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ぎょーむ日誌 2009-11-17

苦情・お叱りは，たいへんお手数かけて恐縮ですが，久保 (kubo@ees.hokudai.ac.jp) までお知らせください．

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2009 年 11 月 17 日 (火)

0800 起床．僧帽筋の修復作業ほぼ終了? 朝飯． 0850 自宅発．曇． 0910 研究室着．コーヒー．
熱帯林論文原稿，ちょっとながめてみる …… うーむ life history traits ……
岩波本りすとら作業開始．
- 第 2 章「確率分布」の二項分布その他を第 4 章に移動し …… 第 4 章は「GLM その他あれこれ」みたいな章題にする?
- もと第 4 章にあった offset 項のハナシを第 3 章「ポアソン回帰」に移動
- 第 4 章の分割表のロジスティック回帰・ポアソン回帰はいきどころを失う …… 第 4 章末の Box?
- 「階層ではない」ベイズ & MCMC の章を追加 (全 9 章化) …… 新・第 6 章? いや GLMM 章の次の第 7 章あたりか? (このあたりは LaTeX を使ってると，比較的簡単にりすとらできる …… 章番号その他が自動的につけなおされるので)
今後予定しているおもな説明追加:
- R でいうところの因子 (factor) 型説明変数について (第 3 章「ポアソン回帰」)
- 新 Bayes 章の内容: GLM のベイズ化， MCMC の手順
- その他 ……? 図がもっと必要?
とりあえずあれこれ順番いれかえたりするりすとらできた．昼飯．

[難民キャンプ・工学部 R 棟の地図]

今日は静かだ (ただし 15 時ごろまで)．というのも，このように教員部屋は 3 部屋に分かれているように見えるけど，じつは ……

[壁に穴あり]

R313B から見たながめ．左手が廊下への出入り口．そして右側の壁の穴が R312 への通路になってる (ドアなし)． R313A にもつながる穴もある．今日は他の教員がほとんどいなくて静かなんだよね．同室の露崎さんは伊豆の高校に出前講義．

岩波本作業のつづき．りすとらによってとりあえず前後左右がわからなくなったので，最初の 90 ペイジほどを印刷出力してみることに．
Ubuntu になってずいぶんと印刷環境が改善したのだが …… いろいろと工夫が必要．
- sudo apt-get install gs-cjk-resource が必要 (そう，Ubuntu でも GhostScript の呪いからは逃げられない)
- ちょっとよくわからんのだけど，たとえば evince で印刷出力するときに too many failed attempts エラーがでるときに，「印刷品質」を変更してみるとうまくいくことがあるような気がする …… ただし 300 dpi と 600 dpi のどっちが良いといったハナシではなく，「変更すること」自体が何か作用してるようなんだけど ……
わけわかりませんね．

ふーむ，事務室の学術助成係から奇妙なメイルが． GCOE が吊し上げをくらうのは明後日なのか? えらくどたばたした対応だな．あれ? とっくに終わった 21 世紀 COE とか書いてあるぞ．あれって何か成果があったのかな．

早速ですが、行政刷新会議対応関係で調査依頼が入りました。
該当事項がある場合は、明日（11/18）14:00までに情報をご提供くださる
よう、よろしくお願いいたします。

【調査内容】
２１世紀ＣＯＥプログラムで育成した博士課程学生、ポスドクのうち、
次のような件があれば、御教示ください。
（１）技術を開発した。もしくは、技術開発のきっかけとなる発見をした。
（２）権威ある賞を獲った。
（３）ベストセラーを執筆した。
（４）有名になった。
（５）その他、成果としてアピールできること。

