CAUSE-AND-EFFECT - 日本語 への翻訳

• 因果
• 原因と結果の
• 特性要因

英語 での Cause-and-effect の使用例とその 日本語 への翻訳

I interpret“Never Say I Know” as encompassing the cause-and-effect I'm currently not aware of with the natural fluctuation of many variables that impact performance.
そして、「決して知っているとは言わない」というのも、今は分からない因果関係を、パフォーマンスを左右する多数の変数の自然変動に含めて範囲を拡大したものだと、私は解釈しています。

While the study couldn't prove cause-and-effect, it found that people who worked rotating night shifts for more than five years had an 11 percent increased risk of death from all causes.
その結果、因果関係は明らかにできなかったものの、5年以上交替制夜勤で働いていた人は、原因を問わない死亡リスクが11％高かった。

Miller(an Evangelical Christian) criticizes ID for being a“God of the gaps” approach in which“God intervenes to interrupt cause-and-effect processes.”.
Miller，福音派クリスチャン）はＩＤについて、それは「神が物理的因果の過程を妨げるべく介入する」「穴埋めの神」（Godofthegaps）といわれるアプローチだと批判する。

All these conclusions, the researchers cautioned, are based on an analysis of medical records rather than a controlled experiment, which means no firm conclusions about cause-and-effect can be drawn.
研究チームは、これらの結果はすべて制御された実験ではなく医療記録の分析に基づくもので、すなわち因果関係について確固たる結論は導き出せないと注意を促している。

Based on a review of available evidence, the investigators concluded that the drugs may boost susceptibility to the bacterium that causes syphilis, although the study did not prove cause-and-effect.
入手可能な証拠のレビューに基づいて、研究者は薬が梅毒を引き起こす細菌への感受性を高める可能性があると結論づけましたが、原因と結果は証明されませんでし。

This estimation technique is based on technology for autonomously deriving cause-and-effect relationships(rules) between failure points and alarms. Keywords: rule-based learning, failure point estimation, Network-AI 1. Introduction The occurrence of a failure in a large-scale network generates many alarms.
本稿では「障害箇所とアラームの因果関係(ルール)を自律的に導出する技術」に基づき、障害発生時に障害の原因箇所の候補を瞬時に提示するルール学習型障害箇所推定技術を紹介します。

Therefore, it can not be said that the provision of"content false employment contract" made it easy to acquire the status of residence, Also, there is no cause-and-effect relationship between assisting acts to obtain status of residence and illegal employment.
よって、「内容虚偽の雇用契約書」の提供が、在留資格の取得を容易にしたとはいえず、また、在留資格の取得に対する幇助行為と不法就労とは何ら、因果関係はありません。

According to Zillow, who announced the analysis results, there is a correlation between the rate of increase in house prices and the declining birthrate in the United States, but it can not be determined that there is a cause-and-effect relationship,"Housing prices rise, It is said that it directly leads to a decline in the birthrate.".
分析結果を発表したZillowによれば、アメリカにおいて住宅価格の上昇率と出生率の低下には相関関係がみられるものの、因果関係があるとまでは判断できず、「住宅価格が上昇することが、直接出生率の低下につながっている」とは言えないとのこと。

The main financial paradigm at present, in which many seek short-term profit, is under strain as traders take a meta-view of the value of listed companies' products and stock markets rely on systems such as high-frequency trading that are so complex that even algorithm engineers cannot trace the cause-and-effect relationships.
短期的な利益を追求する現在の主流な金融パラダイムは、企業が制作する製品の価値をメタ化することによって、高頻度取引(HFT)のようなアルゴリズム設計者にすら因果関係がトレースできないほど複雑なシステムに株式市場が依存してしまう、という歪みを生んでしまっている。

Optogenetic analysis is a research method that has recently been receiving a lot of attention, in which channelrhodopsin-2, which is a photoreceptor, is selectively expressed on certain neurons(in this research, serotonin neurons), thereby making it possible to manipulate the activity of nerves of specific types and in specific locations, and to identify the cause-and-effect relationships with behavior.
光遺伝学的解析(オプトジェネティクス)は、近年注目が高まっている研究手法で、光受容体であるチャネルロドプシン2を特定の神経細胞(本研究ではセロトニン神経細胞)に選択的に発現させることで、特定種類、特定部位の神経活動を操作可能にし、行動との因果関係を同定します。

In Japan, Kaoru Ishikawa(1915-1989), a key figure in quality initiatives in manufacturing, named flowcharts as one of the key tools of quality control, along with complementary tools such as the Histogram, Check Sheet and Cause-and-Effect Diagram, now often called the Ishikawa Diagram.
日本においては、製造業における品質への取り組みで知られる人物、石川馨(1915年～1989年)が、品質管理の重要なツールの1つとして、ヒストグラム、チェックシート、現在では石川図と呼ばれることも多い原因結果図などの保管ツールとして、チャートなどの補完的なツールと共に、フローチャートを挙げています。

Able to analyze cause-and-effect relationships accurately.
因果関係を正確に分析できる能力。

Humans like to know cause-and-effect for things.
人間は因果関係を探るのが好きだ。

However, the researchers could not prove a cause-and-effect relationship.
しかし、研究者たちは因果関係を証明できなかった。

However, it is difficult to correlate statistically this cause-and-effect relationship.
しかし、統計的な関連から因果関係を推測するのは難しい。

The faster time and reduce the length of the cause-and-effect relationships.
時間の割合との因果関係の長さの減少を増加させることにより。

It didn't prove a cause-and-effect relationship between the health issues.
健康被害への因果関係を証明できないのです。

To solve the cause-and-effect problem, scientists feed on high alcohol-producing K.
因果関係の問題に対処するために、科学者たちは高アルコール産生K。

That is, what if every correlation did describe a cause-and-effect relationship?
では逆に、どのような変数間の関係なら因果関係と呼べるのか。

Imagine a world in which the law of cause-and-effect did not apply.
たとえば、因果の法則が働かない世界を想像してみて下さい。