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J. Jpn. Soc. Soil Phys.
土壌の物理性

Miscellaneous

No. 150, p.85 ∼ 91 (2022)

みんなのミニレビューを分析してみると溝口 勝 1 · 杉野弘明 1

1. はじめにマイニングとは，テキストと呼ばれる言語データを対象とするデータマイニングの理論および技術の総称であり1959 年に創刊した土壌の物理性の 150 号発刊の記念に「みんなのミニレビュー」が企画された．今回の企画
では土壌物理を志したきっかけや取り上げた研究テーマに興味を持った経緯等を 140 字程度 （ツイッターと同じ）で書くことが求められた．私（溝口, 2015）は国際土（小林, 2017），心理学や医療，マーケティングなど幅広い分野において研究が蓄積されてきている（例えば、木村ら, 2005; 磯島, 2006）．本研究では全 72 件，本文内容は61,026 語が構成する大量の言語データであるため，テキストマイングが適していると考えられる．

壌年特集で「私の土壌物理履歴書」を書いてしまってい本研究では，「内容」，「タイトル」および「キーワード」

たので今更ミニレビューを書くこともないと思っていたを分析対象とした．「内容」データは頻度が 25 以上の頻が，記念号に関与しないのも寂しいので最近話題のテキ出語を，「タイトル」データは頻度が 2 以上の頻出語を，ストマイニングの手法で「みんなのミニレビュー」を分「キーワード」データは重複の無い 254 語を利用した．

析することにした．今回集まったレビューは必ずしも土

まず「内容」データを対象に頻出語同士の共起度合い

壌物理学会員全員ではないものの 72 件のレビューを分を隣接行列（Table 1）により表現し，それを基にグラフ析することで見えてきたことがある．本論文では分析の理論により算出した共起ネットワークを用いて，単語の方法と結果について紹介しながら次の 50 号に向けた期グルーピングを行うことで，頻出単語の共起の塊を視覚待について述べたい．

化し，トピック構造を捉えることを試みた．また，同様の分析を「タイトル」データを対象に実施した．

2． 分析手法
まず 2022 年 1 月までに「土壌の物理性」に投稿され次に，「内容」データの頻出語を利用した文書（各レビュー）× 頻出語の頻度行列（須賀ら, 1993; 大井, 1994）を作成し，各レビューに紐づいた「所属」のデータを結たミニレビュー 72 件の電子データを分析可能な形にするため，いくつかの事前処理を施した．すなわち，1）タTable 1 単語同士の隣接行列の例 （表中の数字は共起数）．

イトル，著者名，所属，キーワード，本文，引用文献の各セクションへの分解，2）所属について機構名以降の細かい所属を切ったデータの準備，3）データ全体における重複の無いキーワードのリスト化，4）プレーンテキスト

土壌研究
土化に伴い生じた本文データの修正したものを分析データ行うとした．

考える

本研究で扱うテキストデータの分析方法としては KJ

水

土壌研究

土行う

考える

水–
124502785139124–
6724389850
67–132251272413–778585382277–3413998518534–法（川喜多, 2006）や GTA（Glaser and Strauss, 1967）といった質的アプローチが広く知られている．しかし，手作業での分類はデータ量の多さに比例して効率が低下す

Table 2 文書 × 頻出語の頻度行列の例．

るため，多量テキストデータに対しては量的アプローチ

ID

所属

土壌研究

土行う

水も望まれる．近年ではコンピュータの処理能力の向上と123456

新潟大学

240135360021221100030
100

1
35032

分析に用いるためのソフトウェアの開発 · 発展に伴い，分析の客観性保持と恣意性排除が叶う定量的な分析手法としてテキストマイニングが注目されている．テキスト
1 Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University ofTokyo, 1-1-1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8657, JAPAN. Corresponding Author: 溝口 勝, 東京大学大学院農学生命科学研究科.

