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CCTV-8 歴史
2013年6月22日、中国中央電視台電視劇チャンネルは再び新パッケージを採用し（このバージョンのIDは孫悦斌がナレーションを担当）、新スローガン：天下好故事，尽在8频道（天下の良い物語は、すべて8チャンネルに）を採用した。
2015年8月17日未明、同チャンネルの標準画質版の局ロゴが横方向に圧縮され、16:9フォーマットに適応された。同時に16:9の番組を放送する際、画面が横方向に圧縮されて4:3になるようになった。
2016年4月1日、中国中央電視台電視劇チャンネルは再びパッケージを更新し、同時に全く新しいスローガン：为我停留，为你守候（私のために留まり、あなたのために見守る）を採用し始めた。
2019年10月24日、中国中央電視台電視劇チャンネルは全面的に改編され、数字の「8」を主体としたチャンネルパッケージに変更された。新パッケージの使用開始日から、同チャンネルはいかなる新スローガンも使用しておらず、元のスローガンの使用も停止した。
スーツケースの半分は
『スーツケースの半分は』（スーツケースのはんぶんは）は、日本の小説家の近藤史恵の連作短編小説。2019年度、近藤は第13回エキナカ書店大賞を受賞している。
スーツケースの半分は あらすじ
人から人に手渡され世界中を旅する青いスーツケースと、それを手に旅する女性らの成長を描く。
スーツケースの半分は 登場人物
山口真美（やまぐち　まみ）
「第一話　ウサギ旅に出る」の主人公。最初の旅人。新婚時のハネムーンの旅行先にブロードウェイのあるニューヨークを希望するが、移動時間の長さと休暇期間の短さを理由に断念。その後、フリーマーケットで素敵なスーツケースを手に入れて、わからず屋の夫を置いてニューヨークへの一人旅に挑戦する。
中野英恵（なかの　はなえ）
「第二話　三泊四日のシンデレラ」の主人公。二人目の旅人。リフレッシュのため、中国・香港にあるお気に入りの高級ホテルへ向かう。
舘原ゆり香（たちはら　ゆりか）
「第三話　星が笑う」の主人公。３人目の旅人。本来はドミトリーに宿泊し、公共交通機関で旅をするのが好きなバックパッカー。恋人に誘われアラブ首長国連邦のアブダビへ向かう。
澤悠子（さわ　ゆうこ）
「第四話　背伸びする街で」の主人公。四人目の旅人。フリーのライター。雑誌とのつながりを失わないために、損を承知で、フランス・パリへの取材旅行を引き受けた。友人のフランス人女性・マリーを頼ることが出来ず、経費節約のために、パリに在住する、英恵の従姉妹の栞を訪ねる。
スーツケースの半分は 登場人物
栞（しおり）
「第五話　愛よりも少し寂しい」の主人公。悠子が宿泊したホテルの手違いで紛失したスーツケースに関わる女性。年上の恋人、エリックと同棲している。
星井優美（ほしい　ゆみ）
「第六話　キッチンの椅子は二つ」の主人公。獣医。スーツケースをフリーマーケットで真美に譲った売主。大学生の娘がいる。
星井春菜（ほしい　はるな）
「第七話　月とざくろ」の主人公。優美の娘。五人目の旅人。ドイツのシュトゥットガルトに留学。一羽のメンフクロウを保護する。
須賀加奈子（すが　かなこ）
「第九話　青いスーツケース」の主人公。スーツケースの最初の持ち主。第六話に登場する星井優美の別れた旦那の姉。
タケロー幸せ気分で
タケロー幸せ気分で（タケローしあわせきぶんで）は、TBS（現在のTBSラジオ）が1989年1月4日から1990年4月6日まで
平日の13:00 - 15:45に放送していた生ワイド番組。番組タイトルのタケローは、NHK出身のフリーアナウンサーで、1984年4月からTBSと専属契約を結んでいた森本毅郎（もりもと・たけろう）をパーソナリティとして起用したことに由来する。
タケロー幸せ気分で 概要
TBSとの専属契約締結を機に、『森本ワイド モーニングEye』『JNNニュース22プライムタイム』（TBSテレビ）のキャスターを歴任していた森本が、民放のラジオ局で初めてパーソナリティを務めた番組。「NHKへの在籍中から、ラジオの生ワイド番組を担当する機会がほとんどなかった」という森本のキャラクターを前面に押し出しつつ、「今までラジオを聴かなかった人たちも積極的に参加できる」というスタンスで放送を開始した。
番組は3部構成で、13時台はニュースと情報、14時台は娯楽（トークやゲームなど）、15時台は音楽とトークを主体に放送。「森本さん」でも「毅郎さん」でもなく、二の線と三の線を行き来するパーソナリティ像を確立すべく、森本の愛称である「タケロー」を番組のタイトルに盛り込んだ。また、番組全体を「タケロー気分」一色にすべく、リスナーにはリクエストや投書のはがきを「TBSラジオ『タケロー』」宛てに送る様に呼び掛けていた。「タケローに着せたい手編みセーター」をリスナーから募集した際には、「タケローが（放送中にスタジオで）着ているセーターの色当てクイズ」を実施したところ、2万通を超える応募ハガキが寄せられた。
タケロー幸せ気分で 概要
森本は前述した経緯から「ラジオの世界の構造を知らなかった」とのことで、当番組の開始に際しては、ラジオパーソナリティの経験が豊富な遠藤泰子（TBS出身のアナウンサー）に一から教えを請うた。その過程で「ラジオは庶民の世界」と感じたことから、当番組の担当期間中はTBSと自宅の往復に電車を利用。スタッフから勧められるままに番組の旗を荷台に立てた自転車で街の取材へ赴いていた。東京都府中市での取材では、雨の中をずぶ濡れになりながら自転車を走らせる羽目に陥ったことから、「（取材の時点で）27年に及ぶ放送体験の中で、これほどまでに過酷な条件下での仕事は初めて」とのコメントを残している。当初はこの様な手法での取材やPRに反発していたが、自転車と並走するトラックの運転手から「（当番組を）聴いてるぜ!」と声を掛けられる機会が増えるにつれて、「テレビと違って、トラックの運転手がハンドルを握りながら窓（サイドウインドー）を開けてまで自分に声を掛けてくれるほど、双方向（のコミュニケーション）が確立しているラジオはすごい」「ラジオにはラジオなりの価値観があるが、今後は（番組の出演者やスタッフがその様な価値観の中で）あまりチマチマせずに堂々と胸を張ればいい」と思えるようになったという。
ちなみに、森本は当番組終了の翌週（1990年4月9日）から、TBSラジオで遠藤と共に『森本毅郎・スタンバイ!』（平日早朝の生ワイド番組）を担当している。
ク・ギョファン
ク・ギョファン（朝: 구교환、1982年12月14日 - ）は、韓国の俳優、映画監督。NAMOO ACTORS所属。
自己回帰和分移動平均モデル
統計学や計量経済学、特に時系列分析において、自己回帰和分移動平均（じこかいきわぶんいどうへいきん、英: Autoregressive integrated moving average、略称: ARIMA）モデルは、自己回帰移動平均（ARMA）モデルの一般化である。これらのモデルは、データの理解を深めるため、または将来のポイントを予測するために、時系列データに適用される。
自己回帰和分移動平均モデル
