岡田善同

Multi tool use
凡例 岡田 善同 |
---|
 岡田善同像(大永寺蔵)
|
時代 | 戦国時代 - 江戸時代初期 |
---|
生誕 | 永禄元年(1558年) |
---|
死没 | 寛永8年5月29日(1631年6月28日)[1] |
---|
別名 | 岡田将監 |
---|
官位 | 伊勢守
|
---|
幕府 | 江戸幕府:美濃郡代
|
---|
主君 | 織田信長→佐々成政→徳川家康
|
---|
氏族 | 岡田氏
|
---|
父母 | 父:岡田重善
|
---|
兄弟 | 岡田重孝、善同
|
---|
子 | 岡田善政
|
---|
岡田 善同(おかだ よしあつ)は、戦国時代の武将。江戸時代初期の美濃国の旗本・美濃国代官(美濃郡代)。下切館主。岡田重善の子。兄に重孝があり、子に善政がある。妻は織田長孝の娘。官職は伊勢守。子の善政とともに岡田将監(おかだしょうげん)を名乗っている。
尾張国生まれという。織田信長に仕えた。兄・重孝は信長の次男・織田信雄の重臣であったが、小牧・長久手の戦いの際秀吉との内通を疑われて信雄に謀殺されている。善同は佐々成政に仕官、肥後国人一揆平定戦などに活躍したが、佐々家の改易により浪人し、後に徳川家康に仕える。慶長5年(1600年)の関ヶ原の戦いでは東軍の加藤清正の軍で戦功をあげる。この功績により、5,000石の旗本となる。また美濃国幕府領の代官となり、可児郡下切(現可児市)に下切館を構える。
徳川家康の信任が厚く、名古屋城築城普請奉行、大坂の陣の陣奉行、山田奉行として伊勢神宮造営にも尽力する。慶長18年(1613年)から寛永6年(1629年)には美濃国代官(美濃郡代)となり、治水奉行として尾張国の御囲堤築堤のさいの美濃国側の工事を指揮する。
農民保護政策や治水事業に力を入れ、美濃国の独自の国役普請制度である「濃州国法」の原型をつくる。猿尾堤を発案した人物という(岡田善政の説もある)。
寛永8年(1631年)には5,300石の旗本となり、揖斐陣屋を設置する。
きしめんとの関係
愛知県名古屋市の名物であるきしめんの名前の由来の説の一つとして、「雉子麺」(きじめん)からであるというのがある。ある説では、岡田善同が名古屋城築城普請奉行の時代、部下が雉子の肉を平らな麺にのせたものを献上し、それをたいそう褒めたという。後に雉子肉はなくなり、平らな麺のみが雉子麺からきしめんと呼ばれるようになったという。
小説
海音寺潮五郎『戦国兄弟』(文春文庫)・『かぶき大名 歴史小説傑作集2』収録)2003年
脚注
^ 没年は寛永6年(1629年)とする説もある。
 | この項目は、人物に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています(プロジェクト:人物伝、Portal:人物伝)。 |
 | この項目は、日本の歴史に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています(P:歴史/P:歴史学/PJ日本史)。 |
nS4MK61i,5oFbIOrtvS m9aWc5j WxiP4,G 9x6WjzWd01fjg494IVHBf3Gfj ao4sLKHnHvI1z9,XG,QB8rQoZKBQzM2c EHbb,8D
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...