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非負値行列因子分解 歴史
計量化学において、非負値行列因子分解（NMF）は「自己モデリング曲線分解（Self Modeling Curve Resolution）」という名称で古くから知られていた。 この枠組みにおいては、右側の行列のベクトルは離散ベクトルではなく連続的な曲線として表現される。
また、1990年代にはフィンランドの研究グループによって「正値行列因子分解（Positive Matrix Factorization）」という名称で初期の研究が進められた。
「非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization）」という名称は、ダニエル・リーとセバスチャン・スンがアルゴリズムの性質を研究し、2種類の因子分解手法に対する単純かつ有用なアルゴリズムを発表した1999年以降、広く知られるようになった。
非負値行列因子分解 背景
行列 V を W と H の積として表すとする：
行列の積は、V の各列ベクトルを、W の列ベクトルの線形結合として計算することで実装できる。このとき、係数は H の列によって与えられる。すなわち、V の各列は以下のように計算できる：
ここで、vi は V の第 i 列ベクトル、hi は H の第 i 列ベクトルである。
行列の積では、因子行列の次元が積の行列（V）よりも大幅に小さくできる場合があり、この特性がNMFの基礎となっている。NMFは、元の行列と比べて大幅に次元が削減された因子を生成する。たとえば、V が m × n の行列、W が m × p の行列、H が p × n の行列であれば、p は m および n よりもかなり小さくすることができる。
非負値行列因子分解 背景
以下にテキストマイニングに基づく例を示す：
この最後の点がNMFの本質である。元の文書（入力行列の各列ベクトル）を、少数の隠れた特徴（W の列ベクトル）によって構成されたものと考えることができる。NMFはこれらの特徴を自動的に抽出する。
特徴行列 W の各特徴（列ベクトル）は、単語の集合から成る「文書の原型（アーキタイプ）」と考えることができ、各単語のセル値は、その単語がその特徴においてどれだけ重要か（ランク）を示す。係数行列 H の各列は元の文書を表し、各セル値はその文書が各特徴に対してどれだけ関連しているか（ランク）を表す。元の文書は、W の各特徴ベクトルを、H の各セル値で重み付けした線形結合として再構成できる。
非負値行列因子分解 クラスタリング特性
NMF（非負値行列因子分解）には、内在的にクラスタリングの特性があるとされる。 すなわち、入力データの列ベクトル  を自動的にクラスタリングする性質を持つ。
より具体的には、 によって  を近似するために、 および  を誤差関数（フロベニウスノルム）の最小化によって求めると
ここで、制約条件  を満たす。
さらに、（すなわち  の直交性）という制約を追加すると、この最小化問題は数学的に K-meansクラスタリング の最小化問題と等価になる。
このとき、求められた  はクラスタの所属情報を示し、たとえば  がすべての i ≠ k に対して成り立つ場合、データ  は第  クラスタに属すると考えられる。また、 はクラスタの重心（セントロイド）を示し、第  列が第  クラスタの重心を与える。このクラスタ重心の表現は、凸NMF（Convex NMF）によってさらに明確になる。
この直交制約  を明示的に課さない場合でも、 はある程度の直交性を自然に持ち、クラスタリング特性は依然として維持される。
また、誤差関数として カルバック・ライブラー情報量を使用した場合、NMFは確率的潜在意味解析（PLSA）と等価になる。PLSA は、文書クラスタリングにおいて広く用いられている手法である。
非負値行列因子分解 種類
通常、NMF における W の列数と H の行数は、WH が V に近似するように選ばれる。完全な分解は、W と H、および残差行列 U によって表され、
となる。残差行列 U の要素は負の値または正の値をとる可能性がある。
W および H のサイズが V より小さい場合、それらの格納と操作が容易になる。また、V の各要素をより少ないデータで表現したい場合には、潜在的な構造を推定する必要があり、そのために小さい行列への因子分解が有効である。
標準的な NMF では、因子 W ∈ R+m × k は任意の非負値をとる。凸NMF では、W の列が入力データベクトル  の凸結合となるよう制限する。これにより、W によるデータ表現の質が大幅に向上し、H はより疎で直交的になる傾向がある。
もし V の非負ランクがその通常のランクと等しい場合、V = WH は非負ランク因子分解（NRF）と呼ばれる。
V の NRF（存在する場合）を求める問題は、NP困難であることが知られている。
非負値行列因子分解 種類
非負値行列因子分解にはさまざまなタイプがあり、それらはV と WH の間の差異（損失関数）を測る方法や、W および H に対する正則化により区別される。
リーとスンによって研究された2つの単純な誤差関数は、二乗誤差（フロベニウスノルム）と、正の行列に対するカルバック・ライブラー情報量の拡張である。各誤差関数は、異なる反復更新規則に基づく異なる NMF アルゴリズムを導く。
二乗誤差を用いた NMF の場合、最小化する目的関数は以下のように表される：
画像データに対する別の種類の NMF は、全変動ノルムに基づいている。
また、L1正則化（ラッソ回帰に類似）を追加した NMF は、「非負値スパースコーディング」とも呼ばれ、スパースコーディング問題に類似している。 ただし、これも依然として NMF と呼ばれることがある。
非負値行列因子分解 種類
多くの標準的なNMFアルゴリズムは、全データを一括で処理する前提で設計されており、すなわち、全体の行列が初めから利用可能である必要がある。しかし、データが膨大でメモリに収まりきらない場合や、データがデータストリームとして逐次的に提供される場合、このような手法は不都合である。例えば、レコメンダシステムにおける協調フィルタリングでは、ユーザー数やアイテム数が非常に多く、1ユーザーまたは1アイテムが追加されるたびに再計算するのは非効率である。これらのケースでは、標準のNMFとは異なるアルゴリズムが必要とされる。
もし V の列が時間や空間といった次元に沿ってサンプリングされたデータ（例：音声信号、画像、動画）を表す場合、これらの次元に対する平行移動不変性を持つ特徴を学習するために「畳み込みNMF」が利用される。この場合、W はスパースであり、その各列はVの空間・時間次元に沿った平行移動によって共有される畳み込みカーネルを表す。Hの空間的・時間的プーリングを行い、その結果を再び入力として畳み込みNMFに使用することで、深い特徴階層を学習できる。