ARIMAモデルは、データが（分散/自己共分散ではなく）平均に関して非定常性を示す場合に適用され、初期の差分ステップ（モデルの「Integrated 和分」部分に対応）を 1回以上適用して平均関数（すなわち、トレンド）の非定常性を排除することができる。時系列に季節性が見られる場合は、季節成分を除去するために季節的差分を適用することができる。ウォルドの分解定理によれば、ARMAモデルは規則的な（つまり純粋に非決定論的な）広義の定常時系列を記述するのに理論的には十分であるので、ARMAモデルを使用する前に、例えば差分を使用して非定常時系列を定常化することが主な動機となる。時系列に予測可能なサブプロセス（純粋な正弦波や複素数指数プロセス）が含まれている場合、予測可能な成分はARIMAのフレームワークでは平均非ゼロで周期的な（つまり季節的な）成分として扱われるので、季節的な差分処理によって除去されることに注意が必要である。
ARIMAのAR（autoregressive、自己回帰）の部分は、関心のある展開する変数がそれ自体の遅延した値（すなわち、以前の値）に回帰されることを示している。MA（moving average、移動平均）の部分は、回帰誤差が実際には、同時期および過去の様々な時点で発生した誤差項の線型結合であることを示している。I （integrated 和分）の部分は、データの値が過去の値との差分に置き換えられていることを示している（この差分処理は複数回行われる場合もある）。これらの特徴の目的は、モデルがデータにできるだけ適合するようにすることである。
非季節ARIMAモデルは、一般に と表記される。パラメータp、d、qは非負の整数で、pは自己回帰モデルの次数（タイムラグの数）、dは差分の階数（データの過去の値を差し引いた回数）、qは移動平均モデルの次数を表す。
季節ARIMAモデルは、通常 と表記される。ここで、mは各季節の期間の数を意味し、大文字のP、D、QはARIMAモデルの季節部分の自己回帰項、差分項、移動平均項を意味する 。
3つの項のうち2つがゼロの場合、モデルを表す頭字語のうちゼロではないパラメータを用いてモデルを記載することができる。例えば、 は 、 は 、 は  と記載される。
ARIMAモデルは、ボックス・ジェンキンス法に従って推定することができる。
自己回帰和分移動平均モデル 定義
時系列データXt（tは整数インデックス、Xtは実数）が与えられたとき、 モデルは下記のようになる。
または同等に
ここで、はラグ演算子、はモデルの自己回帰部分のパラメーター、は移動平均部分のパラメータ、は誤差項である。誤差項は、一般に、平均ゼロの正規分布からサンプリングされた独立同分布の変数であるとみなされる。
ここで、多項式  が多重度dの単位根（因子1 - L）を持つ場合、次のように書き換えることができる。
プロセスでは、p = p'-dで用いて、次のように表す。
したがって、d個の単位根を持つ自己回帰多項式を持つ プロセスの特殊なケースと考えることができる。 このため、d > 0 のARIMAモデルで正確に記述されるプロセスは広義の定常ではない。
上記は次のように一般化できる。
これは、ドリフト  を伴う  プロセスを定義する。
自己回帰和分移動平均モデル 差分
定常時系列の性質は、観測された時刻に依存しない。具体的には、広義の定常時系列では、平均と分散/自己共分散は時間の経過とともに一定になる。統計における差分とは、非定常時系列を平均的な意味で定常化するために（つまり、非定常トレンドを除去するために）適用される変換であり、分散/自己共分散の非定常性とは関係がない。同様に、季節性時系列に季節差分を適用して季節成分を除去する。信号処理、特にフーリエ・スペクトル解析理論の観点からは、トレンドは非定常時系列のスペクトルにおける低周波数部分であり、季節はそのスペクトルにおける周期的な周波数部分である。したがって、差分はハイパス（つまり、ローストップ）フィルタとして、季節差分はコムフィルタとして機能し、それぞれ低周波のトレンドと周期的な周波数の季節を（時間領域で直接ではなく）スペクトル領域で抑制することができる。この観点から、差分と季節差分の哲学、数学、力、欠点を説明することができる。
自己回帰和分移動平均モデル 差分
データの差分を取るために、連続した観測値の差を計算する。数学的には次のようになる。
差分は時系列のレベルの変化を取り除き、トレンドと季節性を排除し、結果的に時系列の平均値を安定させる。
定常時系列を得るために、2回に渡ってデータの差分を取る必要がある場合もあり、これは 2次差分と呼ばれる。
データの差分を取るもう一つの方法として、季節差分がある。これは、観測値と前の季節（例えば1年）の対応する観測値との差を計算するものである。これは次のように示される。
そして、この差分を取ったデータを用いて、ARMAモデルを推定する。
自己回帰和分移動平均モデル 例
いくつかのよく知られていた特殊なケースは、自然に生じたり、他の一般的な予測モデルと数学的に同等であったりする。例えば：
自己回帰和分移動平均モデル 次数の選択
次数pおよびqは、サンプル自己相関関数（ACF）、偏自己相関関数（PACF）、拡張自己相関関数（EACF）法を用いて決定することができる。
その他の代替法として、AIC、BICなどがある。非季節性ARIMAモデルの次数を決定するためには赤池情報量規準（AIC）が有用である。AICは次のように書かれる。
ここで、Lはデータの尤度、pは自己回帰モデル部分の次数、qは移動平均モデル部分の次数であり、k' はARIMAモデルの切片を表す。AICでは k = 1の場合はARIMAモデルに切片があり（c ≠ 0）、k = 0 の場合はARIMAモデルに切片がない（c = 0）ことになる。
ARIMAモデルの補正AICは、次のように書くことができる。
ベイズ情報量規準（BIC）は、次のように書くことができる。
自己回帰和分移動平均モデル 次数の選択
目標は、良いモデルのAIC、AICc、BICの値を最小化することである。調査するモデルの範囲でこれらの基準の一つの値が低ければ低いほど、そのモデルはデータに適している。AICとBICは 2つのまったく異なる目的で使用される。AICがモデルを現実の状況に近づけようとするのに対し、BICは完全な適合性をみつけようとする。BICのアプローチは、現実の複雑なデータに完璧にフィットすることはないと批判されることが多いが、AICに比べてパラメータが多いことでモデルに大きなペナルティを与えるため、選択のための有効な手法であることに変わりはない。
AICcは、差分の次数が等しいARIMAモデルの比較にのみ使用できる。差分の次数が異なるARIMAモデルについては、RMSEをモデルの比較に使用することができる。
自己回帰和分移動平均モデル ARIMAモデルを使用した予測
ARIMAモデルは、2つのモデルの「カスケード」と見なすことができる。1つ目は非定常である：
2番目は広義の定常である：
こうして、プロセスYtを自己回帰予測法の一般化を用いて予測することができる。
