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[明日1/19 18:30-] 最強データベース講義 #13 データベース誕生の背景（石井義興氏）
by 渡辺知恵美 18 Jan '22

18 Jan '22

日本データベース学会の皆さま、筑波技術大学の渡辺です。明日、最強データベース講義 #13 石井義興氏による「データベース誕生の背景 -1960年代生き証人の1人として – の公開収録を1/19（水）に開催いたします。　・公開収録前後に石井氏と直接お話ししたい方はZoomで参加　　（収録後の質疑や雑談が好評です）　・聴講が中心で、質問や反応はチャットが良い方はYoutube liveで参加　　（参加登録者は開催後もYoutube で閲覧可能）という形で実施いたします。どうぞご参加ください。 =========================================== 日時：2022年1月19日（水） 18:30-19:30 会場：オンライン（URLは参加登録後、参加登録ページに表示されます）タイトル：データベース誕生の背景 – 1960年代生き証人の1人として - 講師：石井義興先生参加登録：https://dblectures.connpass.com/event/235524/ 概要：データベースが誕生する1950年代~1960年代より開発者として活躍された石井様にデータベース誕生当時のさまざまなお話を伺います。以下お話を予定されている内容です。 * 造語の誕生　１９５０年代Software、１９６０年代Database * データベースと言う言葉はどうして出てきたか　 * 物以外の音、データなど、何かを蓄え、機械で読み利用する事とは * コンピュータ以前のデータ処理　　PCS (Punched Card System)　鉄・磁気テープ * コンピュータの発明と商用化　　　ENIAC(1946),BINAC, UNIVAC I(1950) * メイン・メモリーと外部記憶装置の始まり * データベース以前のデータ処理 * １９６０年代、ディスクのスピードアップと大容量化に伴って、DBMSの利用が増加し、多くのDBMSが実用化された。 * 日本初のデータベース書籍　　小林功武　「データベースの管理」１９７０ * 情報系システムーオンライン検索―データ・ウエアハウスーデータ・サイエンティスト * 1968年に開発されたADABASの面白いインデックス * 国井利奉さん、Gio Wiederholdさんとの思い出 * 多次元DBMS Essbaseの日本への導入 * 現在の心境「本当に面白い時代にいろいろな経験ができた」 ===========================================

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人工知能学会全国大会オーガナイズドセッション「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」のご案内
by Eiji ARAMAKI 17 Jan '22

17 Jan '22

日本データベース学会のみなさま，奈良先端科学技術大学院大学の荒牧です．昨今，じょじょに注目が高まってきた医療分野の言語処理に関する研究を加速すべく，人工知能学会全国大会にて，オーガナイズドセッション「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」を開催します．医療関係のデータ，テキストを扱う従事されている方におかれましては，ぜひ本セッションへの投稿もご検討ください． ===== 2022年度人工知能学会全国大会（第36回） 2022年6月14日(火)～6月17日(金) オンライン開催 https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/ オーガナイズドセッション (OS) OS-13 医療言語処理の拡張と連携医療へのAI技術の活用は，画像処理をはじめ，言語処理や音声認識と多岐にわたる．言語処理の領域においては，Transformerベースの深層学習モデルの成功により，これまで実用精度に届かなかった応用の実現性が高まったことで，医療分野の研究者が数多く参入し始めている。一方で，臨床テキスト等の医療データは，その機密性から一般公開が難しく，機械学習モデルのための大規模な学習データが共有されにくいため，他のドメインのAI応用に比べると進度に遅れが見られる．このような状況を打破するために，これまで各種の大規模医療言語処理研究プロジェクトが発案・実施されてきた．内閣府AIホスピタル，文部科学省AIP-PRISM，評価型ワークショップReal-MedNLPなどは国内の主なプロジェクトの例であり，AIP日独仏AI研究(KEEPHA)は国際連携型プロジェクトの一例である．多くのプロジェクトは，目指すヴィジョンに共通点がありながらも相互の連携に乏しく，医療言語処理研究が全体像としてどこへ向かいつつあるのか俯瞰できる機会は多くない．本セッションでは，国内で進行中の医療言語処理研究プロジェクトの成果報告を中心に，「現在進行形」の医療言語処理研究開発を展望し，今後の発展可能性を議論したい．医療言語処理全般に関連した共同研究や助成研究の成果を，規模を問わず広く募集する． [キーワード] 医療情報学, 医療言語処理, 医用画像認識, 患者発話認識, 臨床情報匿名化（パネルディスカッションも予定しています） [参加申し込み（〆切厳守）] ・発表申込締切：2022年1月21日（金）午後2時・原稿受付締切：2022年3月3日（木）午後2時発表希望セッションとして「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」を必ずご指定ください．同一発表者が大会全体で発表申込できる件数は最大1件です．一般セッションと合わせ，複数の口頭発表をご希望の方は，連名者や代理の方に申し込み・発表をして頂く必要がありますのでご注意ください。 [原稿執筆案内] https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/author-guideline [オーガナイザ] 矢田竣太郎（奈良先端科学技術大学院大学）荒牧英治（奈良先端科学技術大学院大学）河添悦昌（東京大学）