ポイントは、「一般国民に対し、２１世紀ＣＯＥプログラムからの若手人
材育成の成果として伝わる事例」であること、とのことです。

【提出先】
GCOEユニット

生態学会東京大会下うけぎょーむ始めなさい，と鏡味ボスからのご指示が． 203 人分の発表しわけにとりくんでみる．「しわけ」は公開するのが近頃の流行のようだから，公開してみましょう．
ここ数年のこのぎょーむの担当者はゑくせるファイル上でちこちことひたすら作業してたようだけど，そんなバカバカしいことはやってられないので …… とりあえず R でやってみますか．
最初のミッション，
1．発表数が２以下の分野は廃止し、第２希望の分野に統合するか、第２希望が廃止分野の場合は第３希望の分野へ統合（ESJ55は、１件のみ第３希望を選択）。
にとりくんでみる．まずはゑくせる→CSV 化したファイルのよみこみ．
```
> d0 <- read.csv("ESJ57Oral.csv")
> colnames(d0)
 [1] "講演日"        "会場"          "講演番号"      "ユニット"      "ユニット内No."
 [6] "確定分野"      "分野内No."     "分野1copy"     "分野内No..1"   "登録番号"     
[11] "名前"          "所属"          "口頭発表演題"  "著者"          "分野1"        
[16] "分野2"         "分野3"         "英語可"       
```
「分野 1, 2, 3」だけがとりあえず必要なのだが，「英語可」もグループわけ (というよりその後の配置) に影響するので，
```
> d <- d0[, c("分野1", "分野2", "分野3", "英語可")]
```
としてみる．

生態学のデータ解析と同じく，いろいろと様子をみてみる．

> head(d)
    分野1         分野2   分野3 英語可
1 01_群落 02_植物個体群 00_なし      -
2 01_群落 11_遷移・更新 00_なし      -
3 01_群落 11_遷移・更新 00_なし      -
4 01_群落   15_種多様性 00_なし      -
5 01_群落   15_種多様性 00_なし      -
6 01_群落     24_古生態 00_なし      -

> summary(d)
             分野1               分野2               分野3            英語可   
 03_植物生理生態: 16   25_保全      : 24   00_なし      :131   -         :188  
 16_数理        : 16   26_生態系管理: 24   26_生態系管理:  9   英語で発表: 15  
 25_保全        : 15   19_動物個体群: 19   10_景観生態  :  6                   
 26_生態系管理  : 15   17_動物群集  : 12   25_保全      :  6                   
 01_群落        : 13   14_進化      : 11   01_群落      :  5                   
 14_進化        : 12   01_群落      : 10   14_進化      :  5                   
 (Other)        :116   (Other)      :103   (Other)      : 41

さてさて，発表グループ数のうちわけは，と ……

> g1 <- table(d$分野1) # 発表者数を数えてね
> sort(g1) # 発表者数の少ない順にならべてよ
                      1                       1                       1 
            18_動物繁殖                 28_都市           05_植物生活史 
                      1                       1                       2 
        12_フェノロジー 13_動物と植物の相互関係                 23_分子 
                      2                       2                       2 
            29_物質生産             07_種子散布           11_遷移・更新 
                      2                       3                       3 
    31_生態学教育・普及           02_植物個体群             04_植物繁殖 
                      3                       4                       4 
            15_種多様性           20_動物生活史             22_社会生態 
                      4                       5                       5 
  32_英語（分野は不問）             10_景観生態           19_動物個体群 
                      5                       7                      11 
                14_進化             17_動物群集                 21_行動 
                     12                      12                      12 
              27_外来種             30_物質循環                 01_群落 
                     12                      12                      13 
                25_保全           26_生態系管理         03_植物生理生態 
                     15                      15                      16 
                16_数理 
                     16 

> g1[g1 < 3] # 発表者数が 3 未満のやつはどれかな?
          05_植物生活史                 06_送粉               09_微生物 
                      2                       1                       1 
        12_フェノロジー 13_動物と植物の相互関係             18_動物繁殖 
                      2                       2                       1 
                23_分子                 28_都市             29_物質生産 
                      2                       1                       2

これらのグループは消滅する (第 2 希望以降のグループになる) ことに決定．

ちょっとグループ名を確認しておこう．もともと 32 水準あったわけだが， 08_ と 24_ がなくなったので 30 水準になっている．

> levels.g <- levels(d$分野1)
> levels.g
 [1] "01_群落"                 "02_植物個体群"           "03_植物生理生態"        
 [4] "04_植物繁殖"             "05_植物生活史"           "06_送粉"                
 [7] "07_種子散布"             "09_微生物"               "10_景観生態"            
[10] "11_遷移・更新"           "12_フェノロジー"         "13_動物と植物の相互関係"
[13] "14_進化"                 "15_種多様性"             "16_数理"                
[16] "17_動物群集"             "18_動物繁殖"             "19_動物個体群"          
[19] "20_動物生活史"           "21_行動"                 "22_社会生態"            
[22] "23_分子"                 "25_保全"                 "26_生態系管理"          
[25] "27_外来種"               "28_都市"                 "29_物質生産"            
[28] "30_物質循環"             "31_生態学教育・普及"     "32_英語（分野は不問）"  :