ARIMAモデルの予測区間（予測の信頼区間）は、残差が無相関で正規分布しているという仮定に基づいている。これらの仮定のいずれかが当てはまらない場合、予測間隔が正しくない可能性がある。このため、研究者は予測区間を作成する前に、過程をチェックするために残差のACFとヒストグラムをプロットする。
95%の予測区間は
ここで、 は  の分散である
のとき、パラメータや次数に関係なく、すべてのARIMAモデルに適用される。対して。
の場合、
一般に、ARIMAモデルからの予測区間は、予測期間が長くなるにつれて広がる。
自己回帰和分移動平均モデル バリエーションと拡張
ARIMAモデルにはいくつかのバリエーションがある。複数の時系列を使用する場合は  をベクトルと考えることができ、VARIMAモデルが適切な場合がある。モデルに季節効果が疑われるときは、モデルのARやMAの次数を増やすよりも、SARIMA（季節ARIMA）モデルを使用する方が一般的には良いと考えられる。時系列が長距離依存性を示すと疑われる場合、フラクショナルARIMA（FARIMAまたはARFIMA）モデルとも呼ばれる自己回帰フラクショナル和分移動平均モデルでは、d パラメーターに非整数値を持たせることができる。
自己回帰和分移動平均モデル ソフトウェアの実装
ARIMAモデルに適切なパラメータを見つけるため、Box-Jenkinsパラメータ最適化のような方法論を適用する様々なパッケージがある。
R：標準のR statsパッケージには、 ARIMA Modelling of Time Series に記載されている arima 関数が含まれている。この他に  の部分では、この関数は季節要因、切片項、外性変数（xreg 、「外部回帰因子」と呼ばれる）も含む。CRAN task view on Time Series が参考になり、さらに多くのリンクがある。Rの forcast パッケージは auto.arima() 関数を用いて与えられた時系列のARIMAモデルを自動的に選択することができ、また、simulate.simulate() 関数を用いて季節性および非季節性のARIMAモデルをシミュレートすることができる。
自己回帰和分移動平均モデル ソフトウェアの実装
IBM SPSS：StatisticsパッケージとModeler statisticalパッケージにARIMAモデリングが含まれている。デフォルトのExpert Modeler機能は、様々な季節性および非季節性の自己回帰 p、和分 d、移動平均 q の設定と、7つの指数平滑化モデルを評価する。Expert Modelerは、対象となる時系列データを平方根や自然対数に変換することもできる。 また、Expert ModelerをARIMAモデルに限定したり、Expert Modelerを使用せずにARIMAの季節性および非季節性の p、d、q 設定を手動で入力するオプションもある。7種類の外れ値の自動検出が可能で、この機能が選択されている場合、検出された外れ値は時系列モデルに収容される。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故（センチュリオン・エアカーゴ425びんちゃくりくしっぱいじこ）とは、2012年10月13日にセンチュリオン・エアカーゴの運航していた貨物機が、ブラジルのヴィラコッポス国際空港での着陸に失敗した航空事故である。
これによって、事故機は左側の降着装置（左後輪）と主翼、エンジンを損傷したが、犠牲者や負傷者は出なかった。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故 機体と乗員
事故機の機種はマクドネル・ダグラス社製MD-11F型機であり、シリアル番号：48434 / 476、機体記号：N988ARとして1991年に製造され、その耐空性証明は2026年10月6日まで有効であった。同機はこの事故の3年前にも、モンテビデオのカラスコ国際空港にて、ハードランディングによる負荷超過のため右後輪を破損する事故を引き起こしていた。
アメリカ合衆国のセンチュリオン・エアカーゴに、2003年に入社した425便の機長の累計飛行時間は12,900時間、2005年入社の副操縦士は5,198時間であり、どちらも機体を飛ばすのに充分な飛行経験を有していた。2人のほかには航空整備士が1名搭乗していた。
425便の搭載品は、電子部品や医薬化学製品、自動車部品など、総計約67トンの貨物であった。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故 事故の経緯
425便はマイアミ国際空港を無事に離陸し、10月13日の夜、副操縦士がILS Z方式の手順でヴィラコッポス国際空港の滑走路15に向かって、アプローチ操作を実行していた。視界は良好（VMC：有視界気象状態）であったが、管制塔から着陸許可が出された際に20ノットだった風速は、一時的に29ノットにまで上がっていた。
しかしUTC21時52分（現地時刻18時52分）、同便が空港に着地したと同時に左後輪が折損し、その状態で滑走路上を800メートルあまり擦りつつ滑った。これによって左側の降着装置と主翼、エンジンは大きな損傷を受けたが、滑走路外に飛び出ることはなく、乗員らにも負傷者は出なかった。
ヴィラコッポス国際空港を運用していたインフラエロ社（Infraero）は、事故機の撤去と滑走路の再開までに2日近くを費やさなければならなかった。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故 事故調査
アメリカの国家運輸安全委員会と、ブラジルの航空事故調査・防止センターが調査に乗り出した。事故当時の風速はやや強かったものの、MD-11型機のマニュアルにおける着陸時の風速限界は30ノットであったため、風力条件は事故機を制限するものではなかったとされた。これに加えて、MD-11型機は最大限界重量（222,941キロ）にて毎分600フィートの降下率で着陸可能であることが認証されている一方、事故機の重量と降下速度はそれぞれ197,036キロと毎分600フィートであったことから、同機の着陸時に問題はなく、機体は正しく運用されていたことも判明した。
しかし、前述した2009年に同機が事故を起こして右後輪に損傷を受けた際には、VARIGエンジニアリング＆メンテナンスによって降着装置の交換が実施されたが、当時の事故調査委員会は、機体が受けた破損の調査や耐空性回復に必要なサービスの特定、そしてモンテビデオでそれを可能にした全サービスの提供に責任を負う組織を、記録にて特定できなかった。そのほか、左後輪の構造が損傷した可能性のある他の事象の発生については事故機の記録は調査されておらず、また、結果として生じた損害が提供された修理サービスによって修繕されず、あるいはその後の機体の定期検査においても確認されなかった可能性があった。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故 事故調査