非負値行列因子分解 アルゴリズム
W と H を求める方法にはいくつかの選択肢がある。LeeとSeungによる乗法更新則 は、実装の容易さから人気のある手法である。このアルゴリズムは以下のようになる：
初期化：W および H を非負値で初期化する。
次に、反復ごとに以下を計算して n を反復のインデックスとする：
および
W と H が収束するまで繰り返す。
この更新は行列全体ではなく要素単位で実施される。
乗法更新における W および H の更新因子、すなわち  および  は、 となるときはすべて1の行列になる。
最近では他のアルゴリズムも提案されている。いくつかの手法は、非負最小二乗法に基づく交互最適化に依拠しており、1ステップごとに H を固定して W を非負最小二乗法で解き、次に W を固定して H を解く。このとき W と H の最適化方法は同じでも異なっていてもよい。他の手法としては、射影最急降下法、有効制約法、最適勾配法、ブロック主ピボット法 などが挙げられる。
非負値行列因子分解 アルゴリズム
NMFの構成要素（W および H）を逐次構築する手法は、天文学における主成分分析（principal component analysis; PCA）との関係を示すために初めて使用された。PCAでは、構成要素の寄与は対応する固有値の大きさによってランク付けされる。一方、NMFでは構成要素が1つずつ順次に構築されるため、経験的に寄与をランク付けすることができる。
逐次NMFの構成要素の寄与は、カルフーネン・ロエヴェ展開（PCAの応用）と比較でき、これは固有値のプロットによって示される。PCAでは、構成要素の選択において典型的な方法は「エルボー」に基づいており、固有値プロットにおいて平坦な部分が存在すると、PCAがデータを効率的に捉えられていないことを示す。最後に急激な減少が生じる部分では、ランダムノイズを捉えてしまい、過学習の領域に入ることを示している。
逐次NMFの場合、固有値の代わりに残差分散の比率（Fractional Residual Variance, FRV）カーブが用いられ、これが連続的に減少し、PCAよりも高いレベルで収束することが示されている。これは、逐次NMFが過学習を抑える特性を持つことを示している。
非負値行列因子分解 アルゴリズム
NMFの変種において、追加の制約が行列 V に対して成り立つ場合、（多項式時間で）厳密解を得ることができる。行列 V がそのランクと等しいランクを持つ一般化置換部分行列を含む場合、非負ランク因子分解を解くための多項式時間アルゴリズムが Campbell と Poole によって1981年に提案された。
Kalofolias および Gallopoulos（2012） はこの問題の対称なバージョン（V が対称行列であり、ランク r の主対角部分行列を含む）を解いた。彼らのアルゴリズムは V が密な場合に O(rm2) の時間で動作する。
Arora, Ge, Halpern, Mimno, Moitra, Sontag, Wu, & Zhu（2013）は、因子行列 W の一方が可分性条件を満たす場合に、厳密なNMFを実行するための多項式時間アルゴリズムを提案している。
非負値行列因子分解 他の手法との関係
1999年の論文「Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization」において、Lee と Seung は主に画像のパーツベース分解のためにNMFを提案した。この研究では、NMFをベクトル量子化や主成分分析（PCA）と比較し、3つの手法すべてが因子分解として書き表せるにもかかわらず、課す制約が異なるため、異なる結果を生むことを示している。
一部のNMFは、より一般的な確率モデル「多項分布主成分分析（multinomial PCA）」の一形態と見なすことができる。NMFがカルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）を最小化する場合、これは確率的潜在意味解析（PLSA）と数学的に同値である。これは、最尤推定により学習される多項分布PCAの別の実装とみなされる。
NMFにおける最小二乗法目的関数を用いた場合、これはK-meansクラスタリングの緩和版と等価である。ここでは、因子行列 W がクラスタの重心を表し、H がクラスタの所属指標を示す。ただし、k-meansでは重心の非負制約がないため、最も近い類似手法は「semi-NMF」である。
非負値行列因子分解 他の手法との関係
NMFは、ベイジアンネットワークの2層有向グラフィカルモデルともみなすことができる。1層が観測変数、もう1層が隠れ変数である。
NMFはテンソルにも拡張できる。これは、たとえばPARAFACモデルに対応する非負制約付きバージョンとみなされる。
さらに、複数のデータ行列やテンソルを同時に因子分解し、一部の因子を共有する「共通因子分解」も存在する。これはセンサーフュージョンや関係学習に有用である。
NMFは非負二次計画法の一例でもあり、これはサポートベクターマシン（support-vector machine; SVM）とも共通する性質である。さらに、両者の関係性はアルゴリズムレベルでも見られ、一方の手法において提案された解法が他方にも応用することができる。
非負値行列因子分解 一意性
NMFの因子分解は一意ではない。行列とその逆行列を使って、2つの因子行列を次のように変換することができる。
ここで、新たに定義された行列  および  が非負行列であれば、これらもまた元の因子分解の別の表現となる。
と  の非負性は、 が非負な一般化置換行列である場合には必ず満たされる。この単純なケースでは、スケーリングや置換に相当する変換となる。
NMFの非一意性に対してより強い制御を与える手法として、スパース性制約を加える方法がある。
非負値行列因子分解 応用
天文学において、NMF（非負値行列因子分解）は、天体物理学的信号が非負であるという特性から、次元削減手法として有望である。NMFはスペクトル観測 や直接撮像観測 に適用されており、天体の共通特性の解析や観測データの後処理に用いられている。
Blanton と Roweis（2007）によるスペクトル観測への応用では、天文観測に伴う不確かさを考慮した。Zhu（2016）はこの手法を拡張し、欠損データや並列計算への対応も導入した。これらの手法はRenら（2018）により系外惑星や原始惑星系円盤の直接撮像観測に応用されている。
Renら（2018）は、NMFの構成要素（コンポーネント）を逐次的に構築する際の安定性を証明し、NMFモデリングの線形性を保証した。この線形性は、恒星光と惑星や円盤からの散乱光を分離する上で重要である。