現時点では，まだどーでもよいのだが，ちょっとチェックしておくか．

> d[d$分野1 == "32_英語（分野は不問）" & d$英語可 == "英語で発表",]
                    分野1         分野2       分野3     英語可
199 32_英語（分野は不問）       16_数理     00_なし 英語で発表
200 32_英語（分野は不問）       23_分子     00_なし 英語で発表
201 32_英語（分野は不問） 26_生態系管理     00_なし 英語で発表
202 32_英語（分野は不問） 26_生態系管理 10_景観生態 英語で発表
203 32_英語（分野は不問）   30_物質循環     28_都市 英語で発表

やはり「32_英語（分野は不問）」は全員「英語可」で動かせるのは 10 名．しかしこれはあとまわしだ．

さーて，いよいよ「発表者すくなすぎ」発表グループのつけかえ作業だ．まずは準備として第 2-3 希望の水準をそろえておく．

> d$分野2 <- factor(d$分野2, levels = levels.g)
> d$分野3 <- factor(d$分野3, levels = levels.g)

こうすると，たとえば，こんなふうに sapply() と table() のコンビネイションわざでこんなのができるんだよね．

> sapply(1:3, function(k) table(d[, sprintf("分野%i", k)]))
                        [,1] [,2] [,3]
01_群落                   13   10    5
02_植物個体群              4    6    3
03_植物生理生態           16    3    2
04_植物繁殖                4    6    2
05_植物生活史              2    1    0
06_送粉                    1    1    0
07_種子散布                3    0    0
09_微生物                  1    2    0
10_景観生態                7    6    6
11_遷移・更新              3    6    0
12_フェノロジー            2    4    1
13_動物と植物の相互関係    2    6    4
14_進化                   12   11    5
15_種多様性                4    8    5
16_数理                   16    8    2
17_動物群集               12   12    4
18_動物繁殖                1    5    3
19_動物個体群             11   19    4
20_動物生活史              5    8    2
21_行動                   12    6    2
22_社会生態                5    4    1
23_分子                    2    5    1
25_保全                   15   24    6
26_生態系管理             15   24    9
27_外来種                 12    3    1
28_都市                    1    0    1
29_物質生産                2    6    0
30_物質循環               12    4    0
31_生態学教育・普及        3    0    1
32_英語（分野は不問）      5    3    2

しかしこれは無意味なテイブルだな．上でやった「levels 変換」はのちのち役にたつのだが．

以上のような準備をしておいてから，

> # 発表数 3 未満のグループを廃止
> g <- d$分野1
> table.g <- table(g)
> removed.g1 <- levels.g[table.g < 3]
> removed.g1
[1] "05_植物生活史"           "06_送粉"                 "09_微生物"              
[4] "12_フェノロジー"         "13_動物と植物の相互関係" "18_動物繁殖"            
[7] "23_分子"                 "28_都市"                 "29_物質生産"

今度は 203 人の発表者のうち，以上の発表グループを第一希望にしてるヒトたちは，と ……

> people.removed.g1 <- g %in% removed.g1
> people.removed.g1 # 203 名のうち第一希望グループで発表できない人
  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [15] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [29] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
 [43] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
 [57]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [71] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [99] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[113] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[127] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
[141] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[155] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[169] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
[183]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[197] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> sum(people.removed.g1) # その合計 14 名
[1] 14
> table.g[table.g < 3] # 念のためチェック，たしかに 14 名だ
g
          05_植物生活史                 06_送粉               09_微生物 
                      2                       1                       1 
        12_フェノロジー 13_動物と植物の相互関係             18_動物繁殖 
                      2                       2                       1 
                23_分子                 28_都市             29_物質生産 
                      2                       1                       2

