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IMRAD
論文の読み方とIMRAD > 実験方法の理解

実験方法に関しては、最低限把握したい事柄としては、
主要なパラメータの名称とその値（オーダー程度でも可）
測定精度
測定原理、及びその妥当性
実験装置の構成（模式的でも可）
などがあるが、特に装置構成や測定原理は省略されることが多い。このような場合は、別途、特許文献、装置専門誌、専門書、メーカーのカタログや、総評的な論文を参照する必要がある。
世の中にある様々な計測手法、作成プロセスの中には、原理が難しいものが多数ある。すなわち、「なぜその方法で、測定対象が測定できるのか」「なぜそのような方法で、そのようなものが作れるのか」をきちんと説明することが難しいことがある。特に後者については、論文の著者らを含め、世界中の科学者が、誰もきちんと説明できないような場合さえあり得る。
しかし、例えば測定装置の装置構成や実験手順の把握だけならば、高校物理程度の知識で理解できるものがほとんどということにも注意したい。たとえば走査型トンネル顕微鏡（コンスタントハイトモード）は、装置構成の核の部分は、鋭利に尖った針と、前記の針を試料に対して水平に走査する機構と、試料 - 探間に電圧を印加する機構と、試料 - 探針間に流れる電流を測定する機構に尽きる。いずれも、高校物理程度の知識で理解可能である。この場合でも、測定原理やデータ解釈については、そこまで簡単ではない。最低限の測定原理を理解に留めても、少なくとも量子力学の初歩的な知識は必要となる。
DNAの複製を行うPCR法も、装置構成や、実験の手順の把握といった観点からはそこまで難しくない。DNAの溶液にいくつかの試薬を加えた試験管に対し 数分間の間に50℃〜90℃程度のレンジで規則的に温度昇降させればDNAが増えていくというだけである。ただし、その原理の理解や、最適条件や、阻害要因の考察等を行うことは、少なくとも学部3年相当の分子生物学の知識が必要で、装置の設計は熱工学的に極めて難しいとされる。
装置構成や実験手順のついては、論文自体にはっきりとした記述がなくても特許文献やカタログから情報を得ることができる場合もある。特許は、装置構成については近い時期に同一著者により別途特許文献が提出されている場合があるものの（下表参照）、論文に引用されない場合が多数なので調査時には注意が必要である。そのようになる理由の一つとしては、特許には権利書としての性格があり、裁判等で不利にならないような工夫をされている部分や、過去の判例等の影響を受けた記述の仕方をとることになるため、必ずしも科学的に正しいとはいえない記述が入り込む余地があり、よほどの場合を除き、論文の世界では「信頼性の高い文献」とはみなされない傾向があることによる。
「論文の内容が分からないから参考文献をあたり、参考文献の内容も分からないからさらにそこから別の参考文献をあたる」という悪循環、あるいは「分厚い総評から始め、1冊を読み終わるのに1年以上かかりそれまで何も出来ない」ということは往々にしてある。このようなことを回避するために初心者は、指導教官もしくは先輩が良い研究結果を出している研究室等で研究をスタートさせた方が良い結果を得られやすい。
論文の読み方とIMRAD > より高度な理解

「自分の研究をよりよくするための糧」「新しい研究テーマを考える上でのヒント」「基礎知識の収集」「論証の仕方（推論の仕方）を学ぶこと」を目的とした読み方が出来るようになった後には、批判的な読み方ということを要求される。「批判」というのは思いつきレベルであっては価値がない。批判的な読み方とは、具体的には
「なぜこういう結論に至ったのか」
「他には方法がないのか」
「もし自分だったらどのような戦略を採用するか」
「次の課題は何か」
などに着眼する読み方である。
"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から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。
"Introduction"の役割と構成