直接撮像観測において、非常に明るい恒星光の中から、暗い系外惑星や原始惑星系円盤を明らかにするために、統計的手法が多数利用されている。しかし、これらの手法ではしばしば対象天体（惑星や円盤）からの光も過剰に除去されてしまう（過学習／オーバーフィッティング）ため、真のフラックスを推定するにはフォワードモデリング（順方向モデリング）が必要となる。
非負値行列因子分解 応用
このフォワードモデリングは点状光源（惑星など）に対しては最適化されているが、原始惑星系円盤のような不規則な形状の拡張構造には適していない。そのため、NMFの非負性およびスパース性（疎性）といった性質による過学習の抑制効果が注目されており、少数のスケーリング係数を用いたフォワードモデリングが可能になる。
統計における欠損データの補完において、NMFはコスト関数を最小化する際に欠損データを無視できるため、欠損値を0として扱うことなく処理することが可能である。この性質により、NMFはデータ補完の数学的に正当な手法として利用されている。
まず、NMFコンポーネントが既知の場合、Renら（2020）は、データ補完中に欠損データが与える影響は2次の効果（セカンドオーダー効果）であることを証明した。次に、NMFコンポーネントが未知の場合においても、欠損データが与える影響は1次または2次の効果であることが示された。
NMFコンポーネントの取得方法によっては、上記の2つのステップは相互に独立、または依存的である可能性がある。また、NMFコンポーネント数を増やすことで補完品質が向上することが確認されており、その例はRenら（2020）の図4に示されている。
非負値行列因子分解 応用
NMFはテキストマイニングへの応用が可能である。このプロセスでは、さまざまな単語の重み（通常は重み付けされた単語頻度情報）から構成された文書-単語行列が作成される。この行列は、「単語-特徴量行列」と「特徴量-文書行列」に分解される。
特徴量は文書の内容から導き出され、特徴量-文書行列は関連する文書のクラスタリングを表す。
具体的な応用例としては、PubMedの科学論文要旨の小規模サブセットに対して階層的NMFを使用した研究がある。
別の研究グループは、エンロンの電子メールデータセットの一部、65,033通のメッセージと91,133語の語彙を50のクラスタに分類した。
また、NMFは引用データにも応用されており、その一例として、英語版ウィキペディア記事と学術雑誌を、ウィキペディア内の外部科学論文への引用に基づいてクラスタリングする研究がある。
Aroraら（2013）は、NMFを用いたトピックモデルの学習に関して多項式時間アルゴリズムを提示している。このアルゴリズムでは、トピック行列が「可分性」条件を満たすことを仮定しており、この条件は実際の応用においてしばしば成立する。
非負値行列因子分解 応用
Hassani、Iranmanesh、Mansouri（2019）は、NMFを利用した特徴凝集法（feature agglomeration）を提案しており、これは文書-単語行列をテキストクラスタリングに適したより小さな行列に変換する手法である。
NMFはスペクトルデータの解析にも使用されており、その一例として宇宙物体や宇宙ごみの分類が挙げられる。
NMFはスケーラブルなインターネット距離（ラウンドトリップタイム）の予測にも応用されている。N個のホストからなるネットワークでは、NMFの助けを借りることで、すべての N² 個のエンドツーエンドリンクの距離を、O(N) の測定だけで予測できる。この種の手法は、最初に Internet Distance Estimation Service (IDES) で導入された。
音声のノイズ除去は、音声信号処理における長年の課題である。ノイズが定常的（時間的に変化しない）である場合には、多くのアルゴリズムが存在する。たとえば、ウィーナーフィルタは加法的なガウス雑音に対して適している。
非負値行列因子分解 応用
しかし、ノイズが非定常的（時間とともに変化する）である場合には、古典的なノイズ除去アルゴリズムは性能が劣る傾向がある。これは、非定常ノイズの統計情報を正確に推定するのが困難であるためである。Schmidtらは、非負スパースコーディング（NMFの一種）を用いて非定常ノイズ下の音声を除去する手法を提案した。このアプローチは、従来の統計的手法とはまったく異なる。
この手法の鍵となる考え方は、「クリーンな音声信号は音声辞書によってスパースに表現可能であるが、非定常ノイズはそれができない」というものである。同様に、非定常ノイズもノイズ辞書によってスパースに表現できるが、音声信号はそうではない。
NMFによるノイズ除去のアルゴリズムは以下のように進められる：
スパースNMFは、集団遺伝学において、個体の混血係数（admixture coefficients）の推定や、集団サンプル中の個体の遺伝的クラスタリング、ゲノムの遺伝子混合評価に利用されている。
ヒトの遺伝的クラスタリングにおいては、NMFアルゴリズムによって得られる推定結果は、コンピュータプログラムSTRUCTUREと類似しているが、NMFのほうが計算効率に優れており、大規模なゲノムデータセットの解析が可能である。
非負値行列因子分解 応用
NMFは、バイオインフォマティクスにおいて、遺伝子発現やDNAメチル化データのクラスタリング、クラスタを最もよく表す遺伝子の抽出などに成功裏に応用されている。
がんの変異解析では、NMFを用いて多くのがんに共通する変異パターンを同定し、それらが異なる原因によって引き起こされている可能性を示している。  NMF技術は、細胞型、疾患のサブタイプ、集団構造、組織構成、腫瘍のクローン性などの変動要因の識別にも役立つ。
NMFの特定の変種である非負値三因子分解（Non-Negative Matrix Tri-Factorization, NMTF）は、ドラッグリポジショニング（既存薬の新たな適応探索）のタスクにおいて、承認薬に対する新たなタンパク質標的および治療適応を予測するために用いられている。
また、NMTFは抗がん剤の組み合わせ効果（薬剤の相乗効果）の推定にも利用されており、がん治療における有効な薬剤ペアの発見を支援している。
非負値行列因子分解（NMF）は、この分野では「因子分析（Factor Analysis）」とも呼ばれ、1980年代からSPECTおよびPETといった動的核医学イメージングにおける画像列の解析に使用されてきた。
NMFの非一意性（解が一つに定まらないこと）は、スパース性制約を導入することによって対処されている。
例えば、Boutchkoらは、脳PET画像において、クラスタリングによる初期化を用いた「クラスタリング初期化因子分析（Clustering Initiated Factor Analysis: CIFA）」を提案し、脳血流に関連する組織の分類に応用している。
