今能『安宅』と歌舞伎『勧進帳』の比較分析を行っているのですが、相違点を見出し、江戸時代の判官贔屓の観点を交えながら安宅から勧進帳においての変化を述べようと思っています。歌舞伎初心者でどのように論を進めていけばいいのか行き詰まっている状態です。どうかアドバイスをください😭😭 ... 続きを読む

高校の生物の問題です。 (1)(2)(3)の解き方、考え方を教えてください。

あ ① (2) こ 7 次の文章を読んで各問に答えなさい。 【思】 真核生物の遺伝子発現調節では、RNAポリメラーゼが遺伝子の転写開始部位上流のプロモーターに結合し、 基本転写因子とよばれる複数のタンパク質とともに複合体(転写複合体)を形成する。 さらに、調節タンパク質 が転写調節領域 (転写調節配列)という図 1 に示すプロモーターとは別の領域に結合して、転写の量や時期な どを調節する。この調節タンパク質は転写調節タンパク質や転写調節因子、 転写因子ともよばれる。 ヒトでは、脂溶性ホルモン受容体が脂溶性ホルモンと結合すると、 図 1 のように調節タンパク質として転 写調節領域に結合し、 遺伝子発現を制御することがわかっている。 (a) ) a 1) 7 (2) (3 脂溶性 ホルモン受容体 基本転写因子 RNAポリメラーゼ 脂溶性ホルモン→ 遺伝子 ↑ 転写調節領域プロモーター 転写領域 図1 そこで、ある脂溶性のホルモンXと結合するホルモンX受容体が、遺伝子Yの発現を制御するしくみを調 べた。まず、遺伝子Yの発現にかかわると予想される転写調節領域のDNA配列と、プロモーターを GFP 遺 伝子に連結させたDNA断片①~⑥を調製した。図2にそれらDNA断片 ①~⑥を示す。さらに、それぞれの DNA 断片を挿入したヒトの細胞で発現可能なプラスミド①~⑥を作製し、実験操作 1~2を行った。 なお、 遺伝子とは緑色蛍光タンパク質をコードする遺伝子である。 遺伝子Yの発現にかかわると 予想される転写調節領域 プロモーター A B C D E GFP ① B C D E GFP (2) C D E GFP ③3 D E GFP E GFP ⑤ GFP ⑥ 図2 操作 プラスミド①を肝臓、腎臓、筋肉、皮膚のそれぞれの器官の細胞に導入し、ホルモンXを含んだ エタノール溶液または同量のホルモン X を含まないエタノールを添加して培養した。 なお、エタノールは実 験で使用するすべての細胞において遺伝子の発現に影響しないものとする。 つぎに、それぞれの細胞内におけるGFPの蛍光の強さを測定することで、プラスミド①上のGFP 遺伝子 の転写量を調べた。ただし、それぞれの細胞へのプラスミドの導入量は同一であり、 GFP 遺伝子の転写量と 発現量はホルモンXと調節タンパク質以外の影響を受けないものとする。 GFP 遺伝子の転写量は血管の細胞 にホルモンXのエタノール溶液を添加したときの値を100とした場合の相対値 (相対転写量)で示した。その 結果を表に示す。 表 1 血管 肝臓 腎臓 筋肉 皮膚 ホルモンX 100 80 40 10 20 エタノール 100 40 10. 100 20

生物基礎のゲノムについて。この問題の解き方をどなたか教えてください。表の数字をどのように使うのかさえ分かりません。答えは4番です！

B 生物が自らを形成し, 生命活動を営むのに必要な1組の遺伝情報を(c)ゲノムと いう。通常、ゲノムの大きさは塩基対数を単位として表され, その大きさは生物種 によって異なる。 表1は、 様々な生物のゲノムの大きさと, そこに含まれる遺伝子 の数 (推定値) を示している。 表 1 生物名 ゲノムの大きさ (塩基対数) 遺伝子の数 (個) 大腸菌 約500万 約 4500 イネ 約4億 約 32000 メダカ 約7億 約 20000 ヒト 約30億 約20000