Introduction（緒言、導入）では、コンテクストの確立、つまり「どのような方法で、何を、どこまで明らかにしようとするのか」といった、文章全体の見通しを立てる役割を担う。文章全体について大まかな理解を与えるという点では、アブストラクトと重複した役割を持つ。ただし、Introductionの役割の第一義は「問題提起を行う役割」や、「その問題に取り組むことの重要性を主張する役割」をもつことで、そこに最大限の重点が置かれることがアブストラクトとの決定的な違いである。人によっては「時間がない場合には「どのような問題提起を行ったのか」と「それにどのような答えが与えられたのか？」だけ読めばよい」とまで言うぐらいなので、問題提起、つまり問いを発する役割をもつこのパートは、見方によっては文章全体で最も重要な部分とも思える。
序論の構成要素とその概略について、表4にまとめる。通常は、研究背景 (Background)、研究目的 (Objective) は必ず記述され、場合によっては研究方法 (Methodology) の概略及び結果の概略、結論の概略も記述される。なお、研究背景、研究目的等、それぞれの構成要素が、Introduction全体の中でどの程度の分量であるべきかについて、一応の目安を示す。研究背景、研究目的の部分は、Introductionの項目において最も重要となる項目である。そのため、研究目的が序論全体の2/10程度、研究背景が5/10程度がよいとされる。また、研究方法の概略、結果の概略、結論の概略がそれぞれ全体の1/10程度がよいとされる。記載の順番は、下表の通りとすることが多い。
表4: Introductionの構成要素とその役割
| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
研究背景 (B): 先行研究の流れを文章全体の主題に即して概説する。具体的には、研究目的の項目において提示する問題（主題）に関連して、どのような人間がどのような研究をしていたのかをまとめる。論文では、「主題を解決する必要性」、「関連する分野の研究動向の中での当該研究の位置付け、意義」、「研究の独創的な点や特色ある点」を必ず述べる必要がある（背景、目的、考察の少なくともいずれかにおいては述べられている必要がある）ため、少なくともこれらの議論を行う上で必要な素材を全て書き出す必要がある（これらの議論自体はここで行わないことが多い）。また、必要に応じて、「考察で用いるデータ」や「実験方法の参考にした文献」を引用し、概要を述べる（後述の「研究方法の概要」で述べる場合もある）。
研究目的 (O): 文章全体の主題、つまり、『何を明らかにするのか』を規定する。また、何故、その問題に取り組む必要があるのかや、その問題に取り組むことの重要性を論じる。
研究方法の概略 (MI): 研究目的において発した“問い”に、具体的にどのような手段、手法で“解”を与えるのか（実験方法、調査手法）の概略を示す。つまり、「解決方法」の指針、「解法の鍵となるキーワード」（着眼点）や「その解決方法を選択する理由」を簡潔に書く。また、その実験方法、調査手法をとったのかが分かるよう、その理由を簡潔に述べる。
結果の概略 (RI): 序論で提起された問題を解決するために行った実験、調査の過程で得られたデータのうち、次の「CI」を述べるのに必要なものに限って1〜2文程度で簡潔に述べる。
結論の概略 (CI): 序論で提起された問題が本論においてどのように解決されるのかを手短にまとめる。
上記、表4の「研究背景」について、補足をする。研究背景とは、先行研究のレビューと同義と思って大方の場合差し障りない研究背景を述べる理由は、自分の研究の意義付けや、自分の研究の正しさを増強するためである。具体的には以下の少なくとも1つであることが多い。引用した論文については、方法の説明の省略を他の他の文献に委ねる場合等を除き、必ず本文で、比較、考察時に、引用した論文について、言及せねばならない。
これまでの研究の中で、自分の仮説を議論する上で、根拠を与えるあるいは比較対照となる論考やデータを持っている論文をリストする（研究対象に共通性、類似性が認められる論文、書物を探す）。
自分の研究を遂行する上で、手法を“パクる”対象となる論文をリストする（研究手法に共通性、類似性のある論文、書物を探す）。
先行研究の不足を指摘することで、自分の研究の意義付けをする（前記の少なくともいずれか）。
"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"の役割と構成 > 実験を用いた論文において"Method"に記載されるべき事柄

