조갑제닷컴
한마디로, 국무총리 시절 ‘4대악법’으로 국정혼란과 국론분열을 야기하고, 2006년 3.1절 골프 파동으로 낙마한 이해찬 대표가 ‘역색깔론’으로 또 다시 국론을 분열시키고 있는 것이다.
이해찬 대표는 명실상부한‘악법 전문가’이다.
국무총리 시절 추진했던 국가보안법 폐지, 언론관계법 제·개정, 사립학교법 개정, 과거사진상규명법 제정 등의 이른바 4대 악법이 어떤 법인가? 국가보안법 폐지를 비롯하여 대한민국을 좌파공화국으로 전락시키려했던 ‘악법 중의 악법’들이었다.
‘최악의 4대 악법 총리’였던 그가 이제는 집권당 대표가 되어 공수처, 검경수사권 조정, 선거법 등 ‘3대 악법’을 강행하고 있다.
‘4대 악법 총리’에 이어 ‘3대 악법 대표’, 이해찬 대표는 타의 추종을 불허하는 ‘악법 전문가’이다. (발췌)
--------------------------------------------------------
북한은 선령(船齡)이 지난 폐선박이다
김태산(탈북자)
올해부터는 땅을 농민들에게 팔아주는 형식으로 농업생산 방식도 변경한다. 그리고 개인들이 가진 소토지에서 생산되는 식량도 무시할 수가 없는 양이다. 또 식량은 필요하다면 중국에서 밀수 형식으로 얼마든지 끌어 들인다.
그리고 돈 문제 역시 그렇게 좋아할 일만은 아니다. 북한은 지금 중국과 동남아 나라들과 동유럽 나라들의 여러 분야에 굉장한 인력을 수출하여 끊임없이 외화를 벌어들인다. 그뿐만 아니라 지금 중국국경의 모든 관문들은 다 열어 놓고 중국의 관광객들을 받아들이는데 그 수가 너무 많아서 오히려 인원제한을 하는 형편이다.
.
지금 북한은 중국인들을 끌어들여서 동-서해안에 바닷가 양식을 대대적으로 벌이며 중국의 돈을 빨아들이고 있다. 뿐만 아니라 비법적으로 마약장사와 해킹전문가들을 내보내서 빨아들이는 외화는 상상도 못한다.
.
한국의 현 좌파정부의 재정적 및 물질적 대북지원은 계속될 것이다. 조총련과 민단까지 합세한 거대한 돈주머니가 북한 독재자를 지원한다. 상황이 이러한데 북한에 왜 식량이 고갈되고 돈이 마른단 말인가?
다시 말하지만 90년대의 최악 조건도 이겨내고 이제는 강한 내구성을 가진 북한을 책상에 앉아서 숫자놀음으로 점치려 해서는 거짓말밖에 할 것이 없다. 북한은 선령이 다 되어서 바다에 10년, 20년 동안을 방치해 두어도 혼자서는 절대로 가라앉지 않는 폐선박과 같은 나라이다.
.
북한을 정말로 알고 싶으면 차라리 지나가는 탈북자들에게 물어보라. 그것도 무슨 고위급 탈북자요 뭐요 하는 인간들이 아니라 현재 북한과 전화 연락을 하는 평범한 탈북자들에게 말이다. 명백히 말하건대 올해에도 미국과 국제사회의 군사적 옵션이 없다면, 단순한 대북제재로 북한이 1-2년 내에 망한다고 생각하는 사람들 그 자체가 바보다. (발췌)
2019,03,22
-----------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------
-----------------------------------------------------
--------------------------------------------------------l
----------------------------------------------------------
외국에 더욱 개방하고
국내에 개혁을 더 확산하고
국민에겐 권리를 더 넘겨준다. (위의 蝦는 下의 오자임)
---------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------
Evolving society: why humanity coheres
데이터는 스스로 말을 하지 않는다.
