誉め言葉)努力をされてました。
また、第22回問十なども、よく全国調査されたものだと驚嘆したものです。

他にも、「スイカの生産量」(第23回問六)、「可住地面積率」(第39回問十)、「製造品出荷額」(第55回問四)といった国の省庁がデータを公表している指標はもちろん、私企業公表のデータでも「全国住みたい街ランキング2010」(第32回問九)などは全自治体が対象になっており、出題当時は比較的納得感があったように思います。

そのような名問と比較すると、「回答が得られなかったため」という理由で実際の市議会の状況に依らずに正答たりえない市が存在する今回の問四は厳密性に乏しい気がして、ちょっとだけ納得がいかないなあと思ってしまうのです(全市調査をしてランキングを作り直すのは非現実的ですが)。

問四は全792市中42市が「回答が得られなかったため」正答となる資格が無かったわけですが、これが例えば、2-300市ほど欠けていたら、流石に網羅性が損なわれすぎてて問題に採用するにはあまりに弱いデータだと思います。
ただ、「問題に採用するにあたり弱いデータ/強いデータ」の線引きは私にもわかりません。
もしかしたら、1市でもデータの対象から欠けてしまったらそれだけで「スッキリ感」は無くなってしまうのかもしれませんね。

やはり説明が難しいです...


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