この項目に記載すべきことは、
実験に用いた装置の構成
測定原理（なぜ自分達が用いた装置の構成で測りたいものが測れるのか）
実験手順（実験の大まかな流れ、装置の操作手順、試薬の配合手順等）
測定条件
データの解析方法
などである。また、必要に応じて、考察の展開に必要な理論的な準備を記載する。理論的な準備のために、Theoryという項目を別途用意する場合がある。項目"Theory"を用意する場合は、通常は、Methodの前に置く。「Introduction内の研究方法の概略 (MI)」を省略した場合には、場合によっては「問題解決の着眼点を示すこと」や「その方法を選択した理由を述べること」もここで行う必要がある。
必要に応じ、予備知識の補足を与える場合もある。予備知識の補足を行う場合には、説明するべき概念の、
定義 / 特徴付け: （例: 「1Nとは1kgの質量を持つ物体に 1m/{s}^{2}の加速度を生じさせる力」のことである）
起源: （例: 電場の起源は空間上に電荷が存在することである）
他との関係: （例: 電荷は電場を生み、電流は回転する磁場を生み、電場の時間変化も回転する磁場を生む）
定義の妥当性 / 存在証明の概要:
大まかな見通し / オーダー、スケール直観的な理解を助けるための小話: （人体の中の電子が陽子より1パーセント多いとすると地球全体の重さを持ち上げるくらい強い力が生じる（by ファインマン））
例
等を説明することが考えられる。予備知識に関する情報を与える場合には、研究目的、研究方法、読者層を意識して何を書くかを検討する必要がある。つまり、どこまでを自明としてよいかは、論文の内容に強く依存する。論文の作法の常識に立つと、このような研究背景で先行研究内での磁場の定義をまとめた上で、ResultやDiscussionでどのような立場に立つのがよいのかをしっかりと述べる必要がある。
理論的な予備検討や、解析に用いる手法の道具立て等を目的として、Theoryなどといった項目を置く場合がある。数式を利用すると、言葉では説明しにくい、誤解を招くことがある事柄を明確に記述でき、込み入った説明を行う場合には分かりやすい記述ができる。一方で、「見た目」がいかつくなり、一般向けの書物では「数式が1つ増えるごとに読者が半減する」といわれる。また、特にショートレターでは式変形等の過程をあまり詳しく書かない傾向があるが、式変形等の過程に飛躍が多いと、数式を使うメリットが半減する。
"Method"の役割と構成 > "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"の役割と構成 > "Method"と図表

Methodの項目では、図表として、
実験に用いた器材、試薬等のリストを示す表
装置構成を示した図面、装置の写真、設定条件等を一覧にした表
実験手順などを図解した図
ソフトウェアのアルゴリズムや、実験手順等を示すためのフローチャートやステートマシン図
等が、記載されることが多い。
実験手順などを図解した図、即ち俗にいうポンチ絵は、このパートにおいて、きわめて重要であるため若干補足する。まず、通常、このような図面は、模式的であることが多く、構造や構成の特徴が顕著にわかるように記載するのが望ましい。また、寸法そのものが重要な場合には、機械図面の一般的なルールに従った記述がなされる場合もある。また、模式的な図面であっても、機構系の論文で特に、構造が重要な場合には、機械図面の基本的な知識、例えば、第三角法やハッチング等の知識を仮定している場合がある。
しかし、テクニカルイラスト、特に模式的な構造、構成説明用の図面の書き方そのものについて記載した文献は少ない。類似の目的の文献としては、まずは、機械図面に関する文献であり、第三角法やハッチング等については、示唆するものが大きい。一方、模式化、簡略化という観点からは、意識の違いが存在する。模式化、簡略化という観点からは、俗にいう「パース」といわれる分野の文献にいくつかの記載がある。その他には、テクニカルイラスト作成によく用いられるソフトウェアのマニュアルから、作成方法そのものを見るといった方法も考えられる。テクニカルイラスト作成によく用いられるソフトウェアとしては、パワーポイント等のオートシェイプは比較的ポピュラーである。オートシェイプでは、俗に「黄色いハンドル」といわれるもの（「調整ハンドル」）を操作することで、比較的複雑なテクニカルイラストを作成できるが、国際誌に投稿される論文においては、Illustratorや、場合によっては3D-CADを用いた図面が用いられることもある。
"Method"の役割と構成 > "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。
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例

Methodsの記載例を以下に例示する。
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例 > 「情報の参照先を示す」表現

