科學家的好奇心：人類到底可以在十分鐘內吃下多少熱狗？
閱讀時間約 2 分鐘
在紐約，每年國慶日都會舉辦著名的吃熱狗大賽，但是今年因為疫情的關係，有點不一樣，只有十位選手參賽而且沒有現場觀眾。就算這樣，綽號Jaws（下巴）的冠軍Joey Chestnut仍然打破了世界紀錄，吃下了75個熱狗（包括麵包喔！）。
這時候，好奇（機車）的科學家就來了，根據研究計算，理論上人類應該可以在十分鐘內吃下83個熱狗，跟大棕熊吃肉的速度一樣 （1）。高點大學（High Point University, 拿這所學校的學位感覺滿酷的，”我是高點的博士～～”）和史丹佛大學的生理學家James Smoliga和生物學家Mark Denny看到有人在研究人類跑百米和馬拉松的最高極限 （2），想說有樣學樣也來算算吃人類吃熱狗的最高級限（那我們是不是也要來算一算人類一餐最多可以吃幾碗飯？我覺得這是很好的博士論文！）。他們收集了39年的數據，發現大家吃熱狗的速度極速增加，1980年的冠軍只吃了10個熱狗，到了2018年已經增加到74個了！研究者表示’’我們跑步的速度在百年內都沒有進步到兩倍，吃熱狗和運動根本不能比！’’
賓州的腸胃科醫生Metz在2007年的研究指出，這驚人的進步速度可能原自於選手的認真自我訓練，平常就練習在限定的時間內吃下大量的食物或是水，目的就是在讓胃放鬆，且快速的伸展(3)。平常人在兩分鐘內最多喝不到2公升的水，但有在訓練的選手可以喝到4.5公升。
那為什麼人類吃熱狗的速度可以在短時間有這麼大的進展呢？學者認為，跑步的速度牽扯到心血管，肌肉和骨骼系統，但是讓胃伸展開來相對來說簡單許多，而且胃本身的就是非常具有彈性的器官。
生物學家Denny認為單只用數學來推斷吃熱狗的速度並不完整，必須要考慮其他生理因素，我們還有很多未知的事情，例如人類胃的最大容量之類。還有最重要的是，熱狗選手們是有練過的，大家不要學，否則噎到或是拉傷你的胃，你要自己負責。反正就是不要在家亂嘗試啦！
參考文獻：
1. https://www.ajronline.org/doi/full/10.2214/AJR.07.2342
2. https://jeb.biologists.org/content/211/24/3836
3. https://royalsocietypublishing.org/.../10.../rsbl.2020.0096
1. https://www.ajronline.org/doi/full/10.2214/AJR.07.2342
2. https://jeb.biologists.org/content/211/24/3836
3. https://royalsocietypublishing.org/.../10.../rsbl.2020.0096
為什麼會看到廣告
33會員
80內容數
我們是一群科學博士所組成的科學概念推廣團隊, 落腳世界各地追尋夢想. 秉著對科學原初的熱情與好奇, 分享科學角度中的生活. podcast (Sat 10am) 與科學家系列小文 (日更), 歡迎訂閱分享.