(2)(3)の問題が分かりません。グラフの書き方＆答えの求め方を教えてください。

12 ア 解答 4 フッ化カルシウムCaF)を主成分とする蛍石は、不純物の影響で、 天然には紫 や緑、青、ピンクなど様々な色の鉱物として産出することが知られている 2025年7月にアニメ化された 「瑠璃の宝石」 を見たAさんは、第3話で主人公の ルリが廃坑の坑道内で発見した蛍石の色と純度との関係を探究するため、 聖地 巡礼も兼ねて、舞台のモデルとなった岐阜県の笹洞蛍石鉱山を訪れ、 鉱物採集 ツアーで採掘した蛍石の純度を調べることにした。 下表は、笹洞蛍石鉱山の鉱物採集ツアーで採掘した蛍石の純度を推定するため に行った実験の結果であり、 蛍石40gを濃硫酸で溶かしてフッ化水素 HF を発生 させたときの、加えた濃硫酸の体積と発生したフッ化水素の体積との関係をまとめた ものである。 下の各問いに答えよ。 ただし、フッ化水素の体積は0℃、 1.0×105 Paに換算した値とし、蛍石 に含まれるフッ化カルシウム以外の成分は、濃硫酸と反応しないものとする。 加えた濃硫酸 (mL) 5.0 10 15 20 25 30 発生した HF (L) 14.0 8.1 12.1 16.1 17.9 17.9 mol (1) フッ化カルシウム CaF2 と濃硫酸H2SO4 からフッ化水素 HF が発生する反応 を化学反応式で表せ。 (2) 横軸を、加えた濃硫酸の体積 (mL)、 縦軸を、 発生したフッ化水素 HF の 体積 (L)として、 表の値をグラフで表せ。 3) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石40gと過不足なく反応する濃硫酸の体積は何mL か、グラフから求めよ。 (4) 加えた濃硫酸のモル濃度は何mol/L か、 (3) の数値から求めよ。 5 (4)を質量パーセント濃度に換算すると何%か、 求めよ。 ただし、濃硫酸 の密度を1.8g/cm²とする。 0.512 81400 740 (6) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石の純度は何%か、求めよ。 28 ¥80 THE 350 0.0175 14040 740 1000 ins (7) アニメの原作では、ルリが発見した蛍石の色が何色であるかが示されていない。 蛍石の色と純度との関係について考察を深めるとき、Aさんは次にどのような 手順で探究活動を進めればよいか、下の「考えるための技法」 を参考に、あなたの 考えを簡潔に説明せよ。 2 「考えるための技法」 07 順序付ける、比較する、 分類する、関連付ける、 多面的・多角的にみる、 理由付ける、 見通す、具体化する、 抽象化する、 構造化する 1.02 1.02 22,4 408 204 CaF2+H2504 - 24 F + Ca504 204 0.51 40g 22848

作文というか小論文を現在練習していて、初めて書いたのですが添削をお願いしたく投稿させていただきました。意見対立型例題で、テーマが死刑制度について、賛成か反対か、あなたの意見を500字以内で論じなさい。です。 よろしくお願い致します。

「死刑部長はく奪うである ・国の税金が生活DVに使用する 同じ をせ 私は死刑制度 反対 で 38 理 甲 し R 死刑制度 を導入 L て 「 は E し 内 で日本 だ だ け で あ 国際法に違反 し て い 点 冤罪 だ た場合に取 り返し の 「 か な い点が挙げら J 0 日 本 では以前、袴田事件と呼ばれる冤罪事 件があっ た 0 当時は警察による暴行や長時間 の取り調べによ る精神的な苦痛から自迫を強 要さ れた。被告人が再審を要求 し た 検察 側が不服申し立 て を した事で の戦 い は 50年 も か かり最終的には被告人側が勝訴した も 6 し も再審を要求せ ず死刑を執行し て たら、 非のな 人の 命を国家が奪い自由権と主観 点か 憲法に 違反して いる行為で あ と る 。 また、世界では罪を償う方法として死刑 は妥当ではな い と考えられている 死んです べてが解決するわけ ではなく 刑務所などで 自分が犯してしまっ た罪 の重さを理解し 刑 務所で労働や生活を 生活をする中で社会貢献をし て くべきである P また、 死刑執行人の精神的

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

至急！ 最初の文が自分の回答です。 なにかつづり間違いや文法など間違い、またはどういう表現のほうが、書き方、内容のほうが良いなどありますか？ 問題やその答え、解説は掲載してます。 自信が持てません。誰かお願いします！

wente No. Date Some university Students Joining Internship has knowing about companies student and choose To join internship! benefits, sach TS as and having relation other student they have disadvantages, such between 1 However as being unable To understand what do about the job and affecting Their studies because of internship. 88. To gne-

we should expect the demand for food to grow by but by how much more is considerably much more than the growth in population but by how d... 続きを読む