경험적 연구는 프레이밍, 데이터 수집, 분석, 해석에서 연구자 개인의 판단에 의존한다. 즉 개인이 지닌 편견과 이론에 따라 데이터가 다르게 해석될 수 있다는 말이다.
연구의 데이터들은 하늘에서 떨어지는 게 아니라 사람들에 의해 만들어진 것으로, 편견과 실수, 조작 등이 일어날 수 있다.
The Data Don't Speak for Themselves
Peter G. Klein
Obituaries for the late Princeton economist Alan Krueger have mixed praise for his personal character with implicit (or explicit) endorsement of his research approach. Krueger, writes Noah Smith, “helped turn the economics profession into a more empirical, more scientific enterprise.” Krueger was “a beacon of cool-headed reason -- his overriding goal was to get the facts.” Indeed, Krueger was a key figure in the “credibility revolution” which emphasizes natural experiments, randomized controlled trials, and similar empirical techniques to identify causal relationships between economic variables. Critics think the credibility revolution places too much emphasis on data over theory and, as a result, often gets the relationships wrong (the famous Card-Kreuger minimum-wage study is an obvious example). Moreover, the emphasis on econometric identification at the expense of problem selection, framing, theoretical justification, and interpretation has led economists to focus on smaller and smaller problems, perhaps at the expense of the growth of knowledge.
Today I want to focus on a different problem with atheoretical empirical work: The data themselves may be unreliable. More precisely, the data never “speak for themselves.” Instead, empirical work depends on a host of beliefs, assumptions, and judgment calls about what data are acceptable, which relationships should be examined, how variables are defined, what statistical techniques are appropriate, and what the findings mean. In other words, while we often hear calls to make the social sciences more empirical and data driven (i.e., more “scientific”), these calls ignore the fact that empirical research relies on subjective human judgment about framing, data collection, analysis, and interpretation.
One example is the concept of “statistical significance.” Students are taught that statistical relationships between variables are “significant” (i.e., valid, meaningful, important) if the correlations are unlikely to be produced by pure chance. “Unlikely” means chance would have produced the observed effects only 1% of the time, or 5%, or 10%. So what threshold counts? Scientists have long known, but are only now beginning to acknowledge publicly, that the conventionally accepted thresholds are arbitrary. A recent editorial in Nature calls for abandoning the concept of statistical significance:
[W]e should never conclude there is “no difference” or ‘no association’ just because a P value is larger than a threshold such as 0.05 or, equivalently, because a confidence interval includes zero. Neither should we conclude that two studies conflict because one had a statistically significant result and the other did not. These errors waste research efforts and misinform policy decisions.
The authors call for pre-registering studies – i.e., for scientific journals to accept or reject papers based on the proposed research design, before the results are reported – to avoid the bias that only papers with “significant” results are published. Some social science journals have gone farther and banned the reporting of p-values and the use of significance language.
What about the data themselves? The recent ousting by the Southern Poverty Law Center of its founder and longtime director, Morris Dees, raises an important question about data reliability. Not only journalists, but also social scientists, have long relied on SPLC data to measure the presence and activity of “hate groups” in the US. However, as the SPLC’s critics have long maintained, the SPLC has a financial incentive to exaggerate the number and characteristics of such groups to increase donations. Academic researchers would not rely on data provided by Philip-Morris on lung cancer or Exxon-Mobil data on the environmental effects of oil production. And yet, social scientists are remarkably sanguine about data provided by nonprofit groups and government agencies, even when those groups have obvious interests in how the research agenda is framed and what conclusions are acceptable (here are examples from monetary and agricultural economics). Remember, datasets useful for research do not appear by magic, given by nature, but are constructed by human beings and are subject to bias, error, manipulation, and so on. (The Card-Krueger data on wages and employment are a particularly salient example.)
Problems with data are yet another reason why empirical science is never “settled,” but subject to continual criticism, interpretation, and assessment.
Peter G. Klein is Carl Menger Research Fellow of the Mises Institute and W. W. Caruth Chair and Professor of Entrepreneurship at Baylor University's Hankamer School of Business.