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DBSJ学生企画第七弾開催のご案内
by shimizu＠tkl.iis.u-tokyo.ac.jp 17 Jan '22

17 Jan '22

日本データベース学会の皆様東京大学の清水です． DBSJ学生企画第七弾として「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」をオンラインで開催致します．本企画では，ゲストとして倉林修一さん (Cygames Research 所長) をお招きし，AIやデータベース研究が支えるゲーム開発について皆様からお寄せいただいたご質問を元にインタビューを行う予定です．倉林さんへのご質問・トークテーマを募集しておりますので，下記のGoogleフォームよりご興味のある話題をぜひお寄せください．開催概要は以下の通りとなります．フォームより参加登録をお願い致します (GoogleフォームとConnpassのどちらかご都合の良い方よりご登録ください)． ----------------------------------------------------------------------------- DBSJ学生企画第七弾「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」日時: 2022年1月21日(金) 19:00 ~ 20:00 会場: Zoomによるオンライン開催参加費: 無料参加登録: https://forms.gle/x4f2RnxiXi7v8R6A6 Connpassからの登録: https://connpass.com/event/236717/ 倉林さんへのご質問: https://forms.gle/wP1ogRYGzN2dmV9S8 学生企画Webページ: https://db-event.jpn.org/dbsj_students/ ----------------------------------------------------------------------------- それでは皆様のご参加，ご質問をお待ちしております！ =========================================== 清水洸希東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程3年喜連川・豊田・根本・吉永・合田研究室 E-mail : shimizu(a)tkl.iis.u-tokyo.ac.jp ===========================================

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最終講義のご案内
by Motomichi Toyama 16 Jan '22

16 Jan '22

dbjapanの皆様大変永くお世話になりました。定年退職に伴い明後日 1/18 (火) 14:20-15:00に Webinarで最終講義をすることになりましたのでご案内申し上げます。 Zoomのリンクは記事をご参照下さい。 https://www.st.keio.ac.jp/event/yagami/20211210_01.html 遠山元道＠慶大理工 -- Motomichi Toyama, Ph.D Department of Information and Computer Science Keio University toyama(a)ics.keio.ac.jp http://www.db.ics.keio.ac.jp/

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DEIMの宣伝を　視点論点（NHK）で行いました！
by Masaru Kitsuregawa 15 Jan '22

