IMRAD
見出しレベルについて
I、M、R、D、Cそれぞれが、どの見出しレベルの項目になるのかについては場合による。つまり、節であるべきなのか段落であるべきなのか、数文であるべきなのか1文であるべきなのか、あるいは文の中の数単語であるべきなのかはケースバイケースである。通常は段落レベルか、節レベルか章レベルのことが多い。ただし、各要素の見出しレベルは統一するのが原則である。つまり、通常は、字数制限などの特殊な事情がない限り、Iが段落ならば、MやRも段落とする、Iが節ならMも節とするなど、項目の見出しレベルを揃える。
それぞれの長さ（字数）については、通常はRやDが長く、Mは短い等、長さにはばらつきがある。ある程度長い論文（Full Paperや学位論文等）では、I、M、R、D、Cそれぞれを章または節として扱うのが普通である。比較的短い論文（Letter等）においては、I、M、R、D、Cそれぞれが、節として明示されるには至らないほどの数段落の集まりのことが多い。それ以下の長さの場合（論文の予稿や講演要旨等）、場合によっては、1文の中にResultとDiscussionが並存する（単語レベルになる）ようなことさえありえる。
また、それぞれの要素が結合（Result and Discussionのように）されることや省略されることがある。また、要素のうちいくつかが欠落するケースもある。例えば学会等において、「講演時に行うことは自説の解説ではなく、“自分達のデータにどういう解釈が可能なのかの議論”を行うべきだ」という立場をとる者らは、予稿にDiscussionを書かない場合もある。
論文の読み方とIMRAD
IMRAD型という考え方（構成方法）を知っておくことで、その構成方法を取っている文章を読む、（あるいはその構成をとることが望まれる）文章を書く上で、構成要素、その役割、それらがどう配置されるべきかについての理解が可能であり、論文を読む上で、とくに論旨を追う上で有益となる。より具体的に言えば、学術論文の構成要素おのおのの役割を判断、把握する上で役に立つ。ひいては、科学的な思考を理解する上で役に立つ。
IMRAD型は、研究者が論文を読む過程での思考の流れとの相性がよい。IMRAD型を用いると研究者が欲しい情報が非常によく分かる。学術論文においてこの構成が好まれる理由はここにある。実際、この書式で書くことによって「主張」（ここでは物理量AとBの間にXXといった相関が見出せるだとか○○といった法則が見出せるといった話）と、「その根拠となる事実」、「根拠となる事実から主張に至るまでの推論過程」が非常に明確になる。また、その主張に対して、「だからどうした」という話も明確になり、どういう問題に対して寄与するのかも分かる。具体的な論文の読み方については人それぞれではあるが、研究室におけるジャーナルクラブ (en:Journal_club) などを通じて口伝で教えられる読み方は、概ね上述の「三角ロジック」に相当するものを意識した上で、「どんな問題に取り組んだのか」「どういう方法でその問題に取り組んだのか」「著者はどのような解を与えたのか」などを大雑把に把握し、最後に、その解を導き出すにいたるまでの証拠を丁寧に文中から拾っていくという読み方である。
"Title"と書誌的情報
"Title"は、この論文で論じようとする内容（ほとんどの場合が主題）を簡潔なキャッチコピーにまとめたものである。この論文が読者にとって、調べているものかどうか、興味のあるものかどうかを判断するための素材を読者に与える。
併せて、論文のヘッダー部分には、著者名や著者の連絡先等、書誌的情報も書かれる。書誌的情報の書き方は、投稿規定に大きく依存するため、各論文の投稿規定を確認のこと。
"Abstract"の役割と構成
この論文が読者にとって、調べているものかどうか、興味のあるものかどうかを判断するための素材を読者に与える。その意味ではタイトルと重複した役割を持つ。ただし、アブストラクトは1〜数段落程度からなる文章の集まりなので、Titleよりもより詳しくなる。Abstractが単体でIMRAD構造を取っていることも多い。このようなAbstractを「構造化抄録」という。
"Method"の役割と構成
本項目では研究に用いた方法、手法について記述する。実験材料を必須とする理系の実験分野でがMaterials and Methodsあるいは俗に“マテメソ”とも言う。
実験を伴う研究では、実験方法、実験の原理、装置構成、実験手順、解析手法、実験に用いた試薬、機器などの情報を書く。調査を行う研究では、調査対象の特徴（例えば「東京都の中学生」等）、標本抽出の方法（例えば、「無作為に100名抽出した」等）、調査の手法（例えば、「アンケート調査」）、「統計処理の手法」等について記載する。質的研究の場合には、フレームワークとなる考え方や、考察する際の着眼点について説明する。いずれの場合にも、必要に応じ、「考察に用いるための理論の概略」や、上記の事柄の概説（解説）も書く。
