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英語 高校生

H (9)の文です 実際の子供時代と私の子供時代はなにがちがうんですかね?そもそもこれ文構造がむずいんで解説してほしいです

(H) 出題内容 同義文選択 正解はア。 下線部(9)の文頭のItは,直前の最終段落第1文 (Looking back, I...) の my childhood を 指している。 could は 「・・・し得る」という意味合いの可能性を表す用法で,かつ could not have been の部分は仮定法になっている(この表現については,全文解説 <第1段落 > ③も参照)。 happier という比較級の比較対象 (than...) は 「筆者の実際の子ども時代」であ り、全体として「それ (私の子ども時代)は,実際にそうであった以上に幸せな時ではあ り得なかっただろう」という意味になる。 これは要するに「筆者の子ども時代は最高に幸 せだった」 ということなので,アが内容的に最も近い。 なお, アの more than は形容詞・ 副詞 名詞 動詞などの前に置かれ、「・・・以上であるとても・・・である」という意味を表す。 (例) Many people more than despised the unfair system. 「多くの人がその不当な制度をき わめて悪していた」 よってアは「私は自分の子ども時代がとても楽しかった」 という意 味になる。 ⋅ イは「私は子どものころからずっと幸福だ」という意味。 ウは「私の子ども時代は、よ り幸福ではなかったかもしれない」 という意味。 エは「私の子ども時代は決して満足のい くものではなかった」という意味 (far from... は 「... どころではない 決して・・・ではない」 という意味)。 いずれも上記の内容とは合わない。 最初にあるジャーナリストから 「あなたはきっと生まれた日に星くずを振りかけられたの “しょうね」と言われたとき、私はくすくす笑いが止まらなかった。 そんなばかげた言い回 それまでに聞いたことがなかったし くすくす笑いは、 照れたり不安になったり圧倒さ たりすると私がいつもしていることなのだ。 しかし彼女が立ち去った後、あれが私が恵ま ているという彼女なりの言い方だったとすれば、全く同感だと私は思った。 私は非常に この点で恵まれてきた。母と父と素敵な妹ローラが私の人生にいてくれたことに恵まれ、 ホールズの小さな町ニースで生まれたことに恵まれ、そしてとても多くの夢を私が叶えら とに恵まれてきたのだ。 a close-knit community and, however far its residents may travel to fulfil their various destinies, friends remain friends for life. Wherever I travel and put down roots in the future, it will always be my true home. Looking back, I wouldn't change a single thing about my childhood. not have been a happier time. (注) Neath ニース (ウェールズの都市) er she'd left, it, I thought I couldn't It could (9)

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英語 中学生

4(4),(6) 6(2)が分かりません。何が入るのか教えて欲しいです また間違いがありましたら教えて頂きたいです🙇‍♀️

19 間接疑問文 151 4 <間接疑問文〉 次の各組の文がほぼ同じ内容を表すように、空所に適語を書きなさい。 Do you know his address? □ (1) Do you know I don't know his birthday. what he lives □(2) II don't know when he was bom de I don't know what I should do. 〈日本大第一高〉 < 東明館高 > 明治大付明治高〉 □(3) I don't know what to Do you know my age ? □ (4) Do you know how 〈大阪教育大附平野高〉 ? I want to know the name of your cat. □(5) I want to know what your cat hawe called. Ask him the number of students in his class. <慶應義塾高改〉 ☐ (6) Ask him students are in his class. Please tell her what time she should start. 〈成城学園高 > □(7) Please tell her when to start. 5 <間接疑問文〉 次の日本文の意味を表すように、空所に適語を書きなさい。 □(1) 彼はどこに住んでいるのだろう。 I wonder where ohe □(2) だれも将来何が起こるかわからない。 lives one knows what □(3) 彼女はなぜ今日休んでいるのだろう。 I dont know why □(4) 誰がこの野球チームのキャプテンだと思いますか。 do you is the □ (5) あなたは,彼がいつここを出発すると思いますか。 When do You □(6)このスポーツに興味があるのはだれかしら。 I wonder who TS 〈清風高〉 <早稲田実業学校高等部改〉 will happen in the future. ske captain think 〈 お茶の水女子大附高改〉 absent today. <早稲田大高等学院〉 of this baseball team? 〈慶應義塾志木高改〉 he will leave here? 〈お茶の水女子大附高改〉 interested in this sport. 6 〈間接疑問文〉 次の文を( )内の指示にしたがって書きかえなさい。 □(1) Can I get there in time? I don't know it. (1つの文に) I don't show how can get in time. □ (2) Where are my friends? (do you think と組み合わせて1つの文に Wheredo van think □(3) Does, Betty come back soon? Please ask Betty. (1つの文に) ■注 Please ask Betty when you come back □age 年齢 future 将来 〈大阪星光学院高〉 〈久留米大附設高〉 <土佐塾高 >

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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

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