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、優質公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
本書介紹了逆思維的四種思考模式，提出了科學家模式的優勢以及多人之下的影響。透過本書，讀者可以學習如何以科學家的態度面對凡事，以及避免陷入二分法的思考方式。
吳軍的矽谷來信專欄中分享了優秀電腦工程師需要達到的幾個階段性目標，十分有趣，於此記錄一下，並自我反思。
目標一：對電腦科學的本質有了解
目標二：對電腦科學每年的變化要掌握
目標三：對於電腦科學的工具要用得隨心所欲
目標四：對產品設計要有常識
目標五：對未知的問題要知道如何解決
目標六
前陣子聽到《尹相志 — 算法工程師與數據科學家之間的距離 (DATA)》的講座，數據科學家在意什麼？如何運用數據？如何成為好的數據科學家？這篇隨筆記錄一下講座的數據思維和模型思維。
兩位科學家對於「上帝存在」的覺悟理論：
一位科學家的覺悟：靈魂、神性與佛性，請點擊觀賞：一位科學家的覺悟：靈魂、神性與佛性
腦神經科學的新領域，意識與量子：上帝在神經元細胞裡，請點擊觀賞：腦神經科學的新領域，意識與量子：上帝在神經元細胞裡
對於資料科學家和數據分析師來說，雖然他們也寫程式，但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同，甚至有些人對於寫code的背景知識明顯不足。或許你會說，「因為現在很多做數據分析的都不是本科系，理論知識當然不會那麼紮實」，我認同這是個可能的原因，但我也認為這不能當成藉口，一個專業工作者本來就應該補足自
由於資料科學家與數據分析部門出現的時間還不長，大家的認知仍有差異，或因為每間公司核心價價、管理哲學不同，導致數據團隊可能會以各種型式存在，常見的型式有三種：獨立部門、隸屬IT（Information Technology，資訊部門）或RD（Research & Development，軟體開發）
雖然數據分析師是新職位，但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司裡面行之有年的職位，不管是行銷、業務、採購、倉管，每個職位都需要數據，也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等酷炫的新名詞、新技術與新應用出現，所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。
人類過於注重負面經驗而忽視正面經驗
生物人類學家指出，人會反覆思考負面事情。例如，相信大家都對以下的情境不會感到陌生，自己明明做對了十件事，卻沒有得到上司的讚賞。做錯了一件事，卻被他記在心中，印象分大打折扣。這是由於人類演化時，需要大腦更清楚記住負面經驗，以提醒我們未來要避免這些經驗。例如，差點
本專欄將提供給您最新的市場資訊、產業研究、交易心法、優質公司介紹，以上內容並非個股分析，還請各位依據自身狀況作出交易決策。歡迎訂閱支持我，獲得相關內容，也祝您的投資之路順遂！
每年 $990 訂閱方案👉 https://reurl.cc/VNYVxZ
每月 $99 訂閱方案👉https://re
本書介紹了逆思維的四種思考模式，提出了科學家模式的優勢以及多人之下的影響。透過本書，讀者可以學習如何以科學家的態度面對凡事，以及避免陷入二分法的思考方式。
吳軍的矽谷來信專欄中分享了優秀電腦工程師需要達到的幾個階段性目標，十分有趣，於此記錄一下，並自我反思。
目標一：對電腦科學的本質有了解
目標二：對電腦科學每年的變化要掌握
目標三：對於電腦科學的工具要用得隨心所欲
目標四：對產品設計要有常識
目標五：對未知的問題要知道如何解決
目標六
前陣子聽到《尹相志 — 算法工程師與數據科學家之間的距離 (DATA)》的講座，數據科學家在意什麼？如何運用數據？如何成為好的數據科學家？這篇隨筆記錄一下講座的數據思維和模型思維。
兩位科學家對於「上帝存在」的覺悟理論：
一位科學家的覺悟：靈魂、神性與佛性，請點擊觀賞：一位科學家的覺悟：靈魂、神性與佛性
腦神經科學的新領域，意識與量子：上帝在神經元細胞裡，請點擊觀賞：腦神經科學的新領域，意識與量子：上帝在神經元細胞裡
對於資料科學家和數據分析師來說，雖然他們也寫程式，但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同，甚至有些人對於寫code的背景知識明顯不足。或許你會說，「因為現在很多做數據分析的都不是本科系，理論知識當然不會那麼紮實」，我認同這是個可能的原因，但我也認為這不能當成藉口，一個專業工作者本來就應該補足自
由於資料科學家與數據分析部門出現的時間還不長，大家的認知仍有差異，或因為每間公司核心價價、管理哲學不同，導致數據團隊可能會以各種型式存在，常見的型式有三種：獨立部門、隸屬IT（Information Technology，資訊部門）或RD（Research & Development，軟體開發）
雖然數據分析師是新職位，但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司裡面行之有年的職位，不管是行銷、業務、採購、倉管，每個職位都需要數據，也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等酷炫的新名詞、新技術與新應用出現，所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。
人類過於注重負面經驗而忽視正面經驗
生物人類學家指出，人會反覆思考負面事情。例如，相信大家都對以下的情境不會感到陌生，自己明明做對了十件事，卻沒有得到上司的讚賞。做錯了一件事，卻被他記在心中，印象分大打折扣。這是由於人類演化時，需要大腦更清楚記住負面經驗，以提醒我們未來要避免這些經驗。例如，差點