「Introduction内の研究方法の概略 (MI)」では、「問題解決の着眼点、戦略を示すこと」や「その方法を選択した理由を述べること」が目的であったが、この項目では、具体的な実験方法等を述べることにより、序論で示した戦略を、戦術レベルにブレイクダウンする
（人文系でよく言われる言葉として、概念の操作化をというものがあるが、これに相当する作業をここでおこなう）。この項目の役割は、実験方法の妥当性などを主張するために必要な材料を提供し、他の研究者が、実験を実際に再現する、あるいは頭の中で実験方法を再現 / イメージするために必要な情報を与えることである。
"Method"の役割
「測れるもののみが科学の対象」といわれるように、実験方法そのもの、即ちどうやって測ったのかは論文の命である。実験方法の正しさは、正しい測定原理と、それを実現する適切な装置構成、適切な実験手順、適切な条件設定、適切な精度評価に支えられる。測定原理の妥当性や、装置構成の妥当性、精度の評価はそれぞれの学問における最も本質的な議題の1つである。この中で、特に測定原理の妥当性は最も重要である。測定原理の妥当性は、直接測定（例えば自分の身長を直接身長計で測る場合）の場合にはあまりその重要性が意識されないが、間接測定（例えば三角測量で山の高さを測る場合）には、その妥当性（本当にその方法で山の高さが測れるのか）が極めて重要になる。また、「何を明らかにするために何をするのか」という研究者が意識すべき重要な事柄にも密接に関係する。
「Method」の本分は、「誰にでも分かる実験マニュアル」を公開することではなく、測定原理、装置構成、精度の妥当性について論証するための資料を提示することである（論証そのものは、考察に廻すことのほうが一般的である）。すなわち、第一義に重要なことは得られたデータに「種も仕掛けもない」ということを示すことにある。したがって、「種も仕掛けもないこと」が明らかな場合、言い換えれば実験方法としてはあまり目新しいものではない、あるいは既に他の文献で充分詳しく説明されている事柄の場合には、必要な文献を引いた上で簡素にまとめるにとどめてよい。何でも開け広げにすればよいというものではない。そのようなことをした場合には、かえって逆に何が本質なのかが分からなくなってしまう恐れもある。重要なことはあくまで、実験方法を開示することによって、実験結果の妥当性などを主張することである。
無論、だれもが「種も仕掛けもない」と信じていたとしても、実は後になって「アーチファクト」であることが分かる場合もある。そういった場合にもこの項目をきちんと書いておくことで、「Aという実験をすればBというデータが得られる」という事実だけは残るという点で、無用な混乱が避けられる、あるいは「アーチファクトの詳細」という別の意味では重要な知見を得るうえで役に立つ結果が得られる。
"Method"の分量
概して、測定原理、装置構成、精度の妥当性の評価を行うことを目的とした論文以外の論文では、博士論文等のような大著の論文を除き装置構成そのものの説明、実験手順の説明およびその妥当性や装置構成の詳細、測定原理の妥当性については、軽く触れるにとどめるのが普通である。酷い場合は、1行程度の簡単な記述しかない場合もある。
このようになった原因の1つには、知的財産権に関する戦略や、二重投稿と解釈されることへの懸念などがある。論文に実験方法を詳しく書いた場合で、既に実験方法の妥当性を示すために提出した論文（理論や装置に関する論文）や、特許が存在した場合には、二重投稿と処断される可能性がある。また、論文に実験装置の構成について詳しく書きすぎると、実験の成功に関して必須でない部分に関しても装置構成に関する新規性が喪失されることになる場合があるなど、特許との兼ね合いの問題もある（詳細は次節で述べる）。最近では論文と特許は類似性の高いものを同一著者が同時期に提出したとしても二重投稿とはカウントせず、現実的な対応がとられるようになりつつある。
また、最近では、Methodやデータの省略が捏造の温床となったという反省から、電子版の論文には、本文とは別ファイルでSupporting Materialや、Supplemental Information等といった補足資料をオンライン上に公開し、実験方法や、実験結果の詳細を説明するケースも増えてきている。
Methodsの記載例
Methodsの記載例を以下に例示する。
"Result"の役割と構成
Resultには、論文にて議論されるデータを記す。データは、整理され、さらに可視化された状態で記される。通常、データは、表やグラフの形でまとめられる。また、データに関する事実（どのような条件で得られたのか、何と何との関係を示すデータなのか等）を記す。さらに、簡単な説明（データの特徴や、注目すべき点等）を記すことがある（データの説明は、どこまでが結果で、どこまでが考察なのかに、グレーゾーンが存在する。）。
