司馬元顕
Multi tool use司馬 元顕（しば げんけん、382年 - 402年）は、中国東晋の皇族。東晋の第9代皇帝孝武帝の実弟司馬道子の子、司馬彦璋・司馬秀熙（司馬法興）の父。
生涯
父が酒色に溺れて暗愚だったのに対し、聡明で意気も旺盛で人心を読む事にも長けていたといわれる[1]。父の道子が398年に王恭の乱で自暴自棄になって酒に溺れると、実権を譲られた元顕は王恭配下の劉牢之に北府軍総帥の地位を約束させて寝返らせ、王恭を斬殺した[1]。続いて王恭と結託して挙兵していた殷仲堪に対しても配下の桓玄に西府軍総帥を約束する事で寝返らせ、殷仲堪を自殺させた[2]。
399年に道子が酒色が過ぎて体調を崩すと、元顕は人望も能力も無い父を廃して自らが全権を握るために安帝に願い出て父が兼務していた司徒・揚州刺史の職を解任させて自らがそれに就任し、全権を握って私腹を肥やし、その私財は朝廷をも凌ぐにいたった[3]。この年に孫恩の乱が起きているが、これは元顕の所領である会稽において元顕が荘園の農奴を酷使し、さらに兵役にあてた事が原因だった[3]。元顕には独力で鎮圧はできず、北府軍の劉牢之に命じて鎮圧させている[4]。この反乱で朝廷の軍事力が無力化している事を見た西府軍の桓玄は、孫恩の反乱の際に東上しようとして元顕に拒まれていた事を恨みに思っていた事もあり、挙兵して東上した[5]。
元顕は武昌郡太守から桓玄は人心を失っているから兵を出して討つのがよいと勧められていたため、北府軍の劉牢之に出兵を命じたが応じなかったため、自ら水軍を編成して桓玄の罪状を挙げて討とうとした[6]。しかし元顕の軍は桓玄による輸送封鎖の兵糧攻めで財政が枯渇し、用意できた軍船すら出陣できない状態だった[6]。その上、劉牢之が桓玄について寝返ったため、万策尽きた元顕は桓玄の西府軍が建康に入城すると捕縛され、詔により斬殺された[7][8]。父の道子もすぐに毒殺され[7][8]、以後東晋の皇族は権力を失った。
なお、元顕は孫恩の信者だったともいわれる[9]。
脚注
注釈
引用元
- ^ ab駒田『新十八史略4』、P136
^ 駒田『新十八史略4』、P137
- ^ ab駒田『新十八史略4』、P139
^ 駒田『新十八史略4』、P141
^ 駒田『新十八史略4』、P143
- ^ ab駒田『新十八史略4』、P144
- ^ ab駒田『新十八史略4』、P145
- ^ ab川本『中国の歴史、中華の崩壊と拡大、魏晋南北朝』、P134
^ 川本『中国の歴史、中華の崩壊と拡大、魏晋南北朝』、P133
参考文献
川本芳昭『中国の歴史05、中華の崩壊と拡大。魏晋南北朝』（講談社、2005年2月）
駒田信二ほか『新十八史略4』（河出書房新社、1997年7月）
zfB82Dl S6W0PUJHozPJmcKK 0X75Care0xzn0Kvf x ZMT
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...
