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龟梭螺（学名：Testudovolva orientis）为梭螺科龟梭螺属的动物。分布于日本以及中国大陆的东沙群岛附近水域等地，常见于潮下带以及水深160m沙和贝壳质的海底。该物种的模式产地在东沙群岛水域。
* 贞洁锯梭螺（学名：Prionovolva pudica pudica），A. Adams于1854年命名。分布于日本、新喀里多尼亚以及中国大陆的琼州海峡、北部湾等地，生活习性为暖水性。该物种的模式产地在新喀里多尼亚。
* 维尔逊锯梭螺（学名：Prionovolva Pudica Wilsoniana），Cate于1973年命名。分布于日本、菲律宾、印度尼西亚、台湾等地，多生活于潮下带。该物种的模式产地在台湾高雄西南。
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尽管情景分析在评判某个假设及其潜在的分支结果上很有用，但是仅仅依靠情景分析而不统计相关的精确测量参数（标准差、置信区间、数据信息、编程及其标准、无回复评价、统计误差、样本设计、样本计算等等）的办法相对于传统的预测而言仍不具优势。特别是在“复杂的”问题中，事件因素和相关假设的相关性并不拘泥于某种形式。假如某个重要的参数没有被定义，有可能导致整个研究陷入泥潭。
有种错误的思考逻辑：公裁的结果，也就是一种稍好点的假设，不需要经验主义的帮助。从这个意义上来说，情景分析试图遵从统计学定理（如切比雪夫定律），因为决定性的规则是在外界约束性的设置下决定的。外在事件不允许是“偶然发生”的；而是在先前特定的假设下出现的，因此对于预期的结果的主体是无迹可寻的。实际上根本没有预期结果，只有假设；而这个假设让我们去猜想建模的规律，以及数据的辨别方法。简而言之，不关注结果的“情景”因为其忽视了相关数据的作用而产生了失真；这种方法也许是方便的，却是没有说服力的。
“情景分析”不能替代经济学研究领域中调查误差的研究。在传统的预测中，通过合理的特定的、技术的分析方法，对于给定的数据可以建立问题的相关模型，经过分析可以看到——其结果的误差的比例在统计学意义上是允许的——类似性系数是一个很小的数值。传统分析的精确性并不依靠于假设的某个特定的分支。
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赏金猎人，指为了赏金而去搜捕逃犯的人。该词在动漫、小说、电子游戏中多有出现。 赏金狩猎行为是自中世纪诞生的普通法系的残余，在美国，赏金猎人主要从1872年最高法院“泰勒诉泰恩特案”（Taylor v. Taintor）的判决中获得法律认可。这种做法在历史上存在于世界上许多地方，然而到了21世纪，根据大多数其他国家的法律，这种做法是非法的，该行为几乎只在美国被发现，但美国各州法律在这种做法的合法性方面差别很大。
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