先に説明した、「論文全体の三角ロジック」においては、「根拠」に相当することを記載する。具体的には、実験、調査の過程で得られたデータのなかから、この論文の主題に鑑み重要であるものを、Discussionパートにおける議論を組み立てる上で過不足なく抜粋して掲載する。実験データに加えた統計処理や、統計図表中の記号等の説明も、必要に応じて行う。
実験結果の記載方法は、いくつかの類型化が可能であるが、書き方のスタイルによらず、図表に示したデータに関して、「このデータは何を測定したものなのか」、つまり「どのような装置をどのように操作すればよってどのようなことが起きたのか」、「何を測定したらどんな値が得られたのか」が分かるよう、「実験操作と、実験データの関係を、客観的な文章で説明すること」、必要に応じて、実験データの顕著な特徴等も説明しておくことが望ましい。
また、Discussionパートでは、後述のように（cf. "Discussion"の役割と構成)論点をいくつか挙げた上で、それに基づいてデータを比較、分析する。したがって、データの挙げ方はDiscussionパートにおける論点との対応が明瞭になるように挙げなければならない。つまり、掲載するデータは、「Discussonで議論するために必要な素材」を全て含んでいなければならない。逆にいえば論旨に無関係なデータは、読み手を混乱させるので、本文には掲載しない方がよい（スタイルに規定がない場合には附録に付けるのは良い）。
この章は、実験方法と実験データの対応を付けるという意味では、先述のMethodとの境界に不明瞭な箇所があり、現実には、MethodとResultは結合されることがある。さらに、後述のDiscussionとも結合されることがある。
Resultの構成
以下、この項目の構成について典型例を三種類述べる。
論理的な順番で記載（最も推奨されることが多い）
最もよく使われる形態は、「論理的な順番で記載」する手法である。このスタイルでは「実際に実験を行った順番」は完全に無視し、次章の考察を説明する上で、読者が分かりやすいように説明する。通常、実験データの説明に関しては実際に実験を行った順番（時系列）を重視する必要は、一般にはない。「Aを調べた後Bを調べた」というのと「Bを調べた後Aを調べた」というのでは、時系列としては異なるが、Aの測定（調査）後にBを測定するのと、Bの測定後にAを測定するのとで、実験結果に差異が認められない場合には、分かりやすい順番で記載した方が良いとされる。例えば、「全国の小学生のここ10年間の身長の変化」と、「鹿児島県の小学生のここ10年間の身長の変化」は、実際にはどちらを先に調べたとしても、相互の結果に影響しないので、論旨に応じて「鹿児島について調べた後全国を調べた」、あるいは、「全国について調べた後、鹿児島について調べた」としても問題がない。
「鹿児島を調べていたら、特徴的な傾向が見られたので、全国と比較した」という論旨なら、実際に調べた順番において「全国の小学生の身長」が先であったとしても「図1に鹿児島県の小学生のここ10年間の身長の変化を示す。赤色の点はそれぞれの年の小学一年生の身長の平均値…（中略）図2に全国の小学生のここ10年間の身長の変化を示す。（以下略）」のように、記載するしてよい。
なお、よほど調べた順番が重要な場合を除き、どの順番でデータを取ったかは論文には書かないのが普通である（混乱させるだけなので）。
このようなスタイルで、実験結果を記載する場合には、考察と結果の章が結合されることもある。
実験方法との対応を重視して記載
多数の実験を行っている場合には、どのデータがどの実験の結果なのかを読者が把握しきれなくなる可能性があるため、Methodとの対応を重視する場合がある。総じて規模の大きな研究論文でこのような記載が行われることが多い。
このスタイルでは、「どのような装置をどのように操作すればよってどのようなことが起きたのか」を重視して記載する。そのためMethodと結合されることが多い。
時系列で記載
Aを測定したあとBを測定したのと、Bを測定した後Aを測定したのとによって結果が異なる場合には、（例えば、校正データの開示など）「何々をした後何々をして」というように、実際の実験を行った順番通りに実験結果を記載する場合もある。
考察や、実験手順との対応を重視した結果、結果的に時系列での記載となってしまう場合も無論あるが、（そうした方が分かりやすい場合もある）総じて幼稚に見えるので、あまり推奨されない。
データの処理について
