Waiting for Michelangelo 年份 1996 地区 加拿大 / 瑞士 主演 Curt Truninger 、 Michael Adam 、 Stewart Bick 、 Sheila Cameron 、 Jeremy Chance 、 Neil Chapman 8.6 其他 剧情简介 Kelly, a successful career woman and single mother, and her friend Evelyn are both in search of the
终身学习十法则 一、 将来为上,过往次之 二、 学习为上,经历次之 三、 付出为上,回报次之 四、 表现为上,赞誉次之 五、 感恩为上,成功次之 六、 乐趣为上,劳累次之 七、 合作为上,地位次之 八、 信心为上,安乐次之 九、 目标为上,金钱次之 十、 问题为上,答案次之
要点总结 问题: 结论: 理由: 表达的不明确: 1.人身攻击型谬误:指针对个人的人身攻击,而不是直接反驳其提供的理由。 2.滑坡谬误:设想采取提议的步骤会引发一连串不可控的不利事件,而实际上却有现成的程序可用来防止此类连锁事件的发生。 3.追求完美解决方案谬误:错误地认为因为尝试某种解决方案后还有遗留问题未解决,那么这种解决方案根本就不该采用。 4.诉诸公众谬误:通过引述大部分人都持有这一观点的说法,试图证明某个断言有道理;错误的以为大部分人喜欢的事就是可取的。 5.诉诸可疑权威谬误:是指引用某一权威的话来证明结论,但该权威对这一论题并没有特别的专门知识。 6.诉诸感情谬误:使用带强烈感情色彩的语言来分散读者或听众的注意力,让他们忽视相关的理由和证据。 7.稻草人谬误:歪曲对方的观点,使它容易受到攻击;因此我们攻击的观点事实上根本就不存在。 8.虚假的两难选择谬误:立论者通过陈述仅仅两种选择来过度简化一个论题,事实上总有两种以上的选择。 9.乱扣帽子谬误:错误的以为因为你给某个特定事件或行为起了个名字,你就合理解释了这一事件。 10.计划缪误:错误地认为我们过去的行为并非是很好的预言机器,表现出一种乐观偏见。 11.光环效应谬误:使用模糊、引发人们强烈感情认同的品德词汇,使我们倾向于同意某件事而不去细查其理由。 12.转移话题谬误:一个不相干的话题被插进来将注意力从原来的论题上转移开,通过将注意力从当前的论证转移到另一个论题上,以此来帮助赢得这次论证。 13.循环论证谬误:结论由同一个结论来证明(只是表述不同)。这样一个论证其实是在回避问题,而不是在回答问题。 14.事后归因谬误:假设某件事乙是由另一件事甲所引发,仅仅因为乙在时间上紧随在甲之后发生。 15.因果混淆谬误:将事件的起因和结果相混淆或是认不出两件事之间可能是相互影响的关系。 16.忽略常见原因谬误:认不出两件事之间之所以有联系是因为常见的第三种因素在起作用。 17.过度简化因果关系谬误:依赖并不足以解释整个事件的有因果关系的因素来解释一个事件,或者过分强调这些因素中的一个或多个因素的作用。 18.错误类比谬误:这种情况发生于有人提出一个类比,其中却存在重要而又特别相关的不同点。 19.以偏概全谬误:一个人仅根据群体中极小部分人的经历就得出有关整个群体的结论。 证据的效力如何: 直觉、个人经历、典型案例、当事人证言、专家意见、个人观察、研究报告、类比 有没有替代原因: 我能不能找到其他解释? 唯一原因还是其中一个原因? 相关性能不能证明因果关系? 数据有没有欺骗性: (1)尽量找出数据是如何获得的相关信息,越多越好。问一下:“这位编剧或演说者是怎么知道的?”立论者想要用大量的数字来让你动心或者让你惊心的时候你尤其要警惕。 (2)要对描述的平均值的类型感到好奇,分析一下知道事件的数值全距和分布情况是不是会对数据多了一个有用的视角。 (3)数据使用者拿一件事的结论来证明另一件事时你要特别当心。 (4)先不去看编剧或演说者使用的数据,把所需的统计数字证据和实际提供的数据作比较。 (5)从数据中得出你自己的结论。如果这结论和编剧或说话者的结论不一致,那么很可能其中有什么地方出错了。 (6)判断缺少了什么信息。对于误导的数字和百分比,以及缺少的比较你要特别当心。 重要信息被忽略: 确切数字 负面影响 能得出什么合理的结论: 理由很少会只有一种含义。在评估一整套理由以后,你还要判断什么结论和争议中最好的理由最为契合。为了避免你寻找最好的结论时出现二分式思维,你可以使用前面提到过的“什么时候”“什
看这本是就感觉在看微微一笑很倾城,由游戏到现实中,这种情节只会出现在剧集中,但是女主人公的勤奋好学还是值得学习的。另外,做人呐,一定要善良。
很棒!书里写到的社会现象都是普遍真实存在的,对人物的心理描写也非常到位。特别喜欢书中的反转和观看时猜不到结局的感觉。