農研機構
筑波大学
宇都宮大学
岩手大学
北海道大学

土壌の物理性

86

Fig. 1

第 150 号 (2022)

レビュー内容における頻出語の共起ネットワーク．

合させた上で（Table 2），所属と頻出単語の 2 種類のノー3． 分析結果ドから成る 2 部グラフを描画した．2 部グラフとは，グラフ内の集合を 2 つに分割し，全ての辺が各集合に所属

レビュー内容のデータから作成した頻出語の上位 150するノードを結ぶようにして作成されるグラフ（ネット

語を Table 3 に示す．「土壌」や「研究」，「土」，「水」とワーク）である（Krebs, 2002）．これにより，キーワーいったどのレビュー文章にも入る単語が上位に入った上ドを介した所属組織同士の繋がりを見ることができる．

で，「モデル」や「実験」，「水田」，「土壌水分」など多最後に，上記で使用した「内容」データの文書 × 頻

く扱われたテーマに関連する単語が続く形となった．ま出語の頻度行列に，タイトルとキーワードの頻度行列をた，レビュー内容の頻出語を使った隣接行列から作成し結合させたものを利用し，クラスター分析を行うことにた共起ネットワークを Fig. 1 に示す．描画されたネット

よってレビュー同士の類似度を算出し，可視化した．分

ワーク中，複数の頻出語によって形成された下位グルー

析を実施する際には，各データに含まれる共通単語が占プは 11 個見られた．「研究」という単語を中心に形成さめる割合から算出する Jaccard 係数を距離として用い，れた一番大きなグループには，「土壌物理」，「実験」，「物また結合法にはグループ内の分散に対するグループ間の理」，「評価」，「課題」などの単語が含まれた．
「研究」を分散を最大化する Ward 法（金, 2007）を利用した．

中心としたグループに繋がる形で，「水」，「技術」，「開なお，分析には，統計解析ソフトウェアである R Ver.
4.1.0 を使用し，TM が可能なパッケージ「RMeCab」とネットワーク分析用パッケージ「igraph」を主に用いた．

発」，「結果」，「データ」といった単語群で形成されたグループが示された．また再頻出語の「土壌」を中心に作られたグループでは，「農業」や「問題」といった単語が資料：みんなのミニレビューを分析してみると87

Table 3 レビュー内容の頻出上位 150 語．
抽出語

出現回数

土壌

464
434
130
122
118
114
109
100
97
96
94
93
92
88
88
88
87
85
79
79
78
77
77
74
74
73
73
71
71
71
69
66
64
63
62
62
62
59
58
57
56
56
55
55
54
53
53
53
52
52

研究
土行う
考える
水モデル
変化
影響
用いる
土壌物理
環境
窒素
思う
実験
測定
根
結果
解析
必要濃度
水分
圃場物理
利用
関係
技術
観測
水田
論文
大きい
調査
開発
地下水現象
作物
評価
高い
降雨
農業
構造
試験
異なる可能
先生データ栽培
問題
土壌水分
得る

抽出語

出現回数

抽出語

出現回数

特性

525251515151515150
50504948
48484747
474747464645
44444442424141
41414040
40404040
40393938
38
38
38
38
37
3636
36

地域

363636
35
35
35
35
34
34
34
3434
33
33333332323232323231313131302929292928282828272727272727272727272626262626

明らか
重要
条件
畑
発生
様々
灌漑
現在
取り組む
予測
多く
課題
効果
示す
過程
推定
低下
日本
伴う
その後
方法
テーマ
移動
水管理
生育
強度
現場
フロック
進める
速度
多い
化学
間隙
手法
森林
凍結
農地
理論
今後
生産
改良
管理
対象
分野
粒子汚染
興味検討
大学

地表
有機物
解明
凝集
透水性
理解
稲
地下
排水
与える
要因
持つ
受ける
深い
分布
実施
場合
状態
植物
浸潤
存在

As
暗渠
知る
飽和
凍土
システム
感じる
挙動
向上
コロイド
乾燥
機能
吸着

Cd
パラメータ
会議
改善
経験
使う
生じる
特に
内容
流出

FB
温度
及ぼす
求める
植生

土壌の物理性88

第 150 号 (2022)

Table 4 タイトルの頻出上位 30 語．
抽出語

出現回数

抽出語

出現回数

抽出語

出現回数

土壌

14775444443

関係3333333322

向ける

2222222222

研究
土壌物理
畑
現象
森林
水田
測定
土中
環境

Fig. 2

技術
水分移動
窒素
土
物質循環
予測
溶質移動
汚染
活動

構造
出会う
消費
振り返る
水移動
水管理
水分制御
土壌水分

タイトルにおける頻出語の共起ネットワーク.