さらに、SPECT画像における不整合な投影データから4次元動的画像を再構成するために、「スプライン初期化FADSアルゴリズム（SIFADS）」が提案されている。
ホルヘ・バルトゥアル
ホルヘ・バルトゥアル・モリーナ（Jorge Bartual Molina、1971年8月18日 - ）は、スペインの元サッカー選手。ポジションはゴールキーパー。
ホルヘ・バルトゥアル 経歴
地元クラブのバレンシアCFにキャリアのほとんどを捧げた。5シーズンをバレンシアCF Bで過ごし、1995-96シーズンにトップチームに昇格すると、1996年1月24日のレアル・バリャドリード戦でウォーミングアップ中にアンドニ・スビサレッタが負傷したためプリメーラ・ディビシオンデビュー、5-2の勝利に貢献した。
バレンシアには主にアンドニ・スビサレッタ、サンティアゴ・カニサレス、アンドレス・パロップの控えGKとして在籍し、UEFAチャンピオンズリーグ 1999-2000 決勝のレアル・マドリード戦でもベンチに座った。
2001年冬、バレンシアを退団しセグンダ・ディビシオンのCDテネリフェと契約したが、出場機会は得られなかった。翌2001-02シーズンをテルセーラ・ディビシオンのCDキンタナル・デル・レイで過ごした後、2002年6月に31歳を前に現役を引退した。
常総市立玉小学校
常総市立玉小学校（じょうそうしりつたましょうがっこう）は、茨城県常総市若宮戸にある公立小学校。
常総市立玉小学校 概要
『よく学びよく考え、思いやりの心をもって　たくましく生きる児童の育成』
常総市立玉小学校 沿革
1889年（明治22年）に玉尋常小学校として開校し、石下町立玉小学校を経て、現在の状態になった。
出典
常総市立玉小学校 学区
学区は以下の通りである。
若宮戸、原宿、小保川地区
二人の男にテオルボを弾く女
『二人の男にテオルボを弾く女』（ふたりのおとこにテオルボをひくおんな、蘭: Een vrouw die een luit speelt voor twee mannen、英: A Woman playing a Lute to Two Men）は、17世紀オランダ絵画黄金時代の画家ヘラルト・テル・ボルフが1667-1668年ごろ、キャンバス上に油彩で制作した絵画である。画家が好んだ主題である室内で音楽を楽しむ男女を表している。作品は1871年に購入されて以来、ロンドンのナショナル・ギャラリーに所蔵されている。
二人の男にテオルボを弾く女 作品
テル・ボルフは最初、衛兵詰め所の主題を専門的に描いたが、後に小品の全身肖像画から日常生活の場面までさまざまな画題を扱った。しかし、彼の作品で最も知られているのは上品な室内に少数の人物を表したものであり、そこにはたいてい優雅な衣装を纏った女性1人が含まれている。とりわけ画家が好んだ主題は室内で合奏を楽しむ男女である。室内で少数の人物が合奏する場面は、17世紀のオランダ絵画では一般的なものであった。
本作では、3人の人物が合奏するのに夢中になっている。美しいサテン の薄黄色のドレスと白いスカートを身に着けた若い女は足温器に片足を載せ、テオルボ (リュートの一種) を弾いている。しかし、彼女の視線はテーブル上の本に置かれた楽譜ではなく、向かいに座っている男の上げられた手に注がれているようである。彼はもう1部の楽譜を持っているようで、リズムをとっている。彼が歌っているのか、彼女に演奏を教えているのかはわからない。背後には、黒い外套を身に着け、帽子を被っている男が楽譜を見つめつつ立っている。ちなみに、テル・ボルフの絵画において、このような格好で登場する人物は音楽教師である。
二人の男にテオルボを弾く女 作品
音楽の集いは往々にして若い男女が出会い、戯れ、性的な行為をする場であった。そのため、当時の多くの歌集には恋愛の歌だけが載せられていた。音楽の集いを描くオランダの絵画も、恋愛を暗示するのが普通である。画面左端に登場するスパニエル犬、女性が足を載せている足温器は卑しい欲望を意味するのかもしれない。楽器は男性器の象徴であるのかもしれず、背景にはカーテン付きの寝台があり、登場人物に意識されている可能性がある。赤いトルコ絨毯の掛け布で覆われたテーブルの下にはトランプが一枚落ちているが、不吉なスペードのエースであり、無思慮の象徴かもしれない。とはいえ、登場人物の3人がどういう関係なのか、彼らが何を考え感じているのかはあいまいであるため、鑑賞者は想像するしかない。
テル・ボルフの絵画は「選択的自然主義」によるものであり、本作の場面は現実の人物を現実の状況で表現したものではない。また、テル・ボルフは形態のレパートリーが広くない画家で、本作に登場する男女の人物像、スパニエル犬、銀色の箱、ロウソク立てなどのモティーフは、ほかの彼の絵画にも見られる。テル・ボルフの絵画は、素描やアトリエの小道具をもとに想像力で組み立てたものなのである。なお、テル・ボルフは布地の質感を描く能力で称賛され、とりわけサテンの描写においてはずば抜けていた。本作では、輝く、柔らかなサテンのドレスが、テーブルに掛けられた艶のない、複雑な柄のトルコ絨毯と対比されている。
崔天
崔 天（チェ・チョン、朝鮮語: 최천、1900年8月16日または1903年 - 1967年10月15日）は、日本統治時代の朝鮮および大韓民国の独立運動家、警察公務員、ジャーナリスト、政治家。第3・4・5代韓国国会議員。
別名は崔学驥、崔学騏。
崔天 経歴
慶尚南道統営郡出身。漢文修学で独学立身。三・一運動により10か月間投獄され、出獄後は東亜日報統営支局長、新幹会統営支部長・中央執行委員を務めた。解放後は警察官僚となり、仁川警察署長、済州道警察庁長、慶尚北道警察局警務課長、慶尚南道警察局長、慶尚南道反託闘争委員会副委員長、民主国民党中央委員、民主党忠武市党委員長を歴任し、麗順事件の時は警備司令官を務め、朝鮮戦争当時は慶尚南道警察局長として治安維持に貢献した。1954年の第3代総選挙から国会議員を3回連続当選し、第4代国会良民虐殺事件真相調査特別委員会委員長、第5代国会商工委員・民議院台風カルメンによる南海・西海一帯被害真相調査特別委員会委員長・民議院台風被害真相調査特別委員会委員長を務めた。
1967年10月15日、忠武市の自宅で老衰により死去。享年69。1980年、独立運動の功績により大統領表彰が追叙された。
崔天 不祥事
済州島四・三事件では武力鎮圧を主導したが、1960年6月1日には良民虐殺事件真相調査特別委員会委員長として済州島で10日間の現地調査を行い、その後済州島の被害状況を「人命被害1,787人、家屋被害4,179棟、家畜被害25,185頭」と発表した。
麗順事件当時、第8管区警察庁副庁長であった崔は地元の国会議員の黄斗淵による助命の要求にもかかわらず、朴賛吉検事ら左翼とされる21名の銃殺刑を強行した疑いが強い。
崔天 エピソード