材料研究所の調査では降着装置に亀裂が見つかり、それは張力の集中点であった接続口（ボルト穴）におけるシリンダー後部から始まり、シリンダー前部に達して2つに割れ破壊されていた。これにより、シリンダーの不具合はシリンダー構造における過負荷によることと、3年前の事故における過負荷状態に由来する予亀裂（pre-crack）の兆候が張力の集中箇所として機能した可能性があるという、2点が導き出された。腐食や疲労の証拠は発見されなかった。
この予亀裂の存在により、たとえハードランディングではない機体の限界内での着陸であっても、降着装置の部品の不具合と最終的な破損を機体にもたらす可能性があると結論づけられた。
425便の事故時点まで、MD-11型機は着陸に際した14件のインシデントを引き起こしており、特に2010年のルフトハンザ・カーゴ8460便着陸失敗事故を受けたボーイング社は、運用や訓練状況の議論のための会議をMD-11型機の全運航会社と開催していた。会議後の2011年にボーイングは、MD-11型機のマニュアルの着陸に関する項目を改訂して運用上の留意事項や技術を強調しており、特に高い降下率のアプローチに重点を置いていた。
センチュリオン・エアカーゴ425便着陸失敗事故 余波
事故を受けて調査当局からは、潜在的状況あるいは激しい不具合によりもたらされる危険性を排除または低減するため、予防的および修正的性質の措置が発令された。
1本しか存在しないヴィラコッポス国際空港の滑走路は事故によって45時間あまり閉鎖されたため、同空港を拠点とするアズールブラジル航空には、顧客による訴訟を除いて約1,000万レアル相当の損害が発生したと見積もられ、およそ25,000人の利用客に影響が出た。このほか、同空港を発着する300便あまりのフライトが、キャンセルされるという事態にもなった。
なお、事故機を運航していたセンチュリオン・エアカーゴについては、経営難のため2018年に倒産している。
凛 (関ジャニ∞の曲)
『凛』（りん）は、関ジャニ∞の楽曲。2021年11月17日に10枚目のフル・アルバム『8BEAT』の収録曲としてINFINITY RECORDSから発売された。2021年に開催された『東京2020オリンピック』以降の、フジテレビ系列のオリンピック・パラリンピック及びスポーツ番組で使用されている『FUJI Network. Song for Athletes』である。
凛 (関ジャニ∞の曲) 概要
2021年6月26日、メンバーの村上信五がMCを務めたフジテレビ系特別番組『東京五輪ライバル物語 〜勝者も敗者も思い詰まった夢舞台へ〜』にて、本曲が初解禁され、フジテレビ系『FUJI Network. Song for Athletes』として起用されたことを発表。以降、同局系列のスポーツ番組で本曲が使用されている。
本曲解禁以前まで、『フジテレビ系スポーツ情熱ソング』として自身の楽曲「歓喜の舞台」が使用されていた番組は、全て本曲に差し替えられた。
同年7月23日 - 8月8日、夏季オリンピック『東京2020オリンピック』及び関連番組（全てフジテレビ系列）で本曲が『FUJI Network. Song for Athletes』として使用された。
フジテレビ系『東京2020オリンピック』及び後述の『東京2020パラリンピック』に『FUJI Network. Song for Athletes』としての起用となるが、これはフジテレビ系列を含む民放5系列による東京2020オリンピック共同企画『一緒にやろう2020』のテーマソングとして桑田佳祐の「SMILE〜晴れ渡る空のように〜」が起用されている為、この名称で使用された。
同オリンピックでは、村上がメインキャスターを務めた。
凛 (関ジャニ∞の曲) クレジット
※本曲が収録されたアルバム『8BEAT』のクレジットより。
凛 (関ジャニ∞の曲) タイアップ
※以下全て『FUJI Network. Song for Athletes』としての起用。
凛 (関ジャニ∞の曲) 収録作品
※1ハーフバージョンを収録。
※1ハーフバージョンを収録。
KennyDoes
KennyDoes（ケニーダズ）は、日本のラッパー。梅田サイファーのメンバー。
KennyDoes 概要
2009年　高校時代カナダのブリティッシュコロビア州バンクーバーに1年留学に行く。
古谷伸
古谷 伸（ふるや おさむ、1920年4月20日 - 2000年9月20日）は日本の撮影監督。京都府出身。日本映画撮影監督協会所属。
古谷伸 経歴
1942年に東宝撮影所の撮影助手入社。1949年に東横映画設立に参加し移籍。1960年に撮影技師となる。1975年にフリーとなる。その間、1970年にはトラ・トラ・トラ!で、姫田真佐久らと共にアカデミー賞撮影賞にノミネートされた
唸るライオン
『唸るライオン』（英: The Roaring Lion）は、イギリスの元首相であるウィンストン・チャーチルの有名な写真である。この写真は、1941年に、カナダのオンタリオ州オタワにある国会議事堂の中央ブロックで、トルコ生まれのアルメニア系カナダ人写真家、ユーサフ・カーシュによって撮影された。
この写真は、1941年12月30日にチャーチルが第二次世界大戦に関するスピーチをカナダの国会議員に行った後、オタワにある国会の庶民院議長室で撮影された。この撮影は、カナダの元首相のウィリアム・ライアン・マッケンジー・キングによる計らいで行われた。
フォトセッションは短く、その際にカーシュはチャーチルが手に持っていた葉巻を取り除いた。そのためチャーチルはイライラし、表情に不快感が現れている。USCフィッシャー美術館は「ファシズムに対する英国の立場の瞬間的なアイコンとなった、反抗的で嘲笑する写真」と評した。
1945年5月21日、雑誌『ライフ』表紙に使用された。現在、この写真は、最初に撮影された国会の庶民院議長室の壁に掛かっている。
軍畑大橋
軍畑大橋（いくさばたおおはし）は、東京都青梅市の多摩川に架かる東京都道45号奥多摩青梅線の橋長129.5 m（メートル）のローゼ橋。
軍畑大橋 歴史
かつて鎌倉秩父街道が通り、軍畑の渡しがあったところで、近年交通需要からアーチ系のローゼ橋が架橋された。高欄は古戦場に由来する鎧武者のモニュメントを表象している。
睦橋 (多摩川)
睦橋（むつみばし）は、東京都福生市 - あきる野市の多摩川に架かる東京都道7号杉並あきる野線（睦橋通り）の橋長415 m（メートル）の桁橋。
睦橋 (多摩川) 歴史
睦橋は福生市と秋川市を結ぶ3つ目の橋として東京都により1978年（昭和53年）に着手され、4年の年月と総工費16億2400万円を費やして1982年（昭和57年）4月8日に開通した。これにより多摩橋・永田橋の混雑が緩和されたほか、八王子や中央高速道路へのアクセスが向上した。
かつてこの付近には渡船があり、明治維新後架橋されていたが、1902年（明治35年）8月6日に洪水により橋梁の過半が流失し、仮橋を架設したものの9月6日に再び流失した。翌1903年（明治36年）3月に改めて仮橋架設を出願し、工費657円93銭を要して橋長80間、幅員8尺の板橋が完成していた。
圏央道多摩川橋
圏央道多摩川橋（けんおうどうたまがわばし）とは、東京都青梅市と羽村市の多摩川に架かる首都圏中央連絡自動車道（国道468号）の橋長352.2 m（メートル）の2層式トラス橋。