本パートでは「follow」、「above」、「below」、「abovementioned」、「aforementioned」、「are described」、「are as described」 のような「情報の参照先を示す」表現が多用される。
"XX are as follows. XXは以下の通りである。"
"Following are XX. 以下はXXである。",（参考 ）
"XX are listed below. XXは以下の箇条書きの通りである。"
"XX are as described in YY. XXはYYに述べる通りである。"
"XX are as described above/below XXは、前述/後述の通りである。"
"Details of a concurrent control cohort are outlined in Table S3 in the Supplementary Appendix, available with the full text of this article at NEJM.org. 同時対照コホートの詳細は、NEJM.orgにおいて本論文の前文と共に提供される補足資料の表S3で概説されている。", (英文は  より引用)
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例 > 実験デザインについての記述

科学的な実験においては、実験のデザインが重要である。
すなわち、必要に応じ以下のような情報が提示される必要がある。
どのような測定手段を用いて
どのように測定対象をグループ分けし、
それぞれのグループにおいて、
どのような設定/測定条件において（実験条件の振り方、刻み方を含む）
どのような順番で
どのような数サンプル数だけ測定し、
得られた結果を
どのような手段で可視化/比較/統計的に解析するか
そのような場合の記述例を以下に挙げる（本例は架空の研究に基づく）。なおここでは解説のために、表形式にして、文に番号を振っているが、現実の論文において本文が表形式になっているわけではない。
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例 > 実験デザインについての記述 > 例1：グループ間の差の検定の例

サンプル：「無作為に抽出された50代以上の男性100人を」
グループ分け：「酒を1日に500 mL以上飲む群と、それ以外にグループ分けし」
比較するデータ：「体重を比較し」
検定量：「2集団の平均値に差がないという帰無仮説を」
検定方法:「t検定によって検定した」
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例 > 実験デザインについての記述 > 例2：1因子実験の例

サンプル：文献1に記載のレシピ（タマゴ焼き）について、
制御因子：卵2個あたりの砂糖の量(g)を
条件の振り方(水準の設定)：10g - 20g の間で2g刻みで振り
比較するデータ:100人の被験者に無作為に配布し、味をとてもまずい(1)〜とてもおいしい(5)の5段階で評価してもらい。
統計処理：それぞれの条件に対し被験者がつけた評点の平均値と、ばらつきを評価する。
"Method"の役割と構成 > Methodsの記載例 > 実験プロトコールの記述