論文に掲載されるデータは、必ずしも生データである必要はなく、適切な処理が施されたものがほとんどである。例えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマを考える場合には、生データには何十年にわたって蓄積された膨大な数の小学生一人一人の「測定日、測定者、氏名、年齢、学年、所属する学校、性別、身長、その他の身体的特徴（体重、胸囲等）」のデータが下敷きになければならない（仮になければ捏造であり、ほとんどの場合において科学における不正行為である）。しかし、その全部を開示したとしたら読むものはウンザリするだろうが、それ以前に個人情報の漏洩である。また、このようなケースにおいては余程信じがたい結果が得られた場合を除き、生のデータを開示しなければ論文の内容自体を認めないというものもいないだろう。さらに言えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」を論じるものが自分でその生データ全てに目を通している（データの取得、処理の過程全てに主体的にかかわっている）必要性もないだろう。「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマに照らして必要な統計処理が施された二次的なデータがあれば充分である（妥当性は出典の明記をもってかえられる）。
別の例としては、「周期ノイズ」などのように明らかにノイズと分かるようなものをフィルターでカットするケースがある。意図的にフィルターをかけなかったとしても、（例えばMP3のように）装置の特性から特定の周波数成分がカットオフされるなどのことは多々ある。それらのカットオフは必ずしも問題とならず、問題にならない場合には一々そういうカットオフがなされていることを書かないことがほとんどである（言い換えれば、カットオフのない計測機器など世の中に存在しない）。
そのほかにキャリブレーションの問題がある。通常の計測機器は、キャリブレーションが必要である。例えば、液柱温度計における一次情報は、厳密には温度そのものではなく液柱の高さであるが、「水の沸点の温度」（標準の専門家が世界最高レベルの精度を競うようなケースを除く）を調べるときに誰もそこまで開示しろとは言うまい。特にことわりもなく「キャリブレーション後」のデータを掲載すればよい。もちろん、キャリブレーション方法や統計処理などの方法の妥当性が自明でない場合には、Methodの欄で明確にその手法を述べておく必要はある。学生実験のレベルでは、キャリブレーションは考察に該当する場合もある。
また、小数点の切り上げや、単位の表記などについて、いろいろな約束事が存在する。これらについては、第一義には投稿規定に従い、投稿規定に明記がない場合には、国際規格に従うべきだが、国際規格内でもいくつかの混乱が見られるため、例えば単位の換算や、上本等に解説をゆだねる。また、曲線回帰等、「考察」的な要素の多いものについては、"Discussion"の役割と構成にて後述する。
結果と考察の違い
"Result"と"Discussion"の境界は、"Result"と"Method"の境界同様、現実にはそこまで明確ではなく、実際の論文でも、"Result"と"Discussion"（場合によっては"Result"と"Discussion"と"Method"）が結合されることがよくある。一般にどこまでが結果で、どこまでが考察なのかは、研究目的に依存する。この線引きの1つの目安としては、ある“事実”が、それの立証に、ある程度高度な推論過程を要求される場合（自明でないあるいは自明でないという立場をとる）には、「仮説」であり、考察に記述すべきであるが、推論過程が単純な場合には"Result"の中で述べてしまってもよい。初等的には“Discussion”には主観が入り、“Result”には主観が入らないというが、主観と客観の差というのは案外曖昧な点もあり、場合によっては表現の問題であることもある。この背景には、測定方法が高度化し、「一切の解釈を含まない純粋な意味での結果」というものが得にくくなっていることがある。しかし、事実と意見を峻別するセンスの重要性は依然として変わらない。このように、Discussionの部分では、「正しい、正しくない」や「適切、適切でない」という問題がますます難しくなる。
提案した学説が自明か否かについては、卒業論文のような習作的なものでは、ある程度熟達したものにとっては、その解釈が自明となる場合もある。さらにいえば、ノーベル賞クラスの論文のにおける考察ですら、「現在の立場」からみればほとんどの研究者にとって自明あるいは常識的なことになっていることが多い。その意味において、「自明でない」という言葉の意味は必ずしも自明でない。自明でないことの基準としては、1つの基準としては、学術論文としては「この論文を提出する以前に誰も同様のことを主張していない」ということがあるが、「同じか違うか」にも解釈を要する部分がある。
考察は難しいか