圏央道多摩川橋 概要
首都圏中央連絡自動車道上に位置し、同自動車道の青梅インターチェンジと日の出インターチェンジの間に位置する。青梅側は上下2層式の青梅トンネルと接続しているため、2層式のトラス橋となっており上り線が上層、下り線が下層に配されている。
永田橋
永田橋（ながたばし）は、東京都福生市北田園二丁目 - あきる野市草花の多摩川に架かる東京都道29号立川青梅線（永田橋通り）の橋長244.3 m（メートル）のスペーストラス橋。
永田橋 概要
本橋では架替時に経済性や景観性などの観点から国内で初めて鋼とPCの複合橋であるスペーストラス橋が採用された。スペーストラス橋とは鋼部材である下弦材とコンクリート部材である上床版を鋼トラス材によって3次元的に結合したトラス構造の橋梁であり、波形鋼板ウェブ橋の波形鋼板ウェブを鋼トラスに置き換えた合理化複合トラス橋をさらにコンクリート下床版を鋼製の下弦材に置き換えた構造となっている。1990年にフランスのロワーズ橋で初めて採用され、日本国外では10橋近い実績があるが、国内の道路橋では本橋が初めてであった。本橋の上床版は主方向、横方向ともに床版内にPC鋼材が配置された場所打ちPC床版となっている
永田橋 歴史
1734年（享保19年）に作成された福生村指出し明細帳に渡しの記載がある。1875年（明治8年）9月に官許の渡場となった。さらに1888年（明治21年）の福生村村誌稿に福生渡は毎年11月より3・4月の頃までに幅6尺の橋を架けていたことが記されていた。
昭和10年代には木橋となったものの、1947年（昭和22年）9月15日にキャスリン台風のため永田橋が流失した。当時の福生には、横田基地が存在したことから仮橋としてコンクリート橋脚の橋長151.00 m、幅3.6 mの板橋を1949年（昭和24年）架設した。
その後、木材の腐食が進んでいたことから、東京都は都道95号五日市所沢線の改修工事として永田橋、長さ241.50 m、幅6 mの新橋を1957年（昭和32年）9月着工し、1961年（昭和36年）3月に新設道路全体を含め総工費1億760万円を費やして完成した。
永田橋 歴史
約50年に渡り利用されたこの橋も、交通量の増大により車道幅員が狭小となっており、老朽化も進んでいたことから架替事業が東京都により事業化され、2003年（平成15年）3月から2005年（平成17年）3月までの期間で計画・設計を実施し、2006年（平成18年）11月から仮橋着手、2007年（平成19年）11月から旧橋撤去に着手した。建設は2008年（平成20年）11月に下部工着手し、上部工は2009年（平成21年）11月に着手し、2010年（平成22年）8月に竣工した。その後橋面工を実施し、2011年（平成23年）3月26日に供用開始した。
神路橋
神路橋（じんろばし）は、東京都青梅市にある橋。
神路橋 概要
青梅市で最も西に位置する。多摩川に架かる橋で、歩行者・自転車のみ通行可。自動車は通行できない。御岳山へのアクセス道路となっているため、行楽シーズンは観光客で賑わう。橋の南端側は吉野街道、北端側は青梅街道と結ばれており、JR青梅線・御嶽駅から徒歩で御岳山方面へアクセスする場合はこのルートが最短である。
神路橋 アクセス
新宿・横浜・さいたま・千葉方面から
山梨・静岡・松本・名古屋方面から
羽村大橋
羽村大橋（はむらおおはし）は、東京都あきる野市草花 - 羽村市玉川の多摩川に架かる東京都道250号あきる野羽村線の橋長547.29 m（メートル）のPC連続箱桁橋。東京都道29号立川青梅線（奥多摩街道・新奥多摩街道）に接続する。
万年橋 (多摩川)
万年橋（まんねんばし）、東京都青梅市畑中一丁目 - 大柳町の多摩川に架かる国道411号の上り橋長93 m（メートル）のアーチ橋および下り橋長96.3 mのトラス橋。
万年橋 (多摩川) 概要
万年橋旧橋は鋼アーチ橋にコンクリートを巻き立てて鉄骨コンクリートアーチ橋に改造された経歴を持つ。
万年橋は多摩川の河川管理上の境界であり、下流側は国土交通省関東地方整備局京浜河川事務所が、上流側は東京都西多摩建設事務所が担当する。
上り
下り
万年橋 (多摩川) 歴史
江戸時代の多摩川には万年橋と呼ばれる橋が3橋あり、現在の梅沢橋下流、御岳橋上流、神代橋上流のところにあった。これはいずれも木造アーチ構造であった。
1688年（元禄元年）に六郷橋の架橋をやめて以後、江戸時代中期から明治時代初期まで多摩川には万年橋はより下流には架橋されていなかった。
現在の万年橋の位置にはそれまで大柳の渡しがあり、1897年（明治40年）5月に初代の万年橋となる木造アーチ橋が架橋された。この橋は橋長89 m、支間74 m、幅員3.3 m、アーチライズ1/2.8のアーチ橋で戦前木造アーチ橋の最大支間長を誇った。設計は金井彦三郎、施工は久保田多三郎であった。
1907年（明治40年）8月に永久橋として2代目の鋼上路2ヒンジブレースドリブアーチ橋が架橋された。
1943年（昭和18年）にアーチ橋をコンクリートで被覆し、床版を鉄筋コンクリートに置き換えた鉄筋コンクリート上路2ヒンジアーチ橋に改造される。
1974年（昭和49年）上流側に平行してトラス橋を架設して下り用とし、現橋は上り用となる。
アーチ橋の老朽化から2005年（平成17年）に旧橋を撤去後、同じ位置に鉄筋コンクリートアーチ橋に架替えられる。
奥多摩大橋
奥多摩大橋（おくたまおおはし）は、東京都西多摩郡奥多摩町の多摩川に架かる東京都道45号奥多摩青梅線の橋長265 m（メートル）の斜張橋。
奥多摩大橋 概要
主桁を鋼桁、主塔をSRCとする複合斜張橋である。構造形式は斜張橋、吊橋、アーチ橋などから経済性や景観性を考慮し、斜張橋に決定された。主桁の長径間と短径間は黄金比に分割されている。制震対策としてTMDが採用されている。
多摩橋
多摩橋（たまばし）は、東京都福生市 - あきる野市の多摩川に架かる東京都道7号杉並あきる野線（五日市街道）の橋長202 m（メートル）の桁橋。
多摩橋 歴史
1760年（宝暦10年）の熊川村村方明細帳には熊川村管理の牛浜の渡しがあったことが記されている。
1875年（明治8年）に永田橋とともに官営の渡しとなり、1890年（明治23年）5月に多摩川の澪筋の移動により、対岸の草花村に管理が移り以後森山の渡しと呼ばれるようなった。
1925年（大正14年）2月に永久橋として橋長202.1 m、幅員5.4 mの8径間の鉄筋コンクリート桁橋が完成する。第二次世界大戦後、福生飛行場に駐留した米軍によって改装資材として川砂利の乱堀が行われたこともあり1948年（昭和23年）9月17日に流出し仮橋を架設する。現橋は1969年（昭和44年）に架設され、1970年（昭和45年）3月に開通した。架設に際しては当時の新技術であるプレキャスト・ブロック工法が採用された。
多摩川橋 (東京都道249号)
多摩川橋（たまがわばし）は、東京都羽村市 - 青梅市の多摩川に架かる東京都道249号福生青梅線（吉野街道）の橋長114 m（メートル）の桁橋。
多摩川橋 (東京都道249号) 概要
歩道と車道を柵で仕切り、三角帽子の親柱を採用し安全と美観を重視している。
多摩川橋 (東京都道249号) 歴史
