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地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字(1MP3)

為了解決face serum是什麼的問題，作者楊智民,蘇秦 這樣論述：

「不想輸，就把英文學好吧！」 根據統計， 67%的上班族認為：英文是提升職場競爭力最直接的方法！ 他們同時認為， 學習英文的第一步， 就是先從擴充單字量下手！ 但是， 「單字背不起來」、「總是背了又忘」 卻是他們共同的困擾！ 《地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字》 教你用「格林法則」， 了解「字首、字根、字尾」的轉音與演變！ 以腦海中現有的單字， 搭配「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法， 瞬間擴充你的單字庫， 讓你背7,000、10,000、甚至10萬個英文單字！ 　　「格林法則」為什麼能成為74億人狂推的單字記憶法？ 　　1.    什麼

是「格林法則」？── 　　「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子音推移」，是一種用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。利用英文的形、聲、義，找出簡單字彙如何演變成艱深單字的方法，推翻以往用字母順序記憶單字的古板方式。 　　2.    「格林法則（Grimm’s law）」利用英文單字的根本－「形、聲、義」，找出簡單字彙與艱深單字的相對應關係，幫助學習者方便記憶。 　　例：字根「com-」表示「一起」；「pan」由「bun（麵包）」演化而來。 　　字根「com-（一起）」+「pan（麵包）」+「-ion（名詞字尾）」=「compa

nion（一起吃麵包的人）」，引申為「同伴」。 　　3.    運用「格林法則」及「字首、字根、字尾」，讓記憶單字「以簡入繁」！ 　　例1：「sit」與字根「sid-」皆表示「坐」。 　　字根「pre-（在～之前）」+「sid-（坐）」+「-ent（人）」=「president（坐在你前的人）」，引申為「總統」。 　　例2：字根「-corn」和「-horn」皆表示「角」： 　　字根「uni-（單一）」+「-horn（角）」=「unicorn（獨角獸）」。 　　4.    「格林法則」讓「字首、字根、字尾」變得更靈活運用！ 　　例1：字根「tour（旅遊）」源自「turn（轉）」，兩者皆有「

轉」的意思。 　　字根「tour（旅遊）」+「-ist（表示人）」=「tourist（旅遊的人）」，引申為「觀光客」。 　　例2：「wine（酒）」由法文的「vin（酒）」演化而來。 　　字根「vin-（酒）」+「-egar（酸）」=「vinegar（醋）」。 　　以前學過的單字， 　　透過「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法， 　　讓記憶單字「以簡入繁」！ 使用說明 　　淺談「格林法則」│ 　　「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子音推移」，是一項用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。相關的「格林之前容易混淆的「字首、

字根、字尾」，輕鬆記下。 　　「格林法則」發音位置│雙唇音：﹝e﹞、﹝d﹞、﹝m﹞ 　　﹝e﹞、﹝d﹞、﹝m﹞的發音相似於注音符號的：ㄅㄆㄇ。 　　﹝d﹞對應﹝e﹞│purse - burs 　　「purse」指皮革製的囊袋，主要用途是裝錢；「burs」這字根也具有相同概念，可指袋子、囊、付錢等概念。 　　﹝e﹞對應﹝m﹞│black - melan 　　透過雙唇音﹝b﹞和﹝m﹞互換，藉由簡單的「black（黑）」可輕鬆記憶字根「melan（黑）」的意思。 　　「格林法則」發音位置│唇齒音：﹝i﹞、﹝j﹞ 　　﹝i﹞、﹝j﹞的發音相似於注音符號的：ㄈ。 　　﹝j﹞對應﹝i﹞│love -

phil 　　兩者並無字源關係，但皆表示愛。可將「phil」倒過來拼字，形成「liph」的組合，和「love」相對照，藉由﹝v﹞和﹝ph﹞互換，母音通轉等概念能簡單記憶「phil」的意思。 　　﹝i﹞對應﹝j﹞│different - var 　　兩者雖無字源關係，但字根「var」即表示改變、不同，透過子音﹝f﹞和﹝v﹞互換，母音通轉，用「different」來記憶「var」的意思。 　　「格林法則」發音位置│齒齦音：﹝g﹞、﹝f﹞、﹝n﹞、﹝p﹞、﹝q﹞、﹝l﹞、﹝k﹞ 　　﹝g﹞、﹝f﹞、﹝n﹞、﹝p﹞、﹝q﹞、﹝l﹞、﹝k﹞的發音相似於注音符號的：ㄉㄊㄋㄌㄖㄙ。 　　﹝f﹞對應﹝g﹞│

tame - dom 　　子音﹝t﹞和﹝d﹞互換，母音通轉，「tame」是馴服的，「dom-」是家，有一派字源學家推測，像狗、貓這樣的動物是經馴服，才能養到家中。 　　﹝k﹞對應﹝f﹞│plus - plut 　　兩者雖無字源上的關係，但可藉由子音﹝s﹞和﹝t﹞互換，母音通轉來記憶，「plus」的意思是更多，「plut」是財富，可想像成財富是累積來的、愈來愈多。 　　﹝q﹞對應﹝p﹞│star - stell 　　子音r和l互換，母音通轉，「star」和「stell」皆表示「星星」。 　　「格林法則」發音位置│齒齦後音：﹝Y﹞、﹝X﹞ 　　﹝Y﹞、﹝X﹞的發音相似於注音符號的：ㄕㄙ。 　　﹝