以下は、架空の研究について、Methods部分に実験プロトコールを記載した例である（例は架空の研究の架空の結果である）。なお、ここでは解説のために、表形式にして、文に番号を振っているが、現実の論文において本文が表形式になっているわけではない。
| ＃ | 原文(Original text) | 英訳(English translation) | 備考(Notes) |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | ◆X細胞の継代作業 | ◆Sub-culturing of X cells |  |
| 2 | ディッシュ(本節ではディッシュAと称す)内の細胞がある程度増えたら、継代作業を実施する。 | After the cells, in dish (dish A in this chapter), increase to certain level, it should be sub-cultured. |  |
| 3 | 継代作業とは、ディッシュ(ディッシュA)内の細胞を回収し、一部を別のディッシュ(本節ではディッシュBと称す)に移し替える(播種する)作業のことである。 | Cell passaging is a process that harvests cells from dish (dish A) and trans locates (seeding) a part of it to another dish (dish B in this chapter). |  |
| 4 | 継代作業を実施するタイミングは、ディッシュA内の細胞密度が概ね90%コンフルエントになったタイミングであり、そのタイミングとは、元のディッシュA (ディッシュA)に細胞を播種した時点から概ね3日後である。 | Cell should be passaged when the density of the cell, inside the dish A, is 90% confluent. Cell should be passaged 3 days after seeded in dish A (dish A). |  |
| 5 | 継代作業の詳細な手順は、概ね以下のとおりである。 | Detailed procedure of cell passaging, in general, is as follows: |  |
| 6 | 工程1.培地除去:CO2インキュベータからディッシュAを取出したのち、ディッシュAから培地を除去する。 | Procedure 1. Medium removal:Take out dish A from CO2 incubator and remove medium from it. |  |
| 7 | 工程2.洗浄:続いて、洗浄液をディッシュAに注ぐ操作と除去する操作を数回繰り返すことで、細胞を洗浄する。 | Procedure 2. Washing: Wash the cell by repetitive action of pouring and removing cleaning liquid in the dish A. |  |
| 8 | 洗浄完了時点ではディッシュAから洗浄液が除去されている(ディッシュA内には洗浄液が無い状態)となる。 | At the completion of cell washing, washing solution should be removed from dish A, completely (No cleaning liquid in dish A). |  |
| 9 | 工程3.酵素処理:細胞を、ディッシュ底面から剥離させるために、細胞接着を切断する酵素をディッシュAに分注する。 | Procedure 3. Enzyme Treatment:Dispense the enzyme that separates cell adhesion, in dish A. It will detach cell from bottom of the dish. |  |
| 9-15 | (中略) | (中略) |   |
| 16 | 工程8.ディッシュBの準備:新しいディッシュ(ディッシュB)に、あらかじめ新鮮な培地を分注しておく。 | Procedure 8. Preparation of dish B: Dispense fresh medium in new dish (dish B) in advance. |  |
| 17 | 培地の分注量は、液面の高さがディッシュの高さの1/3程度となるような量とする。 | The amount of medium, to be dispensed, should be one third of the height of the dish. |  |
| 18 | 工程9.播種: 続いて、ディッシュBから電動ピペッターを用いて吸引した培地の一部(約5mL相当)を、工程7の遠心管に分注し、上記のペレット状の塊をほぐすようにピペッティングをする。 | Procedure 9. Seeding: Dispense a part of medium (approx.5ml), which is absorbed by using electric Pipetter, into centrifugal tube (mentioned in procedure 7). And pipette to loosen above mentioned cells in pellet-shaped mass. |  |
| 19 | その結果得られた液体成分を、再びディッシュBに戻す。この作業を、ペレットが消失するまで繰り返えす。 | Return the resulting fluid to dish B. Repeat the process till the dissipation of pellet. |  |
| 20 | 注意事項1：工程2の培地吸引の工程においては、以下のことに注意すること。 | Precaution 1: Note the following, in the process of absorption of medium in procedure 2. |  |
| 21 | 図1のように、ディッシュを左手（利き手の反対の手）で持ち、アスピレータを用いて培地を吸引する。 | Hold the dish in left hand as in figure 1 (another than dominant hand) and absorb the medium by aspirator. |  |
| 22-28 | (後略) | (後略) |   |
"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"の役割と構成 > 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。
"Result"の役割と構成 > Resultの構成 > 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。
"Result"の役割と構成 > Resultの構成 > 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。
"Result"の役割と構成 > Resultの構成 > 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。
"Result"の役割と構成 > 図表とResult

Resultで掲載するデータは、グラフの形で表現することが多い。科学的な論文でよく使われるグラフは、物理量の相関（時間的推移を含む）と、測定値のばらつきを見るのが目的であることが多く、
二次元分布図（2D mapping、カラーマッピング）、等高線図、およびそのラインプロファイル（断面プロファイル）
散布図、エラーバー付き散布図及びその回帰曲線
ヒストグラム
が用いられることが多い。
統計図表のありかたについては、「論文の読み方とIMRAD」の項で既に言及しているため、以降論文おいて、望ましいグラフのありかたについては、例えばやに実例付きで説明されている。
比較的新しい書物では、グラフ、図表の多用を推奨している場合が多い。実際、データがたくさんあった方が根拠の信頼性は増す。一方、古い文献では、図表の多様を推奨しない記述がなされている。この背景には、図表を組版する際の出版社側の負担の大きさが挙げられている。組版の負担は、現在では、そのようなことは問題にならないが、90年代前半までは深刻な問題であった。実際、90年代前半までは二次元分布図や等高線図は手書きのことすらあった。最近ではパソコンの進展により、コンピュータで作られるのが普通で、原著論文にも頻繁にカラフルな2D mappingが掲載されている。しかし、ソフトウェアの効果は限定的で、Origin等の一部のソフトでは最近では、データをX、Y、Z型のまま直接等高線グラフにできるようになっているが、Excel等では、現状は、毎回データをマトリックス型に変換する必要があり、階調の付け方にも制限がある。また、ラインプロファイルを入れることも難しい。
"Result"の役割と構成 > 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。
"Discussion"の役割と構成