それまでは渡し舟に頼っていたところに、籠の渡しが1910年（明治43年）ができた。その後1920年（大正9年）5月に橋長93.3 m、幅員2.7 mの単径間の鋼補剛トラス鉄筋コンクリート塔の吊橋が開通した。
1939年（昭和14年）5月に橋長103.9 m、幅員6 mのRCカンチレバー桁橋となった。その後1987年（昭和62年）3月にPC箱桁橋の現橋が完成した。
南氷川橋
南氷川橋（みなみひかわばし）は、東京都西多摩郡奥多摩町の多摩川に架かる国道411号（青梅街道）の橋長99.8 m（メートル）のラーメン橋。
南氷川橋 歴史
南氷川橋は東京府によって東京府道3号甲府青梅線として総工費21534円を費やして1933年（昭和8年）5月15日に開通した。この橋は鋼上路2ヒンジブレースドスパンドレルアーチ橋であり、竣工時鋼ブレースドスパンドレル橋として和賀仙人大橋、吉野橋に次いで日本国内第3位であった。
1969年（昭和44年）に鋼方丈ラーメン橋に架け替えられた。1996年（平成8年）から1997年（平成9年）にかけ、鉄筋コンクリート床版を鋼床版に取替、B活荷重への対応、歩道の拡幅などの補強・改造が実施された。
調布橋
調布橋（ちょうふばし）は、東京都青梅市千ケ瀬町 - 上長渕の多摩川に架かる東京都道31号青梅あきる野線（秋川街道）の橋長113 m（メートル）のアーチ橋。
調布橋 歴史
東京府西多摩郡調布村の多摩川ではそれまで千ケ瀬の渡しと呼ばれる渡船に頼っていたところ、1922年（大正11年）2月10日に初めて調布橋が架橋された。これは橋長104.7 m、幅員2.7 mの木トラス補剛、鉄筋コンクリート主塔の単径間吊橋であった。
1935年（昭和10年）4月10日に東京府道91号八王子青梅線鋼として鋼中路2ヒンジブレースドリブアーチ橋である2代目橋梁が完成する。第二次世界大戦前に日本国内で架橋された中路アーチ橋は2006年（平成18年）現在7橋しか確認されておらず、本橋と桜橋を除いて支間長30 m程度であり、本橋は突出した規模であった。
1994年（平成6年）に現橋の鋼上路ソリッドリブアーチ橋に架け替えられた。
開心那
開 心那（ひらき ここな、2008年8月26日 - ）は、日本のスケートボーダー。
開心那 経歴・人物
北海道虻田郡倶知安町生まれ。苫小牧市に在住。
5歳で競技を始め、地元から札幌にある練習場に通う生活を送る。
2018年に出場した日本スケートボード選手権では4位、翌2019年の同大会では当時10歳で初優勝。同年のデュー・ツアー（アメリカ合衆国）では3位に入った。
2020年東京オリンピックの選考対象大会である2021年5月のデュー・ツアーで5位に入り、中村貴咲を抜いて世界ランキング日本勢3番手についたことで、日本代表入りした。12歳11ヶ月での夏季オリンピック出場は、日本人史上最年少とされる。
2021年8月4日、2020年東京オリンピックのスケートボード・女子パーク決勝にて59.04点を記録し、銀メダルを獲得した。12歳11ヶ月でのメダル獲得となり、これにより、同競技の女子ストリートで金メダルを獲得した西矢椛の13歳10ヶ月を更新し、日本選手史上最年少でのメダリストとなった。同年、フォーブス30アンダー30（日本版）の1人に選ばれる。
2024年8月6日、2024年パリオリンピックのスケートボード・女子パーク決勝にて92.63点を記録し、銀メダルを獲得した。
開心那 逸話
名前の由来は母がココナッツ好きだったことによる。なお開自身は「ココナッツは好きではない」と語っているそう。
成長期により一気に背が伸びて長身となったエピソードで知られてもいる。
ボックス・ジェンキンス法
ボックス・ジェンキンス法（ボックス・ジェンキンスほう、Box–Jenkins method）は、統計家のジョージ・ボックスとグウィリム・ジェンキンスにちなんで名付けられたもので、時系列分析に自己回帰移動平均（ARMA）モデルまたは自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルを適用して、過去の時系列データに対する時系列モデルに最も適合するものを求めるものである。
ボックス・ジェンキンス法 モデリングアプローチ
オリジナルのモデルでは、3段階の反復的なモデリング手法を採用している。
推定されたモデルが定常単変量プロセスの仕様に適合しているかどうかを検定する統計モデル検定。具体的には、残差が互いに独立で、時間的に平均と分散が一定であること。残差の平均と分散を経時的にプロットしてリュング・ボックス検定を行ったり、残差の自己相関と偏自己相関をプロットすることは、仕様の誤りを特定するのに有用である。 推定が不十分な場合は、ステップ1に戻り、よりよいモデルの構築を試みなければならない。
彼らが使用したデータはガス炉からのものであった。これらのデータは、予測モデルのベンチマーク用の Box and Jenkins gas furnace データとしてよく知られている。
Commandeur＆Koopman（2007, §10.4）は、ボックス・ジェンキンス法には根本的な問題があると主張している。この問題は、「経済・社会の分野では、いくら差分をとっても実際の時系列データは決して定常ではない」ことに起因する。そのため、調査者は「定常にどれだけ近いか」という問題に直面しなければならない。著者は、「これは答えにくい問題である」と指摘している。著者はさらに、ボックス・ジェンキンス法を用いるよりも、時系列の定常性を必要としない状態空間法を用いた方がよいと主張している。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの識別
ボックス・ジェンキンス・モデルを開発する最初のステップは、時系列が定常であるかどうか、モデル化すべき重要な季節性があるかどうかを判断することである。
定常性は、ラン・シーケンス・プロットから評価することができる。ラン・シーケンス・プロットは、一定の位置とスケールを示していなければならない。また、自己相関プロットからも検出できる。具体的には、非定常性は、自己相関プロットが非常にゆっくりと減衰することで示されることが多い。
季節性（または周期性）は通常、自己相関プロット、季節サブシリーズプロット、スペクトルプロットなどから評価することができる。
ボックスとジェンキンスは、定常性を実現するために差分法を推奨しているが、ボックス・ジェンキンス・モデルでは、曲線をフィッティングして元のデータからフィッティングされた値を差し引く方法も使用できる。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの識別
モデル同定の段階では、季節性が存在する場合はそれを検出し、季節性自己回帰項と季節性移動平均項の次数を特定することを目指す。多くの系列では、期間は既知であり、単一の季節性項で十分である。たとえば、月次データの場合、通常、季節性 AR 12 項または季節性 MA 12 項のいずれかを含めることになる。ボックス・ジェンキンス・モデルでは、モデルを当てはめる前に季節性を明示的に除去しない。その代わりに、ARIMA 推定ソフトウェアのモデル仕様に季節項の次数を含める。しかし、データに季節差分を適用し、自己相関プロットと偏自己相関プロットを再生成することは有用かもしれない。これは、モデルの非季節性成分のモデル同定に役立つかもしれない。場合によっては、季節差分を付けることで、季節性効果のほとんどまたは全てを取り除くことができる。