1927年3月、慶尚南道評議員の金淇正が韓国人教育が不必要などと発言したのに対し、金に対する懲討大会を開催した。これにより出版法違反、名誉毀損などの疑いで起訴され、1927年10月に釜山地方法院で懲役1年、1928年に大邱覆審法院により懲役6か月、執行猶予3年の刑を宣告された。
1942年2月、朴英根ら8名と抗日運動を議論したことで逮捕され、懲役4か月の刑を宣告された。
階杉
階杉（かいすぎ）は、株式会社CLOUD9（クラウドナイン）が展開する日本のラーメン店ブランド。
山口県岩国市を本拠とし、山口県・広島県を中心に直営・フランチャイズ店舗を展開している。2024年にはタイ・バンコクにも出店している。
階杉 概要
階杉は、地域密着を理念とした飲食ブランドである。単なる飲食提供にとどまらず、「この街にこの店があってよかった」と思われる存在を目指している。
運営する株式会社CLOUD9は、広告・デザイン制作、セントラルキッチン運営なども行っている。
階杉 特徴
階杉は「こだわりの仕事で その地域に欠かせない存在へ /  MY HOOD MY FOOD」というコンセプトを掲げ、地元地域との共生を重視する。飲食未経験者の採用にも積極的で、成長段階に応じた人材育成制度を導入している。セントラルキッチン「KAISUGI LAB」にて材料の自社製造を行い、店舗展開を支えている。
王虔休
王 虔休（おう けんきゅう 、738年 - 799年）は、唐代の軍人。昭義軍節度使。もとの名は延貴。字は君佐。本貫は汝州梁県。
王虔休 経歴
延貴は若くして書籍を渉猟し、郷里のあいだで信義をもって敬慕され、最も武芸を好んだ。大暦年間、汝州刺史の李深に任用されて将となった。長らくを経て、沢潞節度使の李抱真に招かれ、兵馬使押衙に任じられた。建中2年（781年）、李抱真が兵馬を率いて諸将とともに河北を征討すると、その双岡・水寨営などの陣において、延貴は戦闘に参加することが多く、歩軍都虞候に抜擢された。御史中丞を兼ね、さらに御史大夫の位を加えられた。貞元10年（794年）、李抱真が死去すると、裨将の元仲経らは李抱真の子の李緘を後継に立てようと図って、軍中で混乱が起こった。延貴は人々に朝命を待つべきだと説いて、混乱を鎮めた。朝廷は延貴を称賛し、邕王李謜を昭義軍節度使に任じた。延貴は潞州司馬に任じられ、御史大夫を兼ね、昭義軍節度留後をつとめ、虔休の名を賜った。貞元12年（796年）、潞州長史・昭義軍節度使・沢潞磁邢洺観察使となった。誕聖楽曲を徳宗に献上した。ほどなく検校工部尚書を加えられた。貞元15年（799年）、死去した。享年は62。尚書左僕射の位を追贈された。
子に王麗成ら10人があり、いずれも太学生となった。
両角守一
両角 守一（もろずみ しゅいち、1897年 - 1936年2月4日）は、日本の銀行家、考古学者。
両角守一 来歴
長野県諏訪郡上諏訪町（現・諏訪市）出身。父は教育者の両角新治。長野県立諏訪中学校（現・長野県諏訪清陵高等学校・附属中学校）を卒業した。長野県諏訪郡平野村（現・岡谷市）にあった小口（おぐち）銀行（現・八十二銀行）に勤務。旧制諏訪中学の同級生に彫刻家清水多嘉示がおり、生涯にわたって親交があった。1923年清水が絵画修行のために渡仏した際には、両角と立木茂が中心となり「渡欧後援画会」を組織し、フランス滞在時の清水の芸術を支えた。また、渡仏滞在費用は清水の父親と渡欧後援画会で支えた。その後、清水を通じて彫刻家アントワーヌ・ブールデルと交流があった。1928年、諏訪大社下社秋宮の狛犬を制作する計画が進められた際には、両角がその仲立ちとなった。
両角守一 来歴
一方、考古学では銀行員の傍ら日本最初の竪穴建物跡の報告論文「信州諏訪丸山竪穴遺跡」を『人類学雑誌』にて発表した。現在の中央本線岡谷駅南、元諏訪湖尻北岸に発達した縄文時代前期から平安時代の海戸遺跡について発掘調査を行い報文をまとめている。信濃考古学会や信濃史学会の会員として、諏訪神社にかかわる考古学的視察を進めた。1927年旧制諏訪中学の後輩である藤森栄一の家を突然訪ね、藤森が部屋に並べていた土錘や石器を見て「土器はどうした。これだけ土錘を拾うには、土器もうんとあったはずだ。」と言った。それまで破片しかない土器は拾っていなかった藤森にとって、その言葉は脳天を叩かれた思いで、それ以来両角と行動をともにして実測・拓本・ 写真を撮るという考古学の基本を実践するようになっている。1929年、長野県諏訪地域の縄文時代遺跡群に伏見博英を案内し発掘調査している。この調査には藤森栄一、宮坂英弌、新田次郎も参加している。海戸遺跡・丸山遺跡・庄ノ畑遺跡の蒐集品は市立岡谷美術考古館に保管されている。その後、昭和恐慌の影響で勤務先の銀行が破綻し、結核を患い1936年死去。死の間際まで論文執筆を行っていた。
エア・モアナ
エアモアナ（Air Moana）はフランス領ポリネシアの航空会社である。ファアア国際空港を本拠地とし、2機のATR-72型機を使用してフランス領ポリネシア内の国内線を運航している。
この航空会社は、元エアタヒチ,の責任者であるクリスチャン・ヴェルノードンによって2022年1月に設立され、当初同社はATR機を使用してソサエティ諸島およびトゥアモトゥ諸島への国内線を運航する計画を立ててい。2022年12月に国内運航許可を取得 。同月中に最初の航空機が到着。2022年12月には、フレンチポリネシアの開発金融会社であるソフィデップが同航空会社に出資
2023年2月に航空運航証明書を取得。 2023年2月8日にファアア国際空港からボラボラ空港への初便を運航。
同航空会社は2023年3月に2機目のATR 72–600を受領。
エア・モアナ 機材
2025年1月現在, エアモアナで運用中の機材:
スイス高原
スイス高原（英: Swiss Plateau）は、ジュラ山脈、アルプス山脈と並ぶスイスの三大地理的地域の一つであり、国土の約30%を占めるの高原である。Mittelland（中央高原）とも呼ばれる。
スイス高原 概要
ジュラ山脈とアルプス山脈に挟まれた地域に位置し、大部分を丘陵が占める。人口の3分の2以上が住んでおり、スイスで最も人口密度が高い。産業の中心地でもある。全域がスイス領内にある湖としては最大であるヌーシャテル湖や、レマン湖などが位置する。
ベルント・ドレハー
ベルント・ドレハー（Bernd Dreher、1966年11月2日 - ）は、ドイツの元サッカー選手、サッカー指導者。ポジションはゴールキーパー。
ベルント・ドレハー 経歴
地元クラブのバイエル・レバークーゼンで下部組織からトップチームに昇格、1990年に同じバイエル傘下のバイエル・ユルディンゲンに移籍すると正GKとしてリーグ戦201試合に出場した。活躍が評価され1996年にはFCバイエルン・ミュンヘンに引き抜かれたもののオリバー・カーンの控えに留まり2003年に引退、GKコーチに就任した。しかし負傷者が続出したため2005年に選手兼任GKコーチとして現役復帰、2005年10月1日のVfLヴォルフスブルク戦と2007年5月19日の1.FSVマインツ05戦に出場し2試合とも勝利した。マインツ戦出場当時の40歳198日という年齢は現在でもブンデスリーガ史上6番目の年長記録となっている。