"Discussion"では、概してResultsで示したデータがどのような傾向を示しているのか、あるいはどのような意味を持つのか、それはなぜかをといったことを説明する。
IMRaD形式の論文における“Discussion”という用語の和訳は、（議論ではなく）考察である。国語辞典であるデジタル大辞泉によると、「考察」とは「物事を明らかにするために、よく調べて考えをめぐらすこと」と記載されている。ゴウビルド英英辞典には“Discussion”の定義として
“the examination or consideration of a matter in speech or writing”
と記されている 。
George M. Hallらの記した文献には、
Discussionのパートには以下のことが記されるべきと書かれている。
研究結果の要点:この研究の結果得られた主要な知見とその意義を記載する。
Methodの評価:研究手法の長所・短所、妥当性について率直にコメントする。
先行研究との比較:自身の研究と先行研究で得られた知見の類似性・相違点、あるいは先行研究と統合することで得られる知見について言及する。
理論的・応用的含意:今後の理論的研究や応用にとってどのような意味があるかを述べる。
今後の発展:研究で明らかにできなかった点等、今後この分野でどのような研究が求められるか自分の考えを書く。
また、ある者は、以下のような類型化をした解説をしており、
さらに、結果や結論のパートの記載と対比している。
英文校閲業者エナゴ社のブログによると
には、
といったことが書かれている。
何が書かれるべきであるかということについて、大雑把なレベルでは多くの者の見解は一致するが、具体的なレベルになるといろいろなパタンがあり、論旨や分野によって最適な形態は変わってくる。上記以外にも、例えば、"Discussion"で得られる結論（提案する学説）は、通常は、Introductionにて「明らかにする」と述べられているはずであるが、必要に応じこのパートに事柄明記してもよい。別の見方をすると、提案する学説と、実験結果との間をつなぐ推論過程（論拠）を記述、説明するのが、このパートであり、先述の「トゥルーミンの三角ロジック」においては、「推論過程」に相当することを記載する。
Discussionに記述する結論、即ち論文全体で提案する学説は、Introductionで発した問い（つまり論文の主題）の解でなければならない。ただし、Introductionで発した問いのほうを、「解」にあわせて記述するため、この問題については、深く考える必要は実のところは大きくない（書き方の問題としては非常に重要であるが）。
必要に応じ、研究目的の達成度合いを評価をここですべき場合もある。なお、前述のとおり、ここで提案する学説の根拠として、Resultで示した実験結果に加え、必要に応じて、他の研究結果を引用することはよくあるが、ここで引用する他者（過去の自分を含む）研究結果は、通常はIntroductionあるいは、Methodでそれに触れておかなければならない。必要に応じた詳述をここで行うことも可能である。
"Discussion"の役割と構成 > 考察のスタイルと考察に書かれるべきこと

形式においては、以下のことが記載されていることが多い[要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号](前述の“論文の論点とデータの解釈”の節参照)。
研究成果のうち重要なトピックについて、重要性の説明をする。
研究成果に対して要約し、さらにコメントをつける。
データの解析/可視化(データの特徴や傾向の把握,異なるデータの比較,自分のデータと先行研究との比較)、あるいはその要約
データから得られた気づきや論点に対する簡単なコメント
データから得られた気づきや論点の掘りさげ(法則性の発見,定式化、理由,メカニズムの推定)
Introductionの「研究目的」で提案した仮説を、実際に考案したモデル等を含め詳しく書く。
データの解釈において普通に考えると納得のいかないだろう事柄について、なぜそうなるのか理由を説明する。
実験の結果、および他から引用した結果を総合したものが、正しく、「提案した仮説を立証している」ことを書く。
Introductionの「研究背景」説明した関連する先行研究に対する位置付け、意義を書く。
実験手法の妥当性を、「提案した仮説を立証する」という観点から評価する。
内容面においては、以下のことが記載されていることが多い[要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号]。
実験データの意味の再説明
実験を説明するモデル,メカニズムの提示
特徴的なデータの抽出
論点の抽出、説明
データの変な箇所（単純に考えるとおかしく見えそうな箇所）の指摘と、その説明
いくつかの論点に基づいたデータの分類、比較（先行研究との比較を含む）
データ間の相関関係の把握、因果関係の推定
実験の精度と誤差,信頼性についての検討。
行った実験での検証の限界の検討。
今後どのような研究が望まれるかの提示。
"Discussion"の役割と構成 > データの理由づけとしての考察