定常性と季節性の問題が解決したら、次は、自己回帰項と移動平均項の次数（つまり、p と q）を特定する。p と q を特定する方法は、著者によって異なります。Brockwell and Davis（1991）は、「[ モデルの中から] モデルを選択するための我々の主要な基準は、AICc である」と述べているが、これは赤池情報量規準（AIC）を補正したものである。他の著者らが用いる、自己相関プロットと偏自己相関プロットについて述べる。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの識別
標本の自己相関プロットと標本の偏自己相関プロットを、次数が既知の場合のこれらのプロットの理論的な挙動と比較した。
具体的には、自己回帰モデル  の場合、標本の自己相関関数は指数関数的に減少していくはずである。しかし、高次の自己回帰プロセスでは、指数関数的に減少する成分と減衰する正弦波の成分が混在していることが多い。
高次の自己回帰モデル  では、標本の自己相関を偏自己相関プロットで補足する必要がある。 偏自己相関はラグ p + 1 以上でゼロになるので、ゼロからの逸脱があるか、標本の偏自己相関関数を調べる。これは通常、標本の偏自己相関プロットに 95％ 信頼区間を置くことによって決定される（サンプルの自己相関プロットを生成するほとんどのソフトウェア・プログラムは、この信頼区間もプロットする）。信頼区間は標本サイズ N を用いて で近似することができる。
移動平均モデル  の場合、自己相関関数はラグ q + 1 以上でゼロになるので、標本の自己相関関数を調べて、本質的にどこでゼロになるかを確認する。これは、標本のの自己相関関数の95％信頼区間を標本の自己相関プロットに配置することで行う。自己相関プロットを生成できるほとんどのソフトウェアは、この信頼区間も生成できる。
標本の偏自己相関関数は、一般的に移動平均プロセスの次数を特定するのには役立たない。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの識別
次の表は、モデルの識別に標本の自己相関関数をどのように使用できるかをまとめたものである。
Hyndman＆Athanasopoulosは次のことを示唆している：
差分データの自己相関関数のプロットと偏自己相関関数のプロットが次のパターンを示す場合、データは  モデルに従っている可能性がある。
自己相関関数のプロットでは指数関数的に減衰するか、正弦波である
偏自己相関関数のプロットではラグ p で有意なスパイクがみられるが、ラグ p 以降はない
差分データの自己相関関数のプロットと偏自己相関関数のプロットが次のパターンを示す場合、データは  モデルに従っている可能性がある。
偏自己相関関数のプロットでは指数関数的に減衰するか、正弦波である
自己相関関数のプロットではラグ q で有意なスパイクがあるが、ラグ q 以降はない
実際には、標本の自己相関関数と偏自己相関関数は確率変数であり、理論な関数と同じような状況になるわけではない。そのため、モデルの識別が難しくなる。特に、混合モデルの同定は難しいと言われている。経験は役に立つが、これらの標本プロットを使って良いモデルを開発するには、多くの試行錯誤が必要である。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの推定
ボックス・ジェンキンス・モデルのパラメータを推定するには、非線形方程式の解を数値的に近似する必要がある。このため、この手法に対応した統計ソフトウェアを使用するのが一般的で、最近の統計パッケージにはほぼすべてこの機能が搭載されている。ボックス・ジェンキンス・モデルをフィッティングするための主な方法は、非線形最小二乗法と最尤推定法である。一般的には、最尤推定が推奨される。完全なボックス・ジェンキンス・モデルの尤度方程式は複雑であり、ここには説明しない。数学的詳細については、（Brockwell and Davis, 1991）を参照のこと。
ボックス・ジェンキンス法 ボックス・ジェンキンス・モデルの診断
ボックス・ジェンキンスモデルにおけるモデル診断は、非線形最小二乗フィッティングのモデル検証に似ている。
つまり、誤差項 At は、定常単変量プロセスの仮定に従うものとする。残差は、平均と分散が一定の固定分布からのホワイトノイズ（または、その分布が正規分布の場合は独立）でなければならない。ボックス・ジェンキンス・モデルがデータに対して良いモデルであれば、残差はこれらの仮定を満たすはずである。
これらの仮定が満たされない場合は、より適切なモデルを当てはめる必要がある。つまり、モデルの同定段階に戻って、より良いモデルの開発を試みる。残差の分析によって、より適切なモデルを見つける手がかりが得られることを期待する。
ボックス・ジェンキンス・モデルからの残差が仮定に従っているかどうかを評価する一つの方法は、残差の統計的なグラフィックス（自己相関プロットを含む）を生成することである。 リュング・ボックス統計量を確認することもできる。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜
『スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜』（スペシャルズ せいふがつぶそうとしたじへいしょうケアしせつをまもったおとこたちのじつわ、Hors normes）は2019年のフランスのコメディドラマ映画。
監督・脚本はオリヴィエ・ナカシュとエリック・トレダノ、出演はヴァンサン・カッセルとレダ・カテブなど。
実話をもとに、無認可や赤字経営の問題を抱えながらも、自閉症の子どもたちのために尽力する2人の男の奮闘を描いている。フランス語の原題は「規格外」を意味する。
2019年5月に開催された第72回カンヌ国際映画祭のクロージング作品として上映された。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜 キャスト
ステファン・ベナム（ブリュノのモデル）
障害者支援センター「TOP GUN CLUB」を開設し、1992年にジョゼフのモデルとなったヨハンを介助することになり、1996年に自閉症の若者に人生の選択と自由を提供することを目的とした医療・社会的組織「Le Silence des Justes」を設立する。
ダーウド・タトウ（マリクのモデル）
2000年に、障害者支援と、無資格のカウンセラーのための社会的・職業的リハビリテーションを奨励することを目的とした組織「Relais Ile de France」を設立する。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜 製作