ホルビット・ビバス
ホルビット・ホセ・ビバス （Jorbit Jose Vivas ,2001年3月9日 - ）は、ベネズエラのカラボボ州プエルト・カベージョ出身のプロ野球選手（二塁手、三塁手）。右投左打。MLBのニューヨーク・ヤンキース所属。
ホルビット・ビバス 経歴
2017年10月にアマチュア・フリーエージェントでロサンゼルス・ドジャースと契約してプロ入り。
2018年に傘下のルーキー級ドミニカン・サマーリーグ・ドジャースでプロデビュー。51試合に出場して打率.222を記録した。
2019年はアリゾナリーグ・ドジャースとオグデン・ラプターズでプレーし、54試合に出場して打率.327を記録した。
2020年は新型コロナウイルスの影響でマイナーリーグの試合が開催されなかったため、公式戦の出場は無かった。
2021年はA級ランチョクカモンガ・クエークスとA+級グレートレイクス・ルーンズでプレーし、106試合に出場して打率.312、14本塁打、87打点を記録した。また、11月19日、ルール5ドラフトでの流出を防ぐために40人枠入りした。
2022年はAA級グレートレイクスで過ごし、128試合で打率.269を記録した。
ホルビット・ビバス 経歴
2023年はシーズン開始時にAA級タルサにオプションで移籍した。タルサで109試合、AAA級オクラホマシティ・ドジャースで26試合に出場し、打率.269、13本塁打、63打点、25盗塁を記録した。
2023年12月11日、トレイ・スウィーニーとのトレードで、ビクター・ゴンザレスと共にニューヨーク・ヤンキースに移籍した。
2024年は開始時にAAA級スクラントン・ウィルクスバリ・レイルライダースにオプションで移籍した。2024年7月12日、26人枠入りし、メジャーリーグに初昇格したが、ベンチで使われることはなく、7月15日にAAA級スクラントンにオプションで戻された。
2025年はAAA級スクラントンでスタートし、5月2日にジャズ・チザム・ジュニアの負傷に伴いMLBデビューを果たした。
ドナルド1世 (スコットランド王)
ドナルド1世（英語：Donald I、812年 ‐ 862年4月13日）はスコットランド王（在位：858年 ‐ 862年）。ダルリアダ王アルピンの次男で、初代スコットランド王とされるケネス1世の弟。ドムナル・マック・アルピン（ゲール語：Domnall mac Ailpín）とも呼ばれる。生前はケネス1世と同様にピクト人の王（Cináed rex Pictorum）を名乗ったが、一般的にはアルバ王として扱われる。
ドナルド1世 (スコットランド王) 生涯
812年にスコット人がスコットランド西部に建国したダルリアダ王国の王であるアルピンの次男として生まれた。兄のケネス1世は自身の民族であるスコット人とピクト人を統合して現在のスコットランドの版図を支配した。この王国はアルバ王国という呼称を経てスコットランドと呼ばれることになるが、初期の王のうち、ケネス1世からドナルドの息子ギリックまでは「ピクト人の王（Cináed rex Pictorum）」と名乗った。兄王の死後、ケルト系民族に伝わる「タニストリー」という王家の一族の中からふさわしい者が王として選ばれる制度によって王位に就いた。「メルローズ年代記」によると、ドナルドはスコーネで敵の奇襲によって殺されたとされるが、「ベルチャンの予言」によるとシンベラホア宮殿（所在地不明）で病死したとされる。いずれにせよ、ドナルドは在位4年で亡くなり、王位は兄のケネス1世の長男であるコンスタンティンが継承した。ドナルドの息子ギリックも後に王位に就いた。
山崎健二
山崎 健二（やまざき けんじ）は、日本の医学者、医師。専門は心臓血管外科。次世代型人工心臓の研究開発者。
山崎健二 略歴
長野県諏訪市出身。1979年長野県諏訪清陵高等学校卒業。1985年北海道大学医学部卒業。東京女子医科大学日本心臓血圧研究所入局。1986年榊原記念病院心臓血管外科出向。福山循環器病院出向。1992年聖路加国際病院心臓血管外科出向。1993年ピッツバーグ大学医学部外科研究員。1997年同大学准教授。2007年東京女子医科大学心臓血管外科准教授。2008年同大学大学院医学研究科心臓血管外科循環制御学分野教授。早稲田大学生命医療工学研究所客員教授を兼任。2009年東京女子医科大学心臓血管外科主任教授。成人心臓血管外科、補助人工心臓、心臓移植等を中心に手術を担当。また、臨床と平行して補助人工心臓を研究開発し、植込型補助人工心臓EVAHEARTの考案・実用化・臨床応用を行う。2017年北海道循環器病院先進医療研究所所長、同病院院長。東京女子医科大学心臓血管外科客員教授。旭川医科大学客員教授。
伊藤泰信
伊藤 泰信（いとう やすのぶ、1970年 - ）は、日本の文化人類学者。北陸先端科学技術大学院大学知識科学系教授。日本学術会議会員。専門社会調査士。
伊藤泰信 人物・経歴
福井県福井市出身。九州大学大学院比較社会文化研究科博士課程単位取得後、2005年に「科学技術知識の生成と受容における文化：日本における遺伝子治療研究の事例から」で九州大学より博士（比較社会文化）の学位を取得。
2001年から2003年まで日本学術振興会特別研究員、2003年から2005年まで大分県立芸術文化短期大学国際文化学科専任講師を務めた。
2005年4月、北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科助教授として着任。その後、准教授を経て、教授。
この間、2011年から2021年までロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン人類学部客員研究員、2011年にランカスター大学客員研究員、2012年から2013年まで大阪大学グローバルコラボレーションセンター招へい准教授、2013年にパロアルト研究所客員研究員を務めた。また、2021年から藤田医科大学医学部客員教授を兼任。
2018年より、日本学術会議特任連携会員、2020年より、日本学術会議会員連携会員、2023年より日本学術会議会員（第一部）。専門は文化人類学、知識社会学、科学社会学、科学技術史など。
Humanity (テンのアルバム)
『Humanity』（ヒューマニティ）は、2025年5月28日にavex traxから発売されたテンの日本デビュー・ミニアルバム。
雷鋒の良き手本に学べ
雷鋒の良き手本に学べ（らいほうのよきてほんにまなべ、中: 学习雷锋好榜样）は、雷鋒を称賛し、「雷鋒に学べ」のスローガンを呼びかけた歌である。1963年3月5日に、呉洪源が作詞し、生茂が作曲した。制作当日に北京軍区戦友文工団によって北京の天安門前で初演された。この歌は中国大陸で非常に広く歌われており、特に毎年3月5日の「雷鋒に学べ記念日」の活動では多く用いられる。この歌が広まることは、「雷鋒に学べ」キャンペーンの発展を大きく推進した。