実験系の論文において、重要な考察事項は、データが「なぜそうなるのか」を説明することである。したがって得られたデータに対して、「説明を要する箇所」や「特徴的な個所」を指摘して得られたデータや、その特徴の理由付けをするといった考察（実験速報型の考察）は、実験を伴う場合には必ずなされる。
したがって、データを読む力が必要である。データを読む力には、「A ⇒ B、B ⇒ Cといった論理的な思考に基づく周到なプロファイリング」と、「なんとなくデータのこの辺に何かがありそうだ」という直感の両方が必要であるが、論理と直感のバランスは難しい。データを論理的に読む能力としては、以下のことができる必要がある。
データの値そのものがどの程度の値になるかを予想する
データの傾向がどのようになっているかを予想できる
まず、データそのものの値については、簡単なオーダーエスティメーション[要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号][要ページ番号]からかなりのことがわかる。例えば、DNA溶液の濃度が数mol/mlとなることは、そうそう考えにくいといったことは、塩基長や1bp当たりの分子量やアボガドロ数、PCRの初期鋳型量の典型値等から簡単な算数で求まる。このように、データそのものが概ねどの範囲にあるかという視点はデータが正しいか否かを論証するうえで一つの指針となる。ただし、オーダーエスティメーションと実際の値が数桁違うことは確かにある。例えば原子間力については、角材を引きちぎるのに必要な力からオーダーエスティメーションで求まる力よりも数桁高い力が測定されるようである。このような場合には精密なモデル化に基づいた詳細な検討が必要となる。
データの傾向については、例えば、データを曲線に表してみたとき、その曲線がどのような増減をたどるかを記述あるいは予想し比較することで論証される。このような場合には、データの曲線のあるべき姿を論理的に把握できることが重要である。例えば、塩酸で金属を溶かすことを考えた場合、
塩酸の濃度を増やした場合
塩酸の量を増やした場合
に、金属が溶ける速さがどのように変化するかという問題を考えた場合で、「溶ける速さ」を、時間を固定し、金属の減った量を前後比較してみた場合、まず、前者は明らかに濃度が高くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう。後者についても、実際には量が多くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう（濃度の変化が緩慢になるため）。このような予想は、反応速度論の反応曲線から立てられる。またPCRの場合でも、初期鋳型量が同じならば、最初はおおむね同じ曲線をとり、終末地点で差異が得られるだろうなどといった予想が立つ。このように、データの傾向がどのような増減をたどるのかといった問題については、大学院の入試問題中で、問われることもある。例えば総研大の遺伝学専攻の入試問題には、そのような問題が多数記載されている。
その他に、
データ自体の顕著な傾向について指摘できる
一つ / 複数の視座からデータを比較することができる
といった能力も必要となる。顕著な傾向は変化が急峻である箇所や、変曲点等、現れやすい個所がいくつか存在する。また、データのあるべき姿に照らして「比較せねばならぬ箇所」や「顕著にずれがある個所」などといったこと、データ間で一見矛盾しているように見える箇所等を指摘し、理由が説明できれば理由を説明していけばよい。
より、高度な考察、即ち「モデル化」にまで踏み込んだ場合には、話がより高度で複雑となるため、次節にて述べる。
"Discussion"の役割と構成 > モデルの構築、提示の仕方