監督のトレダノとナカシュが1994年にステファン・ベナム（ブリュノのモデル）と出会ったことが本作の制作のきっかけであり、トレダノとナカシュはベナムとダーウド・タトウ（マリクのモデル）が取締役を務める団体についてのドキュメンタリーを制作したことがある。
出演者には自閉症の子供たちと素人を起用している。トレダノとナカシュが自閉症など他人とのコミュニケーションに問題を抱える人々を雇用しているアートグループに映画のワークショップを依頼し、そこで出会ったのがジョゼフ役のバンジャマン・ルシュールである。ヴァランタン役のマルコ・ロカテッリは弟が深刻な自閉症であり、1人でオーディションに参加した際に「この映画に参加することで、弟に少しでも寄り添えるかもしれない。彼のことを愛せるようになれるかもしれない」と語っており、その後、彼の母親が監督たちに「あなた方に全信頼を置いているわ」と告げたことで、彼の出演が最終的に決まった。また、ディラン役のブライアン・ミヤルンダマもオーディションで選ばれている。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜 製作
主演のヴァンサン・カッセルとレダ・カテブに対してトレダノとナカシュは脚本執筆前に出演をオファーし、モデルとなった団体と長時間過ごすことを要求したが、すぐに2人から快諾のメッセージが送られてきて出演が決まった。
カッセルは本作への出演がきっかけで自閉症について多くのことを知ることができたとした上で「（映画『レインマン』のような）天才的な素質を持っている人もいれば、そうでない人もいる。その症状は人それぞれで、何一つ同じものはない。（中略）僕はこの映画から『皆はもっと他者との違いを受け入れるべきではないのか? 君と僕とは違っているけれど、一緒に生きていこう!』という強いメッセージを感じた。“寛容さ”が今作の大きなテーマになっていると思います」と語っている。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜 作品の評価
アロシネによれば、フランスの35のメディアによる評価の平均点は5点満点中3.9点である。
Rotten Tomatoesによれば、11件の評論のうち高評価は82%にあたる9件で、平均点は10点満点中7.4点となっている。
スクリーン・インターナショナルのチーフ批評家であるフィオヌラ・ハリガンは「心と現実の両方から生まれた稀有な映画で、隠されたテーマに触れることができ、しかも優しさとユーモアをもって観客を迎え入れてくれる強力な融合体である」と称賛している。一方、映画評論家のオーウェン・グレイバーマンは「バラエティ」において主演のヴァンサン・カッセルを称賛しつつも作品自体は「映画を装った社説のように感じられる」と酷評している。
またオランダ出身の映画ジャーナリストであるボイド・ファン・フーイは「ハリウッド・リポーター」において英題の「The Specials」にかけて「Not special enough（十分に特別ではない）」と低評価を与えている。
スペシャルズ! 〜政府が潰そうとした自閉症ケア施設を守った男たちの実話〜 作品の評価
シネマトゥデイに掲載された評論によれば、映画ジャーナリストの中山治美は「観賞後、そこ（タイトル）に込められた監督たちの思いを考えずにはいられない奥深き作品である。」と高く評価している。
また、ライターの斉藤博昭は「『最強のふたり』と同じく、この監督コンビ、社会派テーマをエンタメ的作劇で共感させるテクをフル稼動。」と高評価を与えている。
さらに映画評論家のなかざわひでゆきは「まるで密着ドキュメントさながらのリアリズム」と評している。
ブルンジサッカー連盟
ブルンジサッカー連盟（ブルンジサッカーれんめい、フランス語: Fédération de football du Burundi, FFB ）はブルンジにおけるサッカーの統括団体（国内競技団体）。1962年に設立され、1972年に国際サッカー連盟 (FIFA) に、同年にアフリカサッカー連盟 (CAF) に加盟した。国内リーグ（ブルンジ・プレミアリーグ）とナショナルチーム（サッカーブルンジ代表）を所管している。
メディア・ヴァーグ
株式会社メディア・ヴァーグ（英文社名：Mediavague Co.,Ltd. ）は、「乗りものニュース」「くるまのニュース」など複数のインターネットメディアを展開する企業。本社は東京都世田谷区三軒茶屋に所在する。
メディア・ヴァーグ 概要
ネコ・パブリッシング（現：カルチュア・エンタテインメント）や小学館クリエイティブで営業や企画・マーケティングを担当し、後に事業家として独立した浦山利史（1975年 - ）が2011年4月18日に設立。浦山自身が乗り物を趣味としていたことを活かし、「くるまのニュース」「乗りものニュース」「Merkmal」など乗り物や交通に特化した分野のコンテンツを多く手がける。
2017年7月11日、本社を東京都世田谷区太子堂1丁目12番39号から、世田谷区三軒茶屋2丁目11番22号（現在地）へ移転した。
企業理念は、その商号のとおり「メディア運営に新しい波を作り出し、新たなメディアのあり方を創造する」。「コンテンツの質とユーザーへのリーチ力」を重視しており、記事は独自取材を基本としつつ、外部ライターによる記事を交えた構成としている。一方で、ページビュー（閲覧件数）を大変重視しており、各サイトのページビュー数の記録更新ごとにニュースリリースを発表している。
ウェブメディアの運営以外には、ウェブメディアのコンサルティングなども業務として手がけている。
メディア・ヴァーグ 主な自社コンテンツ
各コンテンツの詳細は「外部リンク」節を参照。
メディア・ヴァーグ 批判
ライターの岸田法眼は、2024年2月4日付の自らのnoteにおいて、2022年3月から12月にかけて、メディア・ヴァーグが運営するウェブサイト『Merkmal』に寄稿した際、編集サイドで岸田の原稿の表現を岸田の意図に反して改竄した上、その内容チェックを岸田に求めることをせず掲載した記事が複数あるとし、編集体制についてメディア・ヴァーグに申し入れを行ったにもかかわらず、同社の代表取締役CEOである浦山利史からの謝罪・釈明・説明といった連絡がないことを明らかにしている。
サブマリニング現象
サブマリニング現象（サブマリニングげんしょう、英語: submarining）とは、飛行機や自動車などにおいて、事故や衝撃により乗員が座席から脱落し、ダッシュボードや座席の下に潜り込んでしまう現象である。サブマリン現象とも。
サブマリニング現象 概要
シートベルトを装着していたとしても、座席から飛び出してしまうことがある。腰ベルトのアンカーの位置や、シートの構造が原因とされている。乗員がシートから室内へと飛ばされるため、シートベルトやエアバックの効果が得られず、室内で二次衝突を起こして被害を拡大してしまう傾向がある。
この現象を防ぐために、旅客機では、緊急時に客室乗務員がブレイスを発する。自動車では、座席を硬くする、座席を前上がりにするなどの装置が搭載されており、これをアンチサブマリニングシートという。