> # 第一希望が通らなかった人たちを第二希望に
> g[people.removed.g1] <- d[people.removed.g1, "分野2"]
> sort(table(g))
                06_送粉               09_微生物         12_フェノロジー 
                      0                       0                       0 
            18_動物繁殖                 23_分子                 28_都市 
                      0                       0                       0 
            29_物質生産           05_植物生活史 13_動物と植物の相互関係 
                      0                       1                       1 
            07_種子散布     31_生態学教育・普及           02_植物個体群 
                      3                       3                       4 
          11_遷移・更新             15_種多様性           20_動物生活史 
                      4                       4                       5 
  32_英語（分野は不問）             04_植物繁殖             22_社会生態 
                      5                       6                       6 
            10_景観生態             17_動物群集           19_動物個体群 
                      7                      12                      12 
                21_行動               27_外来種                 14_進化 
                     12                      12                      13 
            30_物質循環                 01_群落                 16_数理 
                     13                      14                      16 
                25_保全           26_生態系管理         03_植物生理生態 
                     16                      16                      18

う …… なんじゃこれは …… ゼロになったグループがあるのはいいとして，「05_植物生活史」「13_動物と植物の相互関係」は何で発表者数 1 になるの? もしや，と思って調べてみたら ……

> d[people.removed.g1,]
                      分野1                   分野2           分野3     英語可
38            05_植物生活史             04_植物繁殖   02_植物個体群          -
39            05_植物生活史             04_植物繁殖   02_植物個体群          -
40                  06_送粉 13_動物と植物の相互関係     04_植物繁殖          -
44                09_微生物           26_生態系管理            <NA>          -
55          12_フェノロジー         03_植物生理生態            <NA>          -
56          12_フェノロジー           11_遷移・更新 03_植物生理生態          -
57  13_動物と植物の相互関係         03_植物生理生態            <NA>          -
58  13_動物と植物の相互関係           05_植物生活史            <NA>          -
103             18_動物繁殖             22_社会生態   19_動物個体群          -
137                 23_分子                 14_進化            <NA>          -
138                 23_分子           19_動物個体群            <NA>          -
181                 28_都市                 25_保全            <NA> 英語で発表
182             29_物質生産                 01_群落            <NA>          -
183             29_物質生産             30_物質循環            <NA>          -

これは第一希望がとおらなかった 14 名のかたですが，

40                  06_送粉 13_動物と植物の相互関係     04_植物繁殖          -

とか

58  13_動物と植物の相互関係           05_植物生活史            <NA>          -

とか …… つまり，第 1 希望も第 2 希望も廃止されちゃうグループだったんですね．はい．

うー，行名 40 番のヒトは第 3 希望の「04_植物繁殖」にまわってもらうしかないとして …… 行名 58 番のヒトは第 3 希望がない．えーい，最初に CSV そのまま読みこんだ「もと」data.frame d0 において d0[58,] とすると演者・タイトルなどが読めるのですが (さすがにこの行は「ぎょーむ日誌」で公開できない) …… なるほど知ってるヒトだ．まあ，この内容ならこちらも「04_植物繁殖」にまわっていただきましょう．ということで，

> g[40] <- "04_植物繁殖"
> g[58] <- "04_植物繁殖"
> sort(table(g))
g
          05_植物生活史                 06_送粉               09_微生物 
                      0                       0                       0 
        12_フェノロジー 13_動物と植物の相互関係             18_動物繁殖 
                      0                       0                       0 
                23_分子                 28_都市             29_物質生産 
                      0                       0                       0 
            07_種子散布     31_生態学教育・普及           02_植物個体群 
                      3                       3                       4 
          11_遷移・更新             15_種多様性           20_動物生活史 
                      4                       4                       5 
  32_英語（分野は不問）             22_社会生態             10_景観生態 
                      5                       6                       7 
            04_植物繁殖             17_動物群集           19_動物個体群 
                      8                      12                      12 
                21_行動               27_外来種                 14_進化 
                     12                      12                      13 
            30_物質循環                 01_群落                 16_数理 
                     13                      14                      16 
                25_保全           26_生態系管理         03_植物生理生態 
                     16                      16                      18

これでめでたくどのグループも発表数が 3 以上になった．

水準数の再調節．廃止された発表グループはこの 9 個なのだが，

> table.g <- table(g) # 再計算
> removed.g <- levels.g[table.g == 0]
> removed.g
[1] "05_植物生活史"           "06_送粉"                 "09_微生物"              
[4] "12_フェノロジー"         "13_動物と植物の相互関係" "18_動物繁殖"            
[7] "23_分子"                 "28_都市"                 "29_物質生産"

203 人分の確定「発表グループ」の水準つけなおし (30 水準から上の 9 個を除いた 21 水準) はこれでよい:

> table(g)
g
              01_群落         02_植物個体群       03_植物生理生態           04_植物繁殖 
                   14                     4                    18                     8 
          07_種子散布           10_景観生態         11_遷移・更新               14_進化 
                    3                     7                     4                    13 
          15_種多様性               16_数理           17_動物群集         19_動物個体群 
                    4                    16                    12                    12 
        20_動物生活史               21_行動           22_社会生態               25_保全 
                    5                    12                     6                    16 
        26_生態系管理             27_外来種           30_物質循環   31_生態学教育・普及 
                   16                    12                    13                     3 
32_英語（分野は不問） 
                    5

203 名の発表者の皆さんの発表グループ確定．めでたしめでたし．ここまでの作業に使った R コードはこれだけなんだよね．

d0 <- read.csv("ESJ57Oral.csv")
d <- d0[, c("分野1", "分野2", "分野3", "英語可")]

# 水準をそろえる
levels.g <- levels(d$分野1)
d$分野2 <- factor(d$分野2, levels = levels.g)
d$分野3 <- factor(d$分野3, levels = levels.g)

# 発表数 3 未満のグループを廃止
g <- d$分野1
table.g <- table(g)
removed.g1 <- levels.g[table.g < 3]
people.removed.g1 <- g %in% removed.g1

# 第一希望が通らなかった人たちを第二希望に
g[people.removed.g1] <- d[people.removed.g1, "分野2"]

# 第二希望でもダメだった人のグループを手動で操作
g[40] <- "04_植物繁殖"
g[58] <- "04_植物繁殖"

# 発表グループわけ終了，水準数の再調節
table.g <- table(g) # 再計算
removed.g <- levels.g[table.g == 0]
g <- factor(g)

これだけで阿呆らしいゑくせる作業から釈放されます．

さて，次は「どの時間・どの会場に発表グループを配置するか」問題なんだよね．いろいろとルールがあるようで ……
2．できるだけ内容の近い分野で、合計してユニット単位の発表数（１件15分、ESJ57東京は１ユニット１２件、昨年ESJ56盛岡は、１８日の３時間枠で１２件・２１日の２時間枠で8件）になるような２分野の組み合わせを探す（植物関係、動物関係、物質関係など）。その際、ユニット単位の発表数にそろえるために、若干数の講演は第２希望もしくは第３希望にまわした。

※ESJ57東京では、３時間枠（１２件）×18会場（１日当たり9会場、2日間）（合計216件の枠）。203の申込数をできるだけそのユニットに入るように調整してください。ユニットによっては、１１件や８件の発表数になるようにして、203件すべてを割り振ってください。

3．一分野で１２件を大きく上回る分野は、２ユニットに分割する。その際、１ユニットは単独分野になるが、もう１ユニットは他の分野との分割になる。どの講演をどちらのユニットに回すかは、講演順番を決めるときにタイトルで判断することも可能。

4．講演数が中途半端な分野がかなり残る場合、２分野を合計してユニット単位の発表数になるような組み合わせを探す。その際、内容の近い組み合わせを優先してつくる。講演数が少ない分野は廃止せず、１０以上の講演数をもつ分野と組み合わせる。最後にのこった分野は、内容がかなり違っても、合計がユニット単位の発表数になるような組み合わせをつくる。
めんどくさいね．

英語なヒトたちを確認しておくか．

> data.frame(g, d$英語可)[g != "32_英語（分野は不問）" & d$英語可 == "英語で発表",]
                      g   d.英語可
16        02_植物個体群 英語で発表
18      03_植物生理生態 英語で発表
19      03_植物生理生態 英語で発表
20      03_植物生理生態 英語で発表
74          15_種多様性 英語で発表
102         17_動物群集 英語で発表
110       19_動物個体群 英語で発表
168       26_生態系管理 英語で発表
181             25_保全 英語で発表
198 31_生態学教育・普及 英語で発表