含まれた．また，「水分」，「飽和」，「観測」，「影響」な

タと同様に「土壌」や「研究」，「土壌物理」といった単どといった単語が含まれたグループも「土壌」を中心と語が頻出しており，「畑」や「森林」，「水田」，「土中」としたグループからの繋がりを持つ形で示された．他にもいった研究対象を示す単語が続く結果が見て取れる．ま「暗渠」と「排水」の 2 語で形成されたグループや，「フた，「向ける」（「〇〇に向けて」等），「出会う」（「〇〇とロック」，「凝集」，「コロイド」といった語で形成されたの出会い」等），「振り返る」（「〇〇を振り返る」等）とグループ，そして「栽培」，「作物」，「低下」，「要因」ないった単語もタイトルのデータを特徴づけるものであっどの語で形成されたグループも存在した．

た．タイトルの頻出語を使った共起ネットワークを Fig.

同様に，タイトルのデータにおける頻出語の上位 302 に示す．ネットワークには 7 個の下位グループが示さ語を Table 4 に示す．表を見ると，レビュー内容のデーれた．一番大きい下位グループ（図中右）には「窒素」，

資料：みんなのミニレビューを分析してみるとFig. 3

89

レビュー内容における頻出語と所属の 2 部グラフ．

「動態」，「水分移動」，「環境」，「反応」といった単語が含たグループが形成されており，「博士」や「理論」といっまれた．「窒素」を軸として「水管理」，「技術」，「変化」た単語を介して「岩手大学」や「島根大学」に対して繋といった語で構成されたグループが繋がっており，さらがり，その周辺には「地表」や「濃度」，「挙動」といっに「影響」や「評価」，「現象」，「機能」で構成されたグた単語が繋がっていた．また「岡山大学」，「東洋大学」，ループへと接続していた．また，周辺の下位グループと「高知大学」，「明治大学」などには「会議」や「パラメーして「有機物」，「物質」，「粘土」が構成するもの，「水タ」，「植生」，「浸潤」といった単語を媒介してグループ分」，「溶質移動」，「土中」が構成するもの等が示された．

が広がっていた．「高知大学」の先には「推定」や「径」

次に，レビュー内容の頻出語を所属のデータと結合さが，「東洋大学」の先には「汚染」や「秋田県立大学」が，せた頻度行列から，所属と頻出単語の 2 種類のノードか「鳥取大学」の先に「地下水」や「実施」が，「間隙」やら成る 2 部グラフを描画した（Fig. 3）．図中右下を見る「農地」というキーワードの周りに「東京農業大学」，「浸と，「農研機構」を中心とし，「土壌」，「水田」，「圃場」，潤」の先に「明治大学」や「茨城大学」，「東京農工大学」，「環境」，「技術」などのキーワードを含んだ大きなグルー「三重大学」が繋がっていた．また「凍土」がハブのキープが形成されていることが分かる．また，「農研機構」にワードとなって「三重大学」，「ケミカルグラウト株式会繋がった単語群に対して「北海道大学」と「北海道立総社」，「岐阜大学」と繋いでおり，その先には「凍結」や合研究機構」が繋がっていた．この大きなグループに対「稲」，「地下」，「暗渠」といったキーワードにより「長野して，「理解」という単語で「東京大学」に繋がっており，県野菜花き試験場」，「道総研中央農業試験場」，「東北芸そこから「降雨」や「流出」で「京都大学」や「森林研究術工科大学」，「新潟大学」や「長崎大学」，「北九州市立· 整備機構森林総合研究所」，「佐賀大学」に繋がり，周大学」，「山口大学」を繋げたグループが存在した．