15 Jan '22

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[リマインド]研究者支援サービス「KTrends」評価アンケート依頼について
by sano.y.ao 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様、東京工業大学情報理工学院横田治夫研究室修士2年の佐野祐作です。以前、お願いさせて頂きました研究者支援サービス「KTrends」のアンケート形式評価へのご協力誠にありがとうございます。可能でしたら、1月18日(火) までにご記入頂けますと大変助かります。依頼のリマインドをさせて頂きたく、何卒よろしくお願いします。 =[前回の依頼内容]============================================== 現在、研究者支援のためのwebアプリを研究室で開発しています。「KTrends」と名付けた当該アプリは、DBLP のような論文データベースにおける論文掲載情報を解析することによって、研究者が論文執筆・投稿をする際に、インタラクティブに学会間の比較を行い、トピックを発見可能とすることを目指したシステムとなっています。多くの研究者の方に少しでもお役に立てればと思っています。修士論文およびDEIM2022の論文に向け、アンケートによる当該システムの評価を行いたいと思っています。つきましては、可能であれば使ってみて頂き、アンケートにご協力頂けますと助かります。以下のURLにてシステムの概要説明をした動画を掲載していますので、御高覧頂き、以下の google form にご記入頂けますと幸いです。システム概要説明・KTrends URL: http://yokota-www.cs.titech.ac.jp/ktrends#overview google form URL: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe3m9pRXjvp5iEoulCHgbmRZFlCJd2UPew… システムURL: http://yokota-www.cs.titech.ac.jp/ktrends 可能であれば、１月１８日（火）までにご記入頂けますと大変助かります。お忙しい中誠に恐縮ですが、お時間のある時にご協力いただけますと幸いです。何卒よろしくお願いいたします。 =========================================================== 東京工業大学情報理工学院横田研究室佐野祐作 sano.y.ao(a)m.titech.ac.jp

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【ご案内（2月4日（金）13:00-16:40開催）；参加費無料】「東京大学医学部附属病院先端医療シーズ開発フォーラム2022」
by ichihashi.kazuyoshi1840＠mail.u-tokyo.ac.jp 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様いつも大変お世話になっております。東京大学医学部附属病院の一橋和義と申します。この度は、医療の分野で何か皆様の研究等のヒントになればと思い、以下のフォーラムについてご案内させていただきたく連絡差し上げました。部分参加も可能です。何卒宜しくお願い致します。「東京大学医学部附属病院先端医療シーズ開発フォーラム2022」ご興味のおありのかたは以下のURLから申し込みをお願い致します。（申し込み期限；2月2日まで） http://trac.umin.jp/hospital/seeds2022.html 【開催日時】；2022年2月4日（金）13:00-16:40 【参加費】；無料【会議形式】；Zoom Webinar 【主催】；東大病院先端医療開発部門　　　　トランスレーショナルリサーチセンター　22世紀医療センター　医工連携部、臨床生命医工学連携研究機構　ティッシュ・エンジニアリング部　臨床研究推進センター　臨床研究ガバナンス部　企画戦略・推進室　早期・探索開発推進室　ゲノム医学研究支援センター【共催】；医療福祉工学開発評価研究センタートランスレーショナル・リサーチ・イニシアティブ東京大学センター・オブ・イノベーション（COI）自分で守る健康社会拠点【事務局】；東京大学医学部附属病院　トランスレーショナルリサーチ（TR）センター　担当：小栗、大澤、小坂、杉澤、張本 Tel: 03-3815-5411 (内線 33585) or 03-5800-9070 (直通) E-mail:TRC@h.u-tokyo.ac.jp 【プログラム】；上記申し込み用のURLからご確認ください。以上となります。ご興味のおありの方に周知いただければ幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。ご健康が守られますようお祈り申し上げます。東京大学医学部附属病院　臨床研究ガバナンス部　　一橋　和義　拝〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜東京大学医学部附属病院運営支援組織　研究支援部　助教、東京大学URA 一橋　和義　Ph.D. 〒113-8655　東京都文京区本郷7−3−1　東京大学医学部附属病院　中央診療棟２（８階）臨床研究ガバナンス部（企画・戦略推進室） Tel: 03-5800-9546 (DI) 内線:35833 Fax: 03-5800-9119 E-mail: ichihashi.kazuyoshi1840(a)mail.u-tokyo.ac.jp URL: http://clinicalresgov.umin.jp 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜

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「JASTメディカルデータセット」提供開始のお知らせ
by Tomoko OHSUGA 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，新規データセットの提供についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2022/01/14 「JASTメディカルデータセット」提供開始のお知らせ https://www.nii.ac.jp/news/release/2022/0114.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，日本システム技術株式会社（JAST）の協力の下，大学および公的研究機関の研究者を対象に，新たに「JASTメディカルデータセット」の提供を開始しました。今回提供するのは，日本システム技術株式会社が保有する700万人超のレセプトデータを，同社のライフイノベーションLabが傷病別に集計したデータセットです。性別・年代・医療機関都道府県といったパーソナルな情報を集計軸として，傷病情報ICD-10コード別の患者数・レセプト件数・医療費を月次単位で集計した3年分のデータが含まれており，患者の属性別の傷病情報の動きを追うことが可能です。当初提供のデータは2018年4月～2021年3月の3年分で，以後3カ月ごとに期間を3カ月スライドしたデータが追加提供される予定です。データの内容や利用条件，申請方法等の詳細については以下をご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリ JASTメディカルデータセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/jast/ -------------------------------------------------------------------- その他提供中のデータセットについては次のウェブサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ 提供データは今後も増やしていく予定です。研究に広くご活用いただければ幸いです。 -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ Facebook : https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter : @NIIIDR ===========================================

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【参加募集】1月26日(水)開催（無料）第2回DBSJセミナー　「AI倫理の解説および、企業におけるAI指針策定、AIモデルの開発方法、品質管理の実際」
by Hirate, Yu 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様お世話になっております、楽天の平手です。開催２週間前となりましたので、再度ご案内をさせていただきます。 2021年度第2回DBSJセミナーを、2022年1月26日(水)の午後に開催いたします。（オンライン開催）第2回のテーマは、「AI倫理の解説および、企業におけるAI指針策定、AIモデルの開発方法、品質管理の実際」です。中央大学の平野先生、NTTデータの雨宮様、トヨタ自動車の福島様よりご講演をいただきます。新型コロナウイルス下での研究活動に影響を受けている方々を支援するため今年度もDBSJセミナーを無料で開催しています。どなたでも無料でご参加いただけますので奮ってご参加下さい。参加登録（参加費無料）はこちら：https://dbsjseminar.connpass.com/event/233495/ セミナーの詳細：https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2021_2/ ---------------- 2021年度　第2回DBSJセミナー 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本データベース学会のセミナー、今年も無料・オンラインで開催します！ 2021年第２回目のセミナーは、AIの倫理をテーマに、中央大学の平野先生よりご講演をいただきます。後半は、実際にAIモデルを構築している企業側から、AI指針やAI開発方法、またモデルの品質管理等ついてご講演していただく予定です。最後に喜連川会長をモデレータとして全講演者とともにパネルディスカッションを実施いたします。日程：2022年1月26日(水)　13:00〜17:00 場所：オンライン開催(参加申込者にお知らせします) 参加費：無料参加申込先：以下のconnpassよりご登録ください。 https://dbsjseminar.connpass.com/event/233495/ プログラム 13:00-13:05 挨拶(木俵豊特命副会長) 13:05-14:05【講演１】自動運転の派生型トロッコ問題に於けるドイツ倫理原則と大衆の選好の乖離を考える(60分) 中央大学　国際情報学部長・教授　平野晋氏概要：自動運転車が、何れの進路をとっても損害発生が避けられない場合に何れの進路をとるべきかという、推奨すべき衝突進路を問う派生型トロッコ問題の概要を先ずは紹介します。その上で、大衆の選好（例えば、余命の短い大人よりも余命が長い子供の保護を優先する衝突進路を選好する大衆意識）が、ドイツが推奨する衝突進路上の倫理原則と相入れない事実を指摘します。そして、今後は多様なマルチステークホールダーの意見を取り入れた議論が必要であると訴えます。 14:05-14:10 休憩 14:10-14:55【講演２】 AIガバナンスの確立に向けて〜AI倫理を見据えて〜(45分) 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ　技術革新統括本部技術開発本部長　雨宮俊一氏概要：急速な勢いで進化を続けるAIは、活用により様々なベネフィットが期待される一方で、精度や品質の制御などにこれまでのシステム開発とは異なる課題があります。また、2021年4月にEUではAI規制案が発表され、AIの活用においては法令に加えて倫理・社会受容性など様々な観点からリスクへの対応が必要になっています。本講演では、AIガバナンスの国内外の動向やAI活用によるリスク事例を踏まえた上で、AI指針やAI開発方法論、今年度に新設したAIアドバイザリーボードなどNTTデータのAIガバナンス確立に向けた取り組み状況をご紹介します。 14:55-15:40【講演３】機械学習品質管理・保証の動向と取り組み(45分) トヨタ自動車株式会社　コネクティッドカンパニー　コネクティッド先行開発部 InfoTech データ解析基盤G グループ長プリンシパル・リサーチャー　福島真太朗氏概要：機械学習を組み込んだ製品やサービスが実用化されるにつれて、その品質管理や保証が社会的にも重要な課題として認識されている。講演者は、「機械学習品質マネジメントガイドライン」（産業技術総合研究所）の策定に携わるとともに、企業内においても工場における外観検査、コネクティッドカーから収集される車両走行データを用いたサービス等の実現に向けて、直面する課題を解決するための取り組みを実施している。本講演では、これらの動向と取り組みについて、事例を交えながら説明する。 15:40-15:50 休憩 15:50-16:50【パネルディスカッション】(60分) モデレータ：国立情報学研究所／東京大学　喜連川優会長パネリスト：講演者一同 ----------------------------------- 平手勇宇