まあ，英語グループに移ってもらうとしたら「03_植物生理生態」でカタまって，というかんじかな．しかしこれはどうしても並びかえがうまくいかなかった場合にしよう．

すでに遅くなってきたので本日の作業はここまで．明日の作業の布石として，次のような「R コードの部品を R 自身に出力させる」てなことをやっておいて本日は終了．

> dummy <- sapply(names(table.g), function(k) cat(sprintf("\t\"%s\", # 発表数 %i\n", k, table.g[k])))
	"01_群落", # 発表数 14
	"02_植物個体群", # 発表数 4
	"03_植物生理生態", # 発表数 18
	"04_植物繁殖", # 発表数 8
	"07_種子散布", # 発表数 3
	"10_景観生態", # 発表数 7
	"11_遷移・更新", # 発表数 4
	"14_進化", # 発表数 13
	"15_種多様性", # 発表数 4
	"16_数理", # 発表数 16
	"17_動物群集", # 発表数 12
	"19_動物個体群", # 発表数 12
	"20_動物生活史", # 発表数 5
	"21_行動", # 発表数 12
	"22_社会生態", # 発表数 6
	"25_保全", # 発表数 16
	"26_生態系管理", # 発表数 16
	"27_外来種", # 発表数 12
	"30_物質循環", # 発表数 13
	"31_生態学教育・普及", # 発表数 3
	"32_英語（分野は不問）", # 発表数 5

1900 研究室発． 1930 帰宅．晩飯の準備．晩飯．

夜中ちかくになって，上で生成した R コード片を

v.g <- c(
	"02_植物個体群", # 発表数 4
	"03_植物生理生態", # 発表数 18
	"SEPARATOR", # 1----------------------------
	"01_群落", # 発表数 14
	"07_種子散布", # 発表数 3
	"10_景観生態", # 発表数 7
	"SEPARATOR", # 2----------------------------
	"04_植物繁殖", # 発表数 8
	"11_遷移・更新", # 発表数 4
	"27_外来種", # 発表数 12
	"SEPARATOR", # 3----------------------------
	"14_進化", # 発表数 13
	"15_種多様性", # 発表数 4
	"SEPARATOR", # 4----------------------------
	"17_動物群集", # 発表数 12
	"19_動物個体群", # 発表数 12
	"SEPARATOR", # 5----------------------------
	"20_動物生活史", # 発表数 5
	"21_行動", # 発表数 12
	"22_社会生態", # 発表数 6
	"SEPARATOR", # 6----------------------------
	"16_数理", # 発表数 16
	"32_英語（分野は不問）", # 発表数 5
	"SEPARATOR", # 7----------------------------
	"26_生態系管理", # 発表数 16 (分割前)
	"30_物質循環", # 発表数 13
	"SEPARATOR", # 8----------------------------
	"25_保全", # 発表数 16 (生態系管理分割前)
	"31_生態学教育・普及", # 発表数 3
	"END" # 9-----------------------------------
)

と vector にしてごちゃごちゃすると，

会場 01 (発表数 22): 02_植物個体群 (4), 03_植物生理生態 (18)
会場 02 (発表数 24): 01_群落 (14), 10_景観生態 (7), 07_種子散布 (3)
会場 03 (発表数 24): 11_遷移・更新 (4), 04_植物繁殖 (8), 27_外来種 (12)
会場 04 (発表数 17): 14_進化 (13), 15_種多様性 (4)
会場 05 (発表数 24): 17_動物群集 (12), 19_動物個体群 (12)
会場 06 (発表数 23): 20_動物生活史 (5), 21_行動 (12), 22_社会生態 (6)
会場 07 (発表数 21): 16_数理 (16), 32_英語（分野は不問） (5)
会場 08 (発表数 24): 26_生態系管理 (11), 30_物質循環 (13)
会場 09 (発表数 24): 25_保全 (21), 31_生態学教育・普及 (3)

とできるとわかった．

しかし上の分類は「14_進化 (13)」を含んでいるのでダメ (とゆールールがある) と気づいた．まあ，試行錯誤は簡単にできるのでまた明日．
[今日の運動]
- またうんどうできなかった ……
[今日の食卓]
- 朝 (0810): 米麦 0.6 合．ダイコン・ニンジン・ゴボウ・キャベツ・丸天の煮もの．
- 昼 (1340): 北部生協．自宅からもってきた米麦 0.8 合，これのおかげで昨日はトラップされてしまった「寿司」狭隘経路をココロづよく突破することできました! 生協おでん (コンニャク，ロールキャベツ，がんもどき各 52 円) + サラダバー． 399 円．
- 晩 (2130): 米麦 0.8 合．ネギ・シイタケ・春雨・カジカの鍋もの．ゴボウ・ニンジン・シイタケのゴマ炒め．

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