雷鋒の良き手本に学べ 背景
雷鋒は、1960年11月には瀋陽軍区によって『毛沢東選集』学習の模範兵として取り上げられ、宣伝されていた。1962年8月15日、中国人民解放軍瀋陽軍区工兵第10団の中士である雷鋒が公務中に殉職した。1963年3月2日、『中国青年』誌は「雷鋒に学べ」特集号で毛沢東、周恩来の題詞、董必武、郭沫若、羅瑞卿、謝覚哉らが書いた詩や文章を掲載した。1963年3月5日、毛沢東の題詞「雷鋒に学べ」が『人民日報』、『解放軍報』などのメディアに掲載され、「雷鋒に学べ」キャンペーンが全国規模で展開された。「雷鋒に学べ」は次第に社会主義の新たな気風を樹立するための動員スローガンとなった。
雷鋒の良き手本に学べ 創作
1963年3月5日午前、題詞「雷鋒に学べ」が解放軍報に発表された当日の午前、北京軍区戦友文工団団長の晨耕と政治委員の王引龍は全団員を招集して毛主席ら指導者の題詞を学習した。同日午後2時に天安門でパレードを行うことを決め、全団で宣伝に参加するよう通知した。午前10時近くに会議が終わると、誰かが文工団として午後のパレードには歌があるべきだと提案し、その提案は満場一致で賛同され、作曲家の生茂と作詞家の呉洪源が制作することが決定された。
決定後、洪源は「雷鋒日記」や雷鋒の事績を掲載した新聞、資料を探し出し、「好榜様（良き手本）」の三文字を歌のテーマとすることを決定し、2時間で「雷鋒の良き手本に学べ」の歌詞を書き上げ、生茂に作曲を依頼した。生茂は洪源の歌詞をずっと待っており、昼食もとらずにいたという。歌詞を受け取ると、生茂は1時間もかけずに作曲を完成させた。歌が完成した後、彼らは文工団の食堂の入り口にある黒板に歌詞を書き写して意見を募り、皆から絶賛された。
1963年3月5日午後、戦友文工団の団員たちはアコーディオンの伴奏で、天安門前にて「雷鋒の良き手本に学べ」を合唱した。
雷鋒の良き手本に学べ 伝唱
作詞者の洪源の回想によると、1963年3月5日午後に街頭で「雷鋒の良き手本に学べ」を宣伝演唱した際には、多くの群衆が歌詞を求めてきたという。間もなくラジオ局から歌の指導を依頼された。「4、5日後には、人民日報や紅旗がこの歌を発表し、瞬く間に農村から都市に至るまで、ほぼ全国でこの歌が歌われるようになった」という。
1963年10月、「雷鋒の良き手本に学べ」の詞と曲が解放軍歌曲に掲載され、続いて戦友文工団による初演の録音が、中央および各地のラジオ局によって国内外に放送された。1965年3月5日、八一映画製作所が製作し、董兆琪が監督した映画「雷鋒」が中国各地の都市や農村で上映開始され、「雷鋒の良き手本に学べ」はこの映画のエンディングテーマとして使用された。
雷鋒の良き手本に学べ 受賞
1964年5月、合唱曲「雷鋒の良き手本に学べ」は中国人民解放軍全軍第3回文芸コンクールで「優秀賞」を受賞した。1989年、「雷鋒の良き手本に学べ」は建国40周年記念の特集である「唤起我美好回忆的那些歌（私の美しい思い出を呼び起こす歌）」で優秀作品賞を受賞した。
雷鋒の良き手本に学べ 逸話
1966年、周恩来総理が大連を視察した際、自らホテルの従業員や文工団の俳優に「雷鋒の良き手本に学べ」を推薦し、歌唱指導を行った。
ホワイトフィッシュ (モンタナ州)
ホワイトフィッシュ（Whitefish）は、アメリカ合衆国モンタナ州のフラットヘッド郡にある都市。人口は7,751人（2020年）。ロッキー山脈山中のスキーリゾートである。
ホワイトフィッシュ (モンタナ州) 概要
スキー場（en:Whitefish Mountain Resort）は、ダウンタウンの北6キロメートルに位置している。スキー以外にも登山や釣り、カヤックなどのアウトドア活動が一年中楽しめる。
ホワイトフィッシュの東50キロメートルにはグレイシャー国立公園が広がっている。
レーマーグラスと懐中時計のある静物
『レーマーグラスと懐中時計のある静物』（レーマーグラスとかいちゅうどけいのあるせいぶつ、蘭: Stilleven met roemer en horloge、英: Still Life with a Roemer and Watch）は、オランダ絵画黄金時代の画家ウィレム・クラースゾーン・ヘーダが画業初期の1629年に板上に油彩で制作した絵画である。画面下部左側のテーブルの端に「Heda. / 1629」という画家の署名と制作年が記されている。作品は1895年以来、デン・ハーグのマウリッツハイス美術館に所蔵されている。
レーマーグラスと懐中時計のある静物 作品
限られた品数をテーブルに並べ、無地を背景にしたモノクロームのヘーダの静物画は同じ画家仲間であったピーテル・クラースゾーンの作品と共通しており、「朝食」、あるいは「晩餐」作品と呼ばれる。本作では、ケッパーの載った魚、レモン、パン、ヘーゼルナッツ、グラス、銀の杯などが茶色、灰色を中心とした色彩の中で統一感を与えられている。一見したところ、これらの事物の並べ方には脈絡がないように見えるが、すべては熟慮の後に明確な理由で配置されたものである。また、画家は素材の生々しい質感、多様な性質の表面を照らす光の絶妙な描写によって、鑑賞者の目を奪うことを目指している。
左側にあるレーマーグラスに注ぐ光は窓から差し込む光を想像させ、グラスの脚の突起は光を受けてまたたく。さらに、ヘーダは倒れているベルケマイヤーグラスを用いて、その内側に反射する光の輝きと、透けて見える皿と銀の浅い鉢を描く妙技を披露している。レモンの皮は剥かれているが、それにより果汁の多い柔らかな果肉と厚くざらついた皮を描き分ける技量が示されている。さらに、テーブルの端からはみ出しているピューター (しろめ) の皿を用い、ヘーダは画面に奥行き感を与えると同時に、皿が鑑賞者に触れられそうな錯覚を起こしている。
レーマーグラスと懐中時計のある静物 作品
画面下部左端には、17世紀のオランダの静物画に多く登場する懐中時計が見える。時計は人生の儚さを象徴するもので、ねじを巻き上げるために蓋が開けられている。なお、青いリボンで結わえられたこの時計は、レーマーグラス、ピューターの皿、レモン、ヘーゼルナッツなどと同様にヘーダのほかの作品にも登場する。彼の作品はあらかじめ定められた大枠に従い、その中に同じモティーフを異なる配置で描いたものであるが、それは多くの静物画家にも共通していえることである。
カルロス・ドゥアルテ
カルロス・マヌエル・ドゥアルテ（Carlos Manuel Duarte、1960年7月27日 - ）は、スペインの海洋生態学者であり、極地から熱帯、沿岸から深海に至る地球規模の海洋生態系に関する研究を行っている。彼の研究は、海洋の生物多様性、人間活動が海洋生態系に与える影響、およびこれらの影響からの回復能力に焦点を当てている。また、幅広い分野の科学者やエンジニアと協力し、海洋生態系や社会の問題解決を目指す学際的な研究にも取り組んでいる。現在、彼はキング・アブドラ科学技術大学（KAUST）の傑出教授であり、珊瑚研究開発促進プラットフォーム（CORDAP）の執行ディレクターを務めている。