考察すべき事柄は、研究の目的、つまり「何をどのように明らかにするのか」を確定した / 確定できた段階において機械的に決まる。通常は、実験初期に「何をどのように明らかにするのか」が確定した段階で研究する対象に関する大まかなモデルをいくつか立て、実験の計画を立てる。この時点で実験、データの解析、シミュレーション、理論的な検討、仮定すべき事柄は自動的に決まる。これに従い計画段階で構想したモデルのうちいずれかを明確に支持あるいは反証する結果が出た場合には、わざわざ論文に投稿するだけの価値があるか否かはともかくとして自動的に考察も含めた論文が作成できる。
逆にいえば、どれだけ立派な目的があり、どれだけ沢山データが出ても、上記のような流れで考察が機械的に導き出せない状況であるならば、実験者がよほど未熟な場合を除き、目的、取得すべきデータの測定計画の少なくとも片方を修正せねばならないということになる。考察が出来ない理由としては、得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合（非常によくある）か、あるいは計画段階の予想を大きくはずれる結果となったか、実験の計画がほとんどまともに行われていなかったかである。このようなケースは、考察が難しいというよりも、実験計画自体に問題があったと考えた方が良い。得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合というのは、得られた結果の一部、あるいは全部が当初予想したモデルのいずれとの関係も微妙、つまりポジティブな結果ともネガティブな結果とも言い難いことである。得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合はよくあり、したがってリサーチクエスチョンを思い付いた直後に本式のデータを取ろうと試みることは賢くない。通常は、いくつものリサーチクエスチョンをもち、どういうデータが面白いのかをよく熟考した上で、際立った特徴のあるデータが取得される条件等に関する辺りをつけるための「予備実験」や「基礎検討」をしつこく行う必要がある。「予備実験」や「基礎検討」に関しては、必ずしも「実験計画法」が理想とする「全盲」な実験を行う必要はない。そのようなことをすれば、逆に何を行っているのか分からなくなる場合がある。実験計画法が理想とする「全盲」な実験は、「実証実験」の際に行えばよい。このときには、既に研究の勝負は終わった後である。
得られた結果の一部が当初予想したモデルと反していたとしても、「一部のデータを除き、提案したモデルと合致している」という言い方で論文にすることもある。この場合は、扱っている問題の難易度にもよるが必然的に提出時の評価は下がる。合致しなかったデータを棄却する理由を明確に示せた場合に、その旨を考察で述べるか、あるいは読者に余計な混乱を与えないためにそのデータ自体を論文執筆段階では無視して論文にする。得られた結果の一部が当初予想したモデルと反している場合に打てる別の手段としては、実験結果と合致するモデルを逆に考案することである。このようなモデルが提案できた場合には、通常は最初から合致したモデルを示すことを目的として論文を書くため、考察を記述する段階では機械的な考察が可能である。モデルの修正もデータの棄却もできない場合にはそもそも実験の計画自体を根本から見直すか、あるいは実験の精度等を根本から工夫し直さねばならない。
教養課程の学生実験の場合には、実験の目的も、過程するモデルも、実験の計画も既に与えられた物を用いる、つまり実験データ以外のものは全て与えられたものを使うことが多いため、考察すべき事柄自体も、その主幹たる部分については天下りに与えられているに等しい。そのため、論文における考察において最も重要な「実験結果との間をつなぐ推論過程」の記述は、あらかじめ与えられた公式と自分のデータとを比較して機械的な処理をしてそれを文章にするだけの機械的な作業になる。また、提示した仮説を検証するために行った実験方法の妥当性も一般の論文では重要な考察の対象だが、学生実験では、この部分については十分に考えて作り上げられていて、もはやその妥当性を云々する余地はほとんどなく、実験装置を予備的に評価する時間も与えられないため、できたとして「なぜこの構成が最適なのか」を自分なりに考えた結果を記述する程度である。学生実験の目的は仮説 - 実験 - 評価という実験科学の方法論を体験することが目的なので、このような過程を忠実に体験することは、実験家としてのセンスを磨く上で重要であり、考察の主幹の部分が機械的であってもきちんと書かねばならないが、一方で教官においてはそれだけではあまりに機械的すぎるため評価を与えない場合がある。学生実験において本筋の考察だけではだめだとする考え方も一つの見識ではあるが、現実の論文において重視される「問と解の合致」の重要性が十分教育されない結果につながる可能性があり、本来考察すべきことを十分に論じず、瑣末なことをばかり論じる傾向を助長する危険もある。
"Conclusion"の役割と構成