----------------------------------------------------
상한론 속의 인체 관찰 대상
상한론 속의 인체 관찰 대상
人体外部分类：头面、颈项、躯干、四肢。
头面之七窍：眼耳鼻（舌）口。
躯干：背、腰、胸、腹、心、胁。
四肢：手、足。
人体内部：皮、肉、血脉、筋、骨、脏腑。（除皮外，基本不可见，不属于常规观察对象，暂时不表）
进入人体的物体：水、谷、气。
排出人体的物体：气、汗、血、屎、尿、泪、涕、（唾）沫、痰、呕吐物。
触觉：寒 热 温 凉 软 硬
感觉：疼 痛 痒 满 涨 睡眠 等等。
这是静态的观察对象的分类。
然后谈谈观察对象的病的分类：
头：头痛、头汗、头眩、头重。
面：面赤 面黄 面青黄 面垢 面少赤。
目：目暝 目中不了了 目眩 目赤 目黄 血从目出 目合则汗。
鼻：鼻息
口：口中和 水药不得入口
舌：舌上白苔滑 舌上胎滑 舌上燥而渴 舌上干燥而烦 舌上胎者 口干舌燥 舌上白胎者。
耳：耳聋 两耳无所闻 耳前后肿。
颈项：颈项强
咽：咽中干 咽喉干燥 口干咽烂 咽燥吐血 咽痛 气上冲喉咽 口苦咽干 咽燥口苦 咽中伤生疮 喉咽不利
喉：咽喉干燥 气上冲咽喉 其喉为痹 其喉不痹 喉咽不利
身：身灼热 身重 身大寒 身大热 身必痒 身疼腰痛 身疼痛
体：体痛 身体疼痛 身体枯燥
背：项背强几几 背微恶寒 背恶寒
腰：腰痛 从腰以下不得汗 从腰以下必重而痹 从腰以下有水气。
胸：胸满 气上冲胸 胸中窒 胸胁苦满 胸中痛 结胸 胸胁下满如结胸状 胸胁满微结 胸烦 胸中痞硬 胸中有热
腹 少腹满 腹胀满 腹中痛 腹中急痛 少腹急结 气从少腹上冲心 腹中饥 腹微满 少腹当硬满 少腹硬
心：心下满微痛 心烦 心下有水气 心悸 心下悸 手叉自冒心 心中懊憹 心中结痛 恍惚心乱 心烦喜呕
胁：胸满胁痛 胁下痞硬 结于胁下 胁下满痛 胸胁满而呕 水结在胸胁 两胁拘急
手 ：叉手自冒心 手足温 手足冷 手足躁扰 手足濈然汗出
足 ：厥愈足温 两足当热 手足温 足心必热 手足冷 手足躁扰 手足濈然汗出
脚：脚挛急 两脚当伸 两胫拘急
四肢： 四肢微急 四肢烦疼 四肢沉重疼痛 四肢疼 四肢拘急
--------------------------------------------------------------------------
상한론은 한열왕래를 어떻게 치료하나
《伤寒论》如何治疗“寒热往来”
《伤寒论》治疗寒热往来相关疾病的处方共有7张。
一、寒热如疟、热多寒少、无汗、身痒，用桂麻各半汤
《伤寒论》第23条“太阳病，得之八九日，如疟状，发热恶寒，热多寒少，其人不呕，清便欲自可，一日二三度发，┅，面色反有热色者，未欲解也，以其不能得小汗出，身必痒，宜桂枝麻黄各半汤”。
桂枝一两十六铢，去皮
芍药
生姜切
炙甘草
麻黄各一两，去节
大枣四枚，擘
杏仁二十四枚，汤浸，去皮尖及两仁者
右七味，以水 五升，先煮麻黄一二沸，去上沫，内诸药，煮取一升八合，去滓，温服六合。将息如上法。
二、寒热如疟、一日再发、无汗，用桂枝二麻黄一汤
《伤寒论》第25条“服桂枝汤，大汗出，脉洪大者，与桂枝汤如前法。若形似疟，一日再发者，汗出必解，宜桂枝二麻黄一汤”。