辺には「水管理」や「森林」，「植物」といった単語が付

最後に，レビュー内容から作成した頻度行列を基に実置された．また，図中中央には「筑波大学」を中心とし施したクラスター分析の結果として，併合過程を樹形図

90

土壌の物理性෈֩ཛྷౖ஦͹ਭ෾ʀ༻࣯Ңಊրਜ਼ౖৗԜઝଲࡨ๑Ͷ͕͜ΖҢླྀ෾ࢆմੵ͹ཤ༽೸༽ஏ͹ౖৗ৷ৱͳड़ճͮͱ఺‫׷‬ീͶ͕͜ΖਭҢಊͶͯ͏ͱീஏ͹ভඇਭྖ͹ఈྖԿΝ໪ࢨ͢ͱീஏౖৗ஦Ͷ͕͜Ζਭ෾Ңಊͳ஢ોಊସ‫ޫـ‬รಊͶ൒͑߳ӏϏνʖϱ͹รԿ͗೸ஏͳࡠ෼Ͷ༫͓ΖӪ‫ڻ‬͹඲ՃͳనԢ೸๑͹ཱི֮Ͷ޴͜ͱ໼ ֐ Ͷ ͕ ͜ Ζ ‫ ؜‬ਭ ི Ϝ φ Ϩ ρ έ ϖ ρ χ ‫ܐ ؖ‬ଡ޺࣯ର஦͹ਃ७‫ݳ‬েͶଲͤΖ॑ྙ͹Ӫ‫ڻ‬ϖτϫ͵αϫ΢χ༎ૻ‫ݳ‬েͶ޴͜ͱड़ճ͏ɾࠅࡏճ٠ͳ‫ڧ؂ڂݜ‬ࢴద࢛దϓϫρέౖৗ஦Ͷ͕͜Ζඏࡋ‫ـ‬๒‫ڏ‬ಊͶͯ͏ͱ΢Ϡβϧ΢φ͹αϫ΢χֆ໚Կָಝ੓ͳ༙‫߶ؽ‬෾ࢢ͹‫ٷ‬஥ਁྜྷਭชָʀ࠯๹ָͶ͕͜Ζౖৗ෼ཀྵ͹‫ڂݜ‬ਁྜྷͲ͹‫୼ۅ‬Ͷ୉͘͵ड़ਭ࣎͹ӭ཈Ԛಊସౖ ৗ ஦ ͹ &2 ೳ ౕ ͖ Δ ஏ ͤ ΄ Ε ༩ ଎ ΃ౖৗ͹Ңಊ‫ݳ‬ে͍Η͞Ηஏਔʀ௣ഀͳஏԾਭԜઝౖ͹౜৏‫ݳ‬েɾชԿࡔ͹྾Կͳਭ෾ҢಊΠϪ΢Πϱτψஏ஦ϪʖξʖͶΓΖౖ஦ਭ෾Ңಊգఖ͹ՆࢻԿͶͯ͏ͱ౜݃ʀ༧մͶ൒ౖ͑஦͹ਭ෾ʀ೦ʀ༻࣯Ңಊౖৗඏࡋ‫ܙ‬ସָ͹॑གྷ੓ౖৗ஦͹෼࣯Ңಊ͍Η͞ΗౖৗߑଆͳਭҢಊͶͯ͏ͱؔ伳ߑଆͳౖৗ෼ཀྵ੓͹‫ܐؖ‬ߑଆ͗໪Ή͛Ζ͚͢รԿͤΖਭీౖৗౖৗਭ෾͹Ӷ੗߁Ү؏଎ͳ࣬७ౖৗ༢ుིਭৱΝ༩଎ͤΖౖৗ͹೦ಝ੓଎ఈٗढ़Ν‫ͤ༽׈‬ΖҲؑ੓͹͵͏ࢴ͹ࡸଡ͵‫ڂݜ‬ਁྜྷౖৗ͹ฯਭ੓ʀಃਭ੓Ͷͯ͏ͱਁ ྜྷ ౖ ৗ ͹ ޲ ͠ ͳ ‫ ͠ ݐ‬ʖ ೧ Ͷ ࿳ Ζ ଎ ఈ Ͳ Ձ ͗ Κ ͖ ͮ ͪ ͖ ʖౖৗ྾Կ͖Δਫ਼ସ‫ؽܧ‬೵඲ՃΉͲಊ૮෈ಊ૮ϠυϩͶΓΖౖ஦͹༻࣯Ңಊ৯࠾‫ܯ‬ͶΓΖౖ৯͹଎ఈ࣬֒Ν෾ׄ͢ͱΊΖৱྋਫ਼ࢊʀভඇ͗΍ͪΔͤൕԢ੓஢ોͶΓΖ‫ڧ؂‬ෝ՛డ୺ஏͶ͕͜Ζ‫ڂݜ‬Ν৾Εศͮͱ૴‫ݬ‬͹ਫ਼෼ଡ༹੓ฯસͶ޴ౖͪ͜ৗ෼ཀྵָద؏఼͖Δ͹खΕૌΊౖ͹‫ؽ‬೵ΝཀྵմͤΖͪΌͶචགྷ͵͞ͳͳͺʃʛॵ౵ʀ஦౵‫گ‬үͶ͕͜Ζౖৗ‫گ‬ү͹ࣰભʛਭ͹҈ఈಋҒରΝ༽͏ͪஏҮ͹ਭ१‫؂‬඲Ճਭ ؇ ཀྵ Ͷ Γ Ζ ‫ ݲ‬ธ ஦ $Vʀ &G ఁ ‫ ٗ ݰ‬ढ़ ͹ ֋ ൅ਭ؇ཀྵͶ൒͑ਭీ͹஢ો‫ڧ؂‬͹รԿౖৗ౜݃਄੏‫ޜ‬ͶΓΖീ͹ਫ਼ࢊ੓޴৏༙‫ؽ‬೸‫ౖͳۂ‬ৗ෼ཀྵ੓वછߠͶΓΖਭీ͖Δ͹ϟνϱΪη๎ड़ཊ੏ౖ͹ߑଆ͗࢐Կؒ‫ݫ‬ൕԢΝ੏‫ͤޜ‬Ζೊओஏ൭րྒྷౖ͹ηϪʖΫϱήͶͯ͏ͱา৖͹ഋਭ੓ώ΢Ψ୺ͶΓΖౖৗ෼ཀྵ੓͹րྒྷ୉‫و‬ໝീࡠஏଵͶ͕͜ΖϨϠʖφιϱεϱήٗढ़͹ཤ༽Ͷͯ͏ͱஏԾᕴᕳ༙‫ؽ‬෼ࣁࡒͳౖৗ෼ཀྵ੓໼ࡌീ͖Δ‫ͪݡ‬ਭీౖৗ͹Ԡ਄͠Ԛ֒ਭీ͹र෰Ͷ‫ͤؖ‬Ζ‫ڂݜ‬ࢴ͹‫়ڂݜ‬ղ৤ଆ༽ϔχΤԄౖৗͶ͕͜Ζ෼࣯१‫؂‬೸ߠஏ͹ౖৗ෼ཀྵ੓րવΝໂ‫ͱݡ‬ξ΢θΏϞά͹਄ౕพࠞືౕ௒ࠬ͹๏๑෫ḟ͹༩଎ͳཊ੏͹ͪΌͶౖৗ஦͹෼࣯͹ಊ͘ ʷ೬ౖ߯෼ɾౖৗ༙‫ؽ‬෼ͳιεΤϞ͹‫ܐؖ‬ʷ૴ஏ͹Ի࣪ްՎΪηफࢩͶͯ͏ͱ୺ ો ஹ ཻ ͳ 6RLO +HDOWK͞ΗΉͲ͹‫׈ڂݜ‬ಊΝ৾Εศͮͱ෈‫ۋ‬ҲླྀԾͲ͹ౖৗඏਫ਼෼͹‫׈‬ಊͳ෼࣯१‫؂‬ોࡒͳ‫ؽ‬փͳड़པ৏͗Εౖͳ෼࣯१‫؂‬Ͷͯ͏ͱ๼཰ஏ๏͹೬ౖ࣯า৖Ͷ͕͜Ζ‫ݔ‬୛෼࣯͹ҋ‫ླྀڐ‬ड़ત‫ܙ‬࿪ਭ෾ฯ࣍‫਼͖ؖ‬Δ͹෈๠࿪ಃਭ‫ࢋܯ਼ܐ‬๑ౖৗਭ෾‫ܯ‬͹଎ఈ‫ࠫޣ‬གྷҾͶͯ͏ͱ౜ౖͳ͹͞ΗΉͲ