カルロス・ドゥアルテ 学歴
ドゥアルテは1982年にマドリード自治大学で環境生物学の学士号を取得した。1987年にはマギル大学で湖沼学の博士号を取得し、ジェイコブ・カルフ教授の指導を受けた。
カルロス・ドゥアルテ 経歴
博士号取得後、ドゥアルテはスペインに帰国し、1987年から1989年まで海洋科学研究所（Instituto de Ciencias del Mar）で博士研究員として勤務した。その後、スペイン国立研究会議（CSIC）の研究者として採用され、ブランエス先端研究センター（1989年–1999年）、およびマヨルカの地中海先端研究研究所（1999年–2015年）で研究教授に昇進した。2011年には西オーストラリア大学のUWA海洋研究所の初代所長およびウィンスロップ教授に就任。2015年にキング・アブドラ科学技術大学の生物・環境科学工学部門および紅海研究センターに加入し、2016年から2018年まで同センターのディレクターを務めた。2017年には同大学の計算生物学研究センターにも参加した。
彼は学術誌『Frontiers in Marine Science』の創刊編集長であり、複数の科学雑誌の編集委員を務めている。900本以上の学術論文や多くの書籍、書籍の章を出版し、多数の学生や若手研究者の指導を行ってきた。彼はアメリカ湖沼海洋学会（ASLO）の会長を務め、海洋科学分野で多くの受賞歴を持つ。
カルロス・ドゥアルテ 経歴
「高被引用研究者」に選ばれ、研究分野で上位1％の引用数を誇る論文を複数発表している。2018年の評価でもこの地位を維持し、2019年には全分野で上位0.01％（700万人の科学者中887位）にランクされ、海洋生物学および水文学分野でトップに輝いた。2021年にはロイターにより、世界で12番目に影響力のある気候科学者にランクされ、生態学・進化学分野で4位、海洋科学者としてトップにランクされた。2021年からはCORDAPの執行ディレクターを務めている。2021年10月27日、海洋生態系の理解と地球変動への応答に関する先駆的貢献が認められ、スペイン王立科学アカデミーの院士に任命された。
カルロス・ドゥアルテ 研究
ドゥアルテは当初、湖沼学者として訓練を受け、河川や湖沼の水生植物の生態や、淡水生態系が炭素循環に果たす役割を研究した。海草藻場やその他の植生沿岸システムの生態学と生物地球化学の研究は、国連機関との協力により、気候変動緩和のための「ブルーカーボン」戦略の開発につながった。
深海遠洋生態系の理解に多くのギャップがあることを認識し、ドゥアルテは500人以上の科学者が参加したマラスピナ遠征2010を主導し、2010年から2011年にかけて海洋を航海し、深海遠洋生態系のグローバルな評価を行った。この遠征は、深海生態系の生物多様性と機能に関する200以上の論文を発表している。
2020年、ドゥアルテは国際チームを率い、海洋生物の個体数と生息地の圧力解放への応答の証拠に基づき、2050年までに海洋生物の豊かさを再構築することが達成可能な大きな挑戦であると結論付け、その目標達成のためのロードマップを提供した。
カルロス・ドゥアルテ 代表的な論文
900本以上の論文から最も引用された上位10本：
M.A. Hemminga; C.M. Duarte (2000). Seagrass Ecology [海草生態学]. Cambridge University Press. p. 298. ISBN 9780521661843. https://books.google.com/books?id=uet0dSgzhrsC&q=Hemminga,+M.A.+and+Duarte,+C.M.,+2000.+Seagrass+ecology.+Cambridge+University+Press.&pg=PP1 2025年5月23日閲覧。
C.M. Duarte (2002). “The future of seagrass meadows [海草藻場の未来]”. Environmental Conservation 29 (2):  192–206. Bibcode: 2002EnvCo..29..192D. doi:10.1017/S0376892902000127. hdl:10261/89840.
カルロス・ドゥアルテ 代表的な論文
J.A. Downing; Y.T. Prairie; J.J. Cole; C.M. Duarte; L.J. Tranvik; R.G. Striegl; W.H. McDowell; P. Kortelainen et al. (2006). “The global abundance and size distribution of lakes, ponds, and impoundments [湖、池、貯水池の地球規模の豊かさとサイズ分布]”. Limnology and Oceanography 51 (5):  2388–2397. Bibcode: 2006LimOc..51.2388D. doi:10.4319/lo.2006.51.5.2388.
カルロス・ドゥアルテ 代表的な論文
R.J. Orth; T.J. Carruthers; W.C. Dennison; C.M. Duarte; J.W. Fourqurean; K.L. Heck; A.R. Hughes; G.A. Kendrick et al. (2006). “A global crisis for seagrass ecosystems [海草生態系の地球規模の危機]”. BioScience 56 (12):  987–996. doi:10.1641/0006-3568(2006)56[987:AGCFSE]2.0.CO;2. hdl:10261/88476.
カルロス・ドゥアルテ 代表的な論文
J.J. Cole; Y.T. Prairie; N.F. Caraco; W.H. McDowell; L.J. Tranvik; R.G. Striegl; C.M. Duarte; P. Kortelainen et al. (2007). “Plumbing the global carbon cycle: integrating inland waters into the terrestrial carbon budget [地球規模の炭素循環の配管：内陸水域を陸上炭素収支に統合]”. Ecosystems 10 (1):  172–185. Bibcode: 2007Ecosy..10..172C. doi:10.1007/s10021-006-9013-8.