この論文が何を問題とし、どのような方法で、どのような根拠からどのような解をあたえたのかについては、通常は、これ以前の項目において十分な議論をしているはずであるが、これを簡潔にまとめる。
概要をまとめるという意味においてAbstractと同様の役割を担うが、特にこの研究で得られた知見が何で、何がオリジナリティーなのかを強調する点がAbstractとの決定的な違いである。場合によっては、「今後の課題」も書くこともある。
通常の場合は「本研究では、<<目的>>について、<<手段>>という方法 / 観点から調べた。結果、<<結果1、2、…>>が分かった。これらの結果はモデルAとよく一致する（<<考察1>>）。これらの結果が生じた原因としてA、B、Cが考えられる（<<考察2>>）」のように書く。
Appendicesについて
Appendicesとは付録のことである。本項目は、付録であるため、構成があまり明確ではないが、本文中にあると論旨の直線性を乱すが論文中に是非含めたいものがまとめられる。具体的には、測定された生データ、回路図、開発したコンピュータプログラム、機械図面、詳細な装置構成、詳細な計算過程、理論の導出の過程の詳細等が記載される。
従来は、原著論文（特にショートレター）の場合、ページ数の兼ね合いから付録を作成するのは困難であったが、最近では"supplemental information"や、"supporting online material"等といった名称のオンラインのファイルを作成することができることもある。Web上にAppendicesを置く場合には、動画や音声等が置ける場合もある。
詳細は、各誌の投稿規定を参照のこと。
その他の部分についての記載
IMRAD型の文章といわれる文章にはI、M、R、Dやタイトル、アブストラクト、Appendices以外に、参考文献一覧や、著者一覧、脚注、謝辞や付録などの項目がある。これらについては投稿規定等を参照のこと。なお、参考文献一覧については、参照 (書誌学)の説明も参照のこと。
関連規格・歴史等
歴史については、例えばWuを参照のこと。
論文に関連する米国の規格としては、ANSI Z39シリーズがある。同シリーズにおいて、IMRADに関して、直接定めた規格としては、既に廃止された規格ではあるが、ANSI Z39.16がある。同Z39シリーズのうち、現在も有効な規格であり、かつ、論文の構成に言及しているのはANSI/NISO Z39.18 - 2005 (R2010)である。ANSI/NISO Z39.18 - 2005 (R2010) では、IMRADという用語を直接規定していないが、前記規格の第三章にて、IMRAD型と同一の形式を紹介している。
日本においては、論文に関係する規格として、科学技術情報流通技術基準がある。この規格は、句読法や引用の仕方、書誌情報などの枝葉の内容に特化した規格であり、論文本文の構成についてはほとんど言及していない。
また、関連書籍の多くが国立国会図書館による図書分類においては、論文作法（ろんぶんさくほう）（ID 00569683 分類記号 M112 (NDLC); UC813 (NDLC); 816.5 (NDC9)）というジャンルに入っている。
アカデミックスキル教育の観点から
本節では、IMRADに関する諸概念に関し、一般的な学校のカリキュラムとの関係を述べる。
その他の関連書籍
IMRAD型という言葉を明示していない科学の論文の解説書や、学生実験の指南書、文章技術の本、「研究のやりかた論」の本もあり、ここに引用した文献はいずれも優れた定評ある文献だが、これらの本で挙げられている論文の構成法は、IMRAD型そのものである。この中で、特に木下は、I、M、R、D等の文章の構成要素がどうあるべきかの解説が厚く、David Carr Bairdは、結果の処理の仕方や考察の論じ方の解説が厚い。小田中は、段落レベルの構成法（いわゆるパラグラフライティング）に強く、西村は、「執筆計画」などを詳しく解説することで、どういう段取りで論文を書けばよいのかの解説が厚い。また、身延、中田は、初心者が初めて科学技術論文を作成する上で大事なことを、研究開始の段階から詳しく説明し、初心者でも研究の流れを把握しやすい内容になっている。つまり、知的な労働を行う人間が行えなければならない最低限の能力の1つであるところの「自ら調査（何をどういう方法で調べるか）を計画し実行する」方法についても、興味深い考えが載っている。見延には、統計図表の扱いかたなど、本節では詳しく述べられなかった事柄も解説されている。Allemは、博士課程向けの研究生活ガイドなので、独創性を重視するきらいがあるなど、初心者については少々志が高い側面があるが、時間管理や自己管理等を含む基本的なスタディースキル / アカデミックスキルについて丁寧に解説されているため、研究経験のない者でも充分に読めるものと思われる。グリンネルは研究現場の少々生々しいところまで言及している。