Fig. 4

レビューのデンドログラム （クラスター分析）．

第 150 号 (2022)

資料：みんなのミニレビューを分析してみると91（デンドログラム）状に描画したものを Fig. 4 に示す．図ロイドやフロック，④森林での土壌物理と移動現象，⑤中，タイトル同士の距離はそれらから延びている線が連

土壌と水，⑥湿害と水管理，⑦有機と反応，⑧研究紹介

結するまでの高さで示されており，短い方が似ていると解釈する（金, 2007）．全データは 10 個のクラスターにと将来展望，⑨土壌と物質循環，⑩土壌水分と計算．これらは必ずしも学会の論文や研究発表会におけるテーマ分けられ，一番大きなクラスターには 17 のレビューが，別と符合するものではないが，各レビュワーが自身の専最小のクラスターには 3 つのレビューが所属する結果と門分野からあるテーマをその歴史から将来展望にかけてなった．最大のクラスターには，「土の凍上現象，文化広く紹介している傾向が見て取れる．

財の劣化と水分移動」や「凍結 · 融解に伴う土中の水分 ·熱 · 溶質移動」，「土壌水分の衛星広域観測と湿潤土壌誘5． おわりに電率」，「森林土壌の厚さと堅さ — 30 年に亘る測定で何がわかったか —」といったタイトルのレビューが含まれテキストマイニングはデータサイエンスの分野で定性た．また，次に大きなクラスターには，「大規模畑作地帯的なビックデータを可視化する手法として使われ始めてにおけるリモートセンシング技術の利用について」，「圃いる．今回は 72 件のレビューをこの手法を使って分析場の排水性」，「地下灌漑」，「農耕地の土壌物理性改善をしてみた．72 件は全正会員の 35 % に過ぎずとてもビッ夢見て」といったレビューが含まれた．他にも，「湿害をクデータとは言えないが，現役で活躍する土壌物理学会分割してみる」，「草原の生物多様性保全に向けた土壌物員の傾向をそれなりに可視化できたように思う．

理学的観点からの取り組み」，「水の安定同位体を用いた土壌の物理性 50 号にはテーマを予め設定した「土壌物地域の水循環評価」，「水管理に伴う水田の窒素環境の変理研究レビュー」と座談会「土壌物理の歴史とその展望」化」といったタイトルのレビューが形成するクラスターが掲載されている．私（溝口）は 50 号が発行された１かや，「有機農業と土壌物理性」，「秋浅耕による水田からの月後に博士課程を中退して三重大学の助手になった．そメタンガス放出抑制」，「土の構造が酸化還元反応を制御の時から 100 号分の歳月を経て 50 号で議論された展望する」といったレビューのクラスターが確認された．

がどれくらい開けたのだろうか？ 結局のところ土壌物理が扱う領域は何も変わっていないような気もする．

4． 考察
引用文献

レビュー内容を対象とした頻出語の分析結果を概観す
ると，ミニレビューは大きく 1）土壌物理にまつわる諸課題を紹介したもの，2）各課題に対して詳しい分析手法

Glaser, B. and Strauss, A. (1967): The discovery of groundedなどを紹介したもの，3）各テーマの歴史的背景を探った

theory: strategies for qualitative research. Aldine Pub. Co.,もの，4）諸テーマに関する現状紹介と将来的課題を示したもの，に分類することができる．また扱われる課題やテーマに関しては，灌漑や暗渠排水，作物栽培，土壌中の水分移動，乾燥問題など多岐に渡っており，関連するキーワードが頻出語として挙げられている．加えて，タイトル中に含まれる頻出語の分析結果を見ると，物質循
環や水管理，溶質移動や粘土，窒素，動態といったより具体的なキーワードを確認することができる．

2 部グラフの結果からは，農研機構や筑波大学のミニレビュー執筆における中心的な役割がネットワーク上にも表れていると言える．また，キーワードを介した所属機関の繋がりは，表面上はレビュワー同士の繋がりを意

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味しないが，例えば三重大学を中心として広がる凍土に溝口 勝 (2015): 土壌の物理性, 130: 35–37.

関する研究など，研究テーマの系譜や機関間における伝大井 紘（編）(1994): 自由記述法による生活環境に関する地播の足跡を知ることができる．
クラスター分析の結果では，頻度行列から自動的に分域住民の意識の調査と分析, 国立環境研究所研究報告 第132 号.

類を行っていることから必ずしも綺麗な分類となってい須賀伸介, 大井 紘, 原沢英夫 (1993): 自由連想調査とクラスないところもあるが，概ね下記のような分類を見出すこ

ター分析による水辺に対する住民意識の研究, 土木学会とができる：①土壌汚染 · 土壌侵食，②畑地と作物，③コ

論文集 No. 458/IV-18: 91–100.