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[CfP] 論文募集中： Information Processing & Management (IP&M) (IF: 6.222) 特集号タイトル： Science Behind Neural Language Models
by Ptaszynski Michal 14 Jan '22

14 Jan '22

MLの皆様＊重複して受け取られた場合はご容赦ください／Apologies for cross-posting＊北見工業大学のプタシンスキと申します．現在，Information Processing＆Management（IP＆M）（IF：6.222）ジャーナルにて「Special Issue on Science Behind Neural Language Models」（事前学習言語モデルを裏付ける科学）という特集号のため論文を受け付けております．この特集号は，Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022)のテーマトラックと同時に実施しています．採択された原稿の最低でも1人の著者がIP&MC2022会議に参加する必要があります． IP&MC2022の詳細については，次のWebサイトをご覧ください． https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… 原稿の提出締め切りは2022年6月15日ですが，論文は投稿後すぐに査読に送られ，採択された場合すぐに公開となります．論文の投稿をどうぞご検討ください。 https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… 投稿について https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana… どうぞよろしくお願いいたします．ミハウ・プタシンスキ（博士／情報科学，准教授）北見工業大学情報システム工学科 1号棟5103号室〒090-8507 北見市公園町165番地 TEL/FAX: 0157-26-9327 michal(a)mail.kitami-it.ac.jp ============================================ Information Processing & Management (IP&M) (IF: 6.222) Special Issue on "Science Behind Neural Language Models" & Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022) Thematic Track on "Science Behind Neural Language Models" Motivation Last several years showed an explosive popularity of neural language models, especially large pretrained language models based on the transformer architecture. The field of Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics (CL) experienced a shift from simple language models such as Bag-of-Words, and word representations like word2vec, or GloVe, to more contextually-aware language models, such as ELMo, or more recently, BERT, or GPT including their improvements and derivatives. The general high performance obtained by BERT-based models in various tasks even convinced Google to apply it as a default backbone in its search engine query expansion module, thus making BERT-based models a mainstream, and a strong baseline in NLP/CL research. The popularity of large pretrained language models also allowed a major growth of companies providing freely available repositories of such models, and, more recently, the founding of Stanford University’s Center for Research on Foundation Models (CRFM). However, despite the overwhelming popularity, and undeniable performance of large pretrained language models, or “foundation models”, the specific inner-workings of those models have been notoriously difficult to analyze and the causes of - usually unexpected and unreasonable - errors they make, difficult to untangle and mitigate. As the neural language models keep gaining in popularity while expanding into the area of multimodality by incorporating visual and speech information, it has become the more important to thoroughly analyze, fully explain and understand the internal mechanisms of neural language models. In other words, the science behind neural language models needs to be developed. Aims and scope With the above background in mind, we propose the following Information Processing & Management Conference 2022 (IP&MC2022) Thematic Track and Information Processing & Management Journal Special Issue on Science Behind Neural Language Models. The TT/SI will focus on topics deepening the knowledge on how the neural language models work. Therefore, instead of taking up basic topics from the fields of CL and NLP, such as improvement of part-of-speech tagging, or standard sentiment analysis, regardless of whether they apply neural language models in practice, we will focus on promoting research that specifically aims at analyzing and understanding the “bells and whistles” of neural language models, for which the generally perceived science has not been established yet. Target audience The TT/SI will aim at the audience of scientists, researchers, scholars, and students performing research on the analysis of pretrained language models, with a specific focus on explainable approaches to language models, analysis of errors such models make, methods for debiasing, detoxification and other methods of improvement of the pretrained language models. The TT/SI will not accept research on basic NLP/CL topics for which the field has been well established, such as improvement of part-of-speech tagging, sentiment analysis, etc., even if they apply neural language models unless they directly contribute to furthering the understanding and explanation of the inner workings of large scale pretrained language models. List of Topics List of Topics The Thematic Track / Special Issue will invite papers on topics listed, but not limited to the following: - Neural language model architectures - Improvement of neural language model generation process - Methods for fine tuning and optimization of neural language models - Debiasing neural language models - Detoxification of neural language models - Error analysis and probing of neural language models - Explainable methods for neural language models - Neural language models and linguistic phenomena - Lottery Ticket Hypothesis for neural language models - Multimodality in neural language models - Generative neural language models - Inferential neural language models - Cross-lingual or multilingual neural language models - Compression of neural language models - Domain specific neural language models - Expansion of information embedded in neural language models Important Dates: Thematic track manuscript submission due date; authors are welcome to submit early as reviews will be rolling: June 15, 2022 Author notification: July 31, 2022 IP&MC conference presentation and feedback: October 20-23, 2022 Post conference revision due date: January 1, 2023 Submission Guidelines: Submit your manuscript to the Special Issue category (VSI: IPMC2022 HCICTS) through the online submission system of Information Processing & Management. https://www.editorialmanager.com/ipm/ Authors will prepare the submission following the Guide for Authors on IP&M journal at (https://www.elsevier.com/journals/information-processing-and-management/030…) All papers will be peer-reviewed following the IP&MC2022 reviewing procedures. The authors of accepted papers will be obligated to participate in IP&MC 2022 and present the paper to the community to receive feedback. The accepted papers will be invited for revision after receiving feedback on the IP&MC 2022 conference. The submissions will be given premium handling at IP&M following its peer-review procedure and, (if accepted), published in IP&M as full journal articles, with also an option for a short conference version at IP&MC2022. Please see this infographic for the manuscript flow: https://www.elsevier.com/__data/assets/pdf_file/0003/1211934/IPMC2022Timeli… For more information about IP&MC2022, please visit https://www.elsevier.com/events/conferences/information-processing-and-mana…. Thematic Track / Special Issue Editors: Managing Guest Editor: Michal Ptaszynski (Kitami Institute of Technology) Guest Editors: Rafal Rzepka (Hokkaido University) Anna Rogers (University of Copenhagen) Karol Nowakowski (Tohoku University of Community Service and Science) For further information, please feel free to contact Michal Ptaszynski directly. Michal Ptaszynski michal.ptaszynski(a)gmail.com

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