何故答えが②ではないのか教えてほしいです🙏

【資料Ⅱ 】 ・生活満足度に関する住基抽出調査と WEB 調査の結果にインターネットの利用頻度が 影響を与えているかどうかを検証するために、 SNS利用の有無 (SNS利用率) のデー タを用いて比較を行った。 【資料Ⅰ】 の基抽出調査と WEB 調査の生活満足度のデータに、さらにSNS利用率 の違いを補正して比較するために、大規模な無作為抽出調査である「通信利用動向調 査」の SNS 利用率のデータ(グラフ④)に合わせて、住基抽出調査と WEB 調査 双方のデータを計算処理し、 SNS利用率の違いを補正したうえで、補正前と補正後 の WEB 調査と住基抽出調査の生活満足度を比較した (グラフ⑤)。 グラフ④ SNS利用率の比較 100.0% 83.2% 80.0% 69.3% 62.7% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 通信利用動向調査 住基抽出調査 WEB 調査 グラフ⑤ WEB調査と住基抽出調査における生活満足度 (SNS利用の有無の差を補正 したうえでの比較) 6.10 5.90 5.70 5.62 5.56 5.50 5.30 住基抽出調査 補正前 6.00 5.97 WEB 調査 補正後 (内閣府「満足度 生活の質に関する調査報告書 2024~ 我が国のWell-beingの動向~」 (https://www5.cao.go.jp/keizai2/wellbeing/action/20240809/tsuikashiryou1.pdf) を加工して作成)

前半は半分で100人、90人と計算してるのに後半は200人、180人と元の人数で計算しているのはどうしてですか？計算の仕方を教えてください🙇‍♀️

表 確保 問2 右の表は国とb国における, α財とβ 財についての労働生産性 (一定の時間に β 財 α財 て、 も おける労働者一人当たりの財の生産量) を示したものである。 ここでは,各国の a 国の労働生産性 1単位 3単位 b国の労働生産性 6単位 3単位 試) (注)特化前も特化後も、表中の各単位のα財もし くはβ財の生産に必要な一定の時間と, 労働 者一人当たりの総労働時間とは一致するもの とし、このことは両国とも同じとする。 労働者数は, a 国が200人, b国が 180人であり、各財への特化前は、両 国ともにα財と β 財の生産にそれぞれ 半数ずつが雇用されているとし、各財へ の特化後も、 両国ともにすべての労働者 が雇用されるとする。 また、 両財 は労働力のみを用いて生産され, 両国間での労働者の移動はないこととする。この表か ら読みとれる内容として正しいものを、下の①~④のうちから一つ選べ。 (21年政経第2日程) a 国がα 財の生産に特化し, b国がβ財の生産に特化すれば,特化しない場合に 比べ、両国全体でα財の生産量は640単位増加し,β財の生産量は570単位増加す る。 a 国がβ財の生産に特化し, b国がα財の生産に特化すれば,特化しない場合に 比べ,両国全体でα財の生産量は640単位増加し,β財の生産量は570単位増加す ・ドリスト る。 a 国がα財の生産に特化し, b国がβ財の生産に特化すれば,特化しない場合に 比べ, 両国全体でα財の生産量は440単位増加し,β財の生産量は30単位増加する。 ④ a 国がβ財の生産に特化し, b国がα財の生産に特化すれば, 特化しない場合に 比べ, 両国全体でα財の生産量は440単位増加し,β財の生産量は30単位増加する。 問2 [答] インド リカードが論じた比較生産費説 (国際分業および自由貿易を擁護するための理論)が前提になってお り若干の計算が必要だが, 与えられた条件のみで正答できる問題。 特化前: a 国は α財を100 (=1単位×100人) 単位,β財を300 ( =3単位×100人) 単位生産 特化前: b国はα財を540 ( = 6単位×90人) 単位. 財を270=3単位×90人) 単位生産 特化前の合計の生産量は, α財が640 (=100+540) 単位. β財が570 (=300+270) 単位。 表から分かる生産効率を考え, a 国がβ財に,b国がα財に特化すると 特化後 : 国の生産量は, α財が0単位,β財が600 単位 ( = 3単位 × 200人) 特化後: b国の生産量は, α財が1080単位 ( = 6単位×180人) β財が0単位 特化後のα財の生産量は1080 (=0+1080) 単位 β財の生産量は600 ( = 600+0) 単位 特化することで α財は440 (=1080-640) 単位, β財は30(=600-570) 単位増える。 以上のことから、正解は④になる。