桂枝一两十七铢，去皮
芍药一两六铢
麻黄十六铢，去节
生姜一两六铢，切
杏仁十六个，去皮尖
炙甘草一两二铢，
大枣五枚，擘
右七味，以水五升，先煮麻黄一二沸，去上沫，内诸药，煮取二升，去滓。温服一升，日再服。本云，桂枝汤二分，麻黄汤一分，合为二升，分再服。今合为一方，将息如前法。
三、寒热如疟、日晡潮热、脉实，用大承气汤
寒热如疟、日晡潮热、浮虚，用桂枝汤
《伤寒论》第240条“病人烦热，汗出则解。又如疟状，日晡所发热者，属阳明也。脉实者，宜下之；脉浮虚者，宜发汗。下之与大承气汤，发汗宜桂枝汤”。
四、往来寒热、胸胁苦满、嘿嘿不欲饮食、心烦喜呕，用小柴胡汤
《伤寒论》第96条“伤寒五六日，中风，往来寒热，胸胁苦满，嘿嘿不欲饮食，心烦喜呕，或胸中烦而不呕，或渴，或腹中痛，或胁下痞硬，或心下悸、小便不利，或不渴、身有微热，或咳者，小柴胡汤主之”。
柴胡半斤 黄芩三两 人参三两 半夏半升,洗 甘草炙 生姜各三两,切 大枣十二枚,擘
右七味，以水一斗二升，煮取六升，去滓，再煎取三升。温服一升，日三服。
若胸中烦而不呕者，去半夏、人参，加栝楼实一枚；若渴，去半夏，加人参合前成四两半、栝楼根四两；若腹中痛者，去黄芩，加芍药三两；若胁下痞硬，去大枣，加牡蛎四两；若心下悸、小便不利者，去黄芩，加茯苓四两；若不渴，外有微热者，去人参，加桂枝三两，温覆微汗愈；若咳者，去人参、大枣、生姜，加五味子半升、干姜二两。
《伤寒论》第97条“血弱气尽，腠理开，邪气因入，与正气相搏，结于胁下。正邪纷争，往来寒热，休作有时，嘿嘿不欲饮食。脏腑相连，其痛必下，邪高痛下，故使呕也，小柴胡汤主之”。
《伤寒论》第144条“妇人中风七八日，续得寒热发作有时，经水适断者，此为热入血室，其血必结，故使如疟状，发作有时，小柴胡汤主之”。
《伤寒论》第266条“本太阳病不解，转入少阳者，胁下硬满，干呕不能食，往来寒热，尚未吐下，脉沉紧者，与小柴胡汤”。
五、热结便秘、往来寒热，用大柴胡汤
《伤寒论》第136条“伤寒十余日，热结在里，复往来寒热者，与大柴胡汤；但结胸，无大热者，此为水结在胸胁也，但头微汗出者，大陷胸汤主之”。
大柴胡汤方
柴胡半斤 枳实四枚，炙 生姜五两，切 黄芩三两芍药三两 半夏半升，洗 大枣十二枚，擘
六、胸胁满微结、小便不利、渴而不呕、但头汗出、往来寒热、心烦，用柴胡桂枝干姜汤
《伤寒论》第147条“伤寒五六日，已发汗而复下之，胸胁满微结，小便不利，渴而不呕，但头汗出，往来寒热，心烦者，此为未解也，柴胡桂枝干姜汤主之”。
柴胡半斤
桂枝三两，去皮
干姜二两
栝楼根四两
黄芩三两
牡蛎二两，熬
炙甘草二两，
右七味，以水一斗二升，煮取六升，去滓，再煎取三升。温服一升，日三服，初服微烦，复服汗出便愈。
--------------------------------------------------------------
상한론의 몇 가지 방언
强几几
----------------------------------------------------------------------
댓글 없음:
댓글 쓰기