IMRAD
をする考え方は、正攻法である。
現実の研究論文であれば、一般には「複数のデータから多面的に考察を組み立てる」、(仮に依存するデータが少なくても)「高度な理論によって導かれた式を使う」、「高度な統計処理手法を用いる」、「その分野に特異的な知識がなければその考察の内容自身が理解出来ない」といったことがあり(そうでなければマトモな結論を担保出来ない)が、
比較的簡単で「少数のデータ」から「特段高度な予備知識を必要とせず」、「当たり前すぎて考察になっていないということはなく」、「学問的な妥当性が検証されている」例として、女性の労働力率のM字曲線 があり、概ね以下のようなことが論述される。
(1)女性の労働力率は、20代前半までは単調増加だが、20代後半から30代前半までの間で急激に落ち込み、その後また回復するという、M字型を取る。(気づき、現象)
(2)落ち込みが生じた原因は「結婚・出産」であり、回復は「育児が落ち着いた時期」に依存する。(推定メカニズム)
図表型の小論文問題、即ち
与えられたデータに対し、その傾向や特徴を指摘説明させる問題や、
何故そのような傾向/特徴をとるのかを考察させる問題
に等において、上記のような能力が部分的/総合的に評価される。
「与えられたデータに対し、その傾向や特徴を指摘説明する」ということに関して、ヒラリー・グラスマン-ディールは自著(P146)において、
以下のように述べている。
この図に対するコメントを、As can be seen in the figure, the two curves are very similar (図のように、この2本の曲線は非常に似ている)と書いた場合、読者は曲線の間にある類似性に注目するので、2本の曲線は似ているように見えるだろう。しかしながら、As can be seen in the figure, the two curves are noticeably different (図のようにヽこの2本の曲線は著しく異なっている)と書いたならば、読者は曲線の間の違いに注目するので、違って見えるはずだ。結果に対するコメントは、その結果について自分がどう考えているかを伝え、読者の理解の仕方に影響を与えるのである。
「図表型の小論文問題」の解説、や、「図表に関わるライティング」のテキストには、以下のようなことに注意するよう記載がある
その「資料」が何の資料なのかをきちんと確認/記述する。
縦軸・横軸がある場合は、両軸の単位をきちんと確認/記述する。特に単位が無次元となる場合(g/g (w/w), L/L(v/v)のような場合)にも、単位を簡約せずに書く。
図表から読取った特徴を具体的な数値を用いて文章化する。
増加、減少、サチュレーション、発散、最大/極大値や最小/極小値、変曲点、軸との交差等グラフの特徴に着目し、どのような変化があるのかをきちんと確認/記述する。
「右肩上がりの折れ線グラフ」→「年々上昇傾向にある」「上昇していく」「下降の一途をたどっている」
一つのグラフ面に複数の項目(系列)が同時に表示されている場合は、比較して相違点,、類似点を探す。
複数の図表の間の関連を述べる場合には、極力縦横両軸のスケールを揃える。
本節ではデータの解釈、即ち、データの解析/可視化から、傾向の把握や定式化、理由,メカニズムの推定に至るまでの流れに着目するが、「解析/可視化」とはここでは、
対象やサンプルの識別,区別,分類,同定
等といったことが出来るよう、必要に応じ、規画化、指標化(エンゲル係数だとかGDPだとかBMIのようなもの)をして統計図表等にまとめていくことを意味する。例えば「ある国のCMの主人公の男女比は女性のほうがやや多いのに対し、別の国だと男性が女性の5倍にのぼる」といった対照性に気が付けば、様々な意味での国民性の違いに至るであろう論点が抽出される。「何かの部品が破断するといった不具合が生じた際、同種の未破断の部品を観察すると、ある特定の箇所に多数のクラックがあり、使用年数に応じてクラックの大きさが大きくなっていったといった特徴が見いだせた」といった場合には、破断のメカニズムや対策手段に繋がり得る論点が抽出される。このように、「解析/可視化」の部分は、「気づき」の部分であり、論文の論点を充実させる上で非常に大きな意味を持つ。
[File:Ngano Kojima.jpg|thumb|長野泰一-小島保彦の実験 (実験データの「解析/可視化」の一例として)。非常に高度な背景のある研究例だが、「実験データの解析/可視化」という視点から見ると3系列のグラフのピークの位置やピークの現れ方の違いに着目しているに過ぎない。上記のグラフを一目して即座にわかることとして、以下がある。