本節では、論文中の「考察の書き方（書かれ方）」という観点からモデル化について論じる。より一般的な観点については、Wikipediaの専門記事
数理モデル
モデル (自然科学)
等を参照のこと。
特に現代の科学においては、「真理とは何か」といった哲学的で捉えどころのない問題に比べ 「どのようなモデル、式、計算コードが最も現実をよく反映するのか」という問題が圧倒的に重要な意味をもつ。そのため、現代の自然科学においては、「とりあえず」のメカニズムを考案する上で、以下のような流れでモデルを形成し、その良否を論じることが多い。
モデル化の本質は、「牛を球と仮定する」という標語が教えるように、起こっている現象から本質と無関係と思われる部分をそぎ落としたものを作り、そこに物理法則をあてはめ、現象を再構築することである。
モデルの提示方法は、大まかに、以下のように類型化される。
1つのモデルを挙げ、そのモデルが実験をよく説明していることを示す。
いくつかの対等なモデルをいくつか挙げ、それをいくつかの論点から比較し最もよく実験を説明しているものを選ぶ。
複数の論点を挙げ、それぞれの論点についてモデルを1つ / 複数挙げ、妥当性を示す / 妥当なものを選択する。
モデルの構築方法の典型的な一例を以下に示す。
直観的に考え、もっともらしい「仮のモデル」を、議論の叩き台にするために提案する。
現実と合致するようにモデル、式、計算コードを調整する（調整されてできたモデルあるいはモデルの調整法をとりあえずのメカニズムと考える）。
そのモデルが、（少なくとも考えた中では）最もよく物事を説明していることを、統計学的な見地から評価する。
モデルを調整するのに用いた実験パラメータの物理学的な意味を次元解析等を参考に解釈する。特に萌芽的な研究においては、「ある程度幅をもった実験結果でも取り込めるような体系を作り、実験でパラメータを抜き出し、外挿によって近縁の系に対して予測を立てる」という手法がよく採られる。
モデルは、いくつかの原理（物理法則や数理法則、経済法則等）から演繹的に作られる場合や、いくつかの実験法則をまぜた方法で構築される場合など様々な場合がある。実際の論文中で構築されたモデルそのものについて、例えば量子力学の古典的な論文中のモデルについては、江沢2002に外村彰の実験等を含む様々な有名な研究のモデルの核心となる部分が、演習問題として原著を引用した上で解説されている。また、初等的な微分方程式を用いたモデル化手法の解説が、例えばマルサスの人口モデル等を例にして、デビッド
に記載されている。比較的簡単な数理モデルを実際にプログラムを組んで計算する方法自体については、例えば小高（C言語）
山田 (VB)吉村 (Excel VBA)等多数の書籍が存在する。
より、記述的なモデル構築手法としては、曲線あてはめ（非線形最小二乗法）がある。
「データをプロットしてみること」や、「理論的な考察」から、当てはまりのよさそうな曲線を考案する。
最小二乗法等を用いて、フィッティングパラメータを調整する。
誤差の評価
次元解析などから、フィッティングパラメータの持つ物理学的な意味を考察する。
例えば自由落下する物体Aの位置xと時刻tの関係を表す式は、モデル式としてとてもよいものであろう。
(1) 式において、フィッティングパラメータはa、b、cの3つの文字。当てはまりのよさそうな曲線を表す式のことを、その式の由来によって「実験式」、「理論式」と呼ぶ。を求める問題を、「運動方程式に重力の作用を仮定して式変形から、(1) 式を導き、データとのフィッティングから最適なa、b、cを求める」という方法で当てはめる場合には、(1) 式は理論式である。逆に、「データを散布図に書いてみたところ、何となく放物線の当てはまりが良さそうだということに気付き、とりあえず、(1) のような式で当てはめてみた」という場合には、(1) 式は実験式（経験式）である。なお、例えば原子間力のポテンシャルを表すレナード-ジョーンズ・ポテンシャル等は、有名な実験式であるが、この式も最近では「シュレーディンガー方程式に何らかの近似を施すことでも得られる」としている書物もあり、元々実験式だったものが、理論式になるということもある。
「曲線あてはめ」は、より一般には、変数がたくさんある場合には「曲面のあてはめ」という言い方をした方がよいだろうが、曲線の当てはめですら、10年前まではコンピュータの計算力から極めて難しく、アレニウスプロットや直線回帰などのようなきわめて限られたものしかできなかったため、統計学の文献が数多ある中、理論的な解説をしている書籍は少ないという事情もあり、一般化していない。現在ではOriginなどの主要な統計ソフトにはおおむねこの機能が搭載されているため、アレニウスプロットや直線回帰以外にもたくさんの回帰曲線が論文に現れるようになっている。
"Discussion"の役割と構成 > 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。