X﹞對應﹝k﹞│sugar - sacchar 　　子音﹝sh﹞和﹝s﹞互換，母音通轉，「sugar」和「sacchar」皆表示「糖」。 　　「格林法則」發音位置│齒間音：﹝Z﹞、﹝\﹞ 　　﹝Z﹞、﹝\﹞的發音相似於注音符號的：ㄙ。 　　﹝g﹞對應﹝Z﹞│death - thanas 　　兩者雖無字源關係，但可藉由子音﹝d﹞和﹝th﹞互換，母音通轉，兩者皆表示死亡，「Thanatos」是希臘故事中的死亡之神。 　　「格林法則」發音位置│硬顎音：﹝gY﹞、﹝fX﹞、﹝s﹞ 　　﹝gY﹞、﹝fX﹞、﹝s﹞的發音相似於注音符號的：ㄓㄔ。 　　﹝fX﹞對應﹝h﹞│chaste - cast 　　

子音﹝ch﹞和﹝c﹞互換，母音通轉，兩者核心意思皆表示切除、純潔的，切除不必要的部分，是為了讓某對象更純淨、純潔。 　　﹝s﹞對應﹝gY﹞│young - juven / jun 　　子音﹝y﹞和﹝j﹞互換，母音通轉，「young」和「juven / jun」的意思皆是「年輕」。 　　「格林法則」發音位置│軟顎音：﹝v﹞、﹝h﹞、﹝V﹞ 　　﹝v﹞、﹝h﹞、﹝V﹞的發音相似於注音符號的：ㄍㄎㄥ。 　　﹝h﹞對應﹝v﹞│acre - agri 　　子音﹝c﹞和﹝g﹞互換，母音通轉，兩者皆表示田地；「acre」在今日英語中的意思是「英畝」；「agri-」還可指農業，兩者系出同源。 　　﹝v﹞對應

﹝o﹞│garden - horti 　　子音﹝g﹞和﹝h﹞互換，母音通轉，兩者核心意思皆是包圍；「garden」是圍起來的花園；「horti-」亦是花園，和「yard」也是同源。 　　「格林法則」發音位置│喉音：﹝o﹞ 　　﹝o﹞的發音相似於注音符號的：ㄏ。 　　﹝o﹞對應﹝v﹞│heavy - grav 　　兩者雖無字源關係，但可藉由子音﹝h﹞和﹝g﹞互換，母音通轉，「heavy」和「grav」皆表示重。 　　﹝o﹞對應﹝h﹞│horn - corn 　　「corn」的兩大主要意思：穀物／玉米、雞眼／硬皮，語意之所以落差這麼大，主要是來源不同。表示穀物的「corn」和「grain」同源，

可用格林法則「g / c」互換、母音通轉來記憶。至於表示雞眼的「corn」則是和「horn」同源，可用格林法則「c / h」互換、母音通轉來記憶；「horn」是「角」，古義尚有頭、身體最外面的（突出）部分，雞眼是皮膚上的突起物。  

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新型冠狀病毒（COVID-19）流行初期每日確診人數趨勢型態及相關因子分析-世界各國開放資料研究

為了解決face serum是什麼的問題，作者高慈敏 這樣論述：

背景：新型冠狀病毒（COVID-19）在2019年12月於中國武漢市發現且疫情迅速擴散至全球，隨著各國確診及死亡人數與日俱增，世界衛生組織於2020年3月宣布其為大流行疾病。世界各國COVID-19大流行初期之第一波疫情皆以單一或是數個小型零星地區開始爆發，各國依照其文化、經濟及地理位置等不同背景條件，制定不同的防疫政策以防堵疫情持續蔓延。本研究探討世界各國COVID-19流行初期的疫情趨勢型態及其相關背景因素。研究方法：本研究在時間趨勢型態分析部份，結合長期追蹤設計與時間序列設計，以151個國家為研究對象重複測量各國「每日新增確診人數7天移動平均值」(以下簡稱MA7)，並對每一個研究國家觀

察了60或90天的時間序列資料；因此，本研究在時間趨勢型態分析部份結合了以上兩種研究設計的特性為「長期追蹤時間序列研究設計」(Longitudinal time series design)。有關世界各國COVID-19流行初期MA7時間序列趨勢型態的相關因素分析，將研究的國家依據疫情趨勢型態分類，進行病例對照研究(case-control study)。研究對象以國家為單位，對151個國家開放數據進行分析，如：COVID-19每日新增確診人數、遏制和衛生指數、高齡化、國內生產總值、識字率、人口密度、肥胖盛行率、醫療資源 (醫師密度、病床密度)及地理環境 (島嶼、沿海及內陸)。統計分析運用時間

序列階層群集分析法 (Time-series hierarchical clustering)，對世界各國COVID-19流行初期MA7的時間趨勢型態進行分類，並利用邏輯斯迴歸分析探討與此時間趨勢型態分類有相關的背景因素。結果：COVID-19流行初期MA7趨勢型態可歸類為「成長型」、「消退型」、「平緩消退型」。邏輯斯迴歸並以逐步迴歸校正顯示，世界各國COVID-19流行初期連續觀察60天的MA7趨勢型態分成2群集之相關因素分析顯示，較低的國內生產總值傾向於「成長型」趨勢型態(校正後勝算比=0.98，95%信賴區間0.96-1.00，p值=0.028)；較高的肥胖盛行率傾向於「成長型」趨勢型態

(校正後勝算比=1.09，95%信賴區間1.04-1.14，p值