(生)ワクチン(実線)の効果のピークは注射後1日目と二週後の二個ある。
ワクチンの遠心上清の効果のピークは1日目のみである。
上記のデータの理由を考察し、長野泰一と小島保彦は遅い方のピークは通常の免疫効果と考えられるが、早期のピークは非免疫性の因子による効果と考えた(1957年)。早期のピークの因子はウイルス抗原でもなく、抗ウイルス抗体でもない事が重ねて証明された(1958年)。この因子は後にインターフェロンと言われることになる。
「解析/可視化」について、類型化して例解する。尚、例には架空の研究(架空の研究と明示)が含まれる。また、出典のある研究も、類型の説明をするうえでわかりやすくなるよう、デフォルメを加えてある場合がある。
データの顕著な特徴や傾向を指摘し、簡単な説明を与える。
「細胞や組織等の画像を撮像する」、「ある量A(説明変数)と別の量B(目的変数)の関係を評価する」、あるいはある量A(条件)を振って別の量Bの値の変化(応答)を見るといったことをすると、興味深い特徴に気づくことがある。前者の例としては、「1週間ごとに靴底の写真を撮ると、ある特定の部分が他の部分に比べ早く擦り減っていってる」、後者の例としては「この地域では100年に一度大きな地震が来ている(周期性)」だとか、「ある動物に毎日1定のカロリーのエサを与えたとき、カロリー数を1000kcalとすると最も寿命が長かった(グラフの概形、ピーク)」等がある。このように変化の傾向や特徴、周期性、グラフにした時の概形(変曲点、ピーク等)に着目することで論点や気づきが得られることがある。
[例]お茶の細菌抑制効果をA、B,C,Dの4種類のお茶で調べたところA>B>C>Dだった。A、B,C,Dは、この順に酸化処理(緑茶を酸化させると紅茶になるとかいった話)の時間が短い。従って、お茶の抗菌効果の原因物質は、酸化処理の過程で壊れるのであろう。(京都大学学生シンポジウムに学生が寄稿した論文、及びプレゼン資料  から。)
[例]吹き矢をストローを使って作ってみた。半径rのストローを同じ圧力で吹いたときのグラフを書いてみた。これから、直径と飛距離の間の関係式がかくかく云々のように推定される。(架空の研究)
[例]ある爬虫類の卵をインキュベータで温めながら孵化させたところ、インキュベータの温度がX度以上とY度以下では死滅。オス(メス)の比率の温度依存性のグラフを書いてみたところ図XXのようになった。従ってこの爬虫類では、発生時の温度に依存して性が決まるのであろう。(温度依存性決定)
[例]胞胚期のイモリの胚から、動物極を取り出して、アクチビン環境下で培養したところ、アクチビン濃度に依存して予定運命が変わることが判った 。具体的には、
低濃度では血球細胞、間充織組織に分化し、
中濃度では、筋肉、神経管に、
高濃度では脊索が、
というように濃度依存的に組織分化が行われることを見出した。より詳細な業績も併せ、日本学士院賞受賞理由  を参照のこと。(浅島誠の実験。(分化誘導因子の発見))
複数の種類(系列)からなるデータ同士を、いくつかの論点から比較し、際立った特徴や関係等を指摘する。
同じ条件/同じ尺度で複数のデータを比較してみると「2つ(以上)のデータは同じであるのか、違うのか?違うとしたら何が違うのか?」、例えば複数の系列をもつグラフを書いてみると
「系列1と系列2はほぼ同じである/異なる」
「系列1と系列2はほぼ同じ形をしているが、立ち上がりの位置,ピークの位置がずれている」
「系列1のほうが系列2よりも急峻に変化する」
「系列1が増加するにつれ、系列2が増加している」
「系列1と系列2の和が系列3と概ね一致している」
「系列1と系列2の比が常に一定である」
「ある前提に立つと系列1+系列2が系列3と概ね一致するはずだが実のところはそうなっていない」
のように、興味深い関係が見えてくることがある。特に比較をすることによって、はじめて関係や大小が見えてくる。
[例]細胞Aと細胞Bの遺伝子の発現パタンをヒートマップを用いて表現すると強い類似性が認められた。
[例]「各年度に生まれた女子の名前のうち、語尾が「子」である名前の子供の率」の時系列を表すグラフ(系列1)と、テレビの普及率を表すグラフ(系列2)を並べてみたら、テレビの普及率が増加時期と「語尾が「子」である名前の子供の率」の増加時期がよく一致することが分かった。これから、かくかく云々のことがわかる。(京都大学学生シンポジウムに学生が寄稿した論文から)
[例]某国おける人口(系列1)と、失業率(系列2)を重ねてみたところ、人口が増えるにつれ緩やかに失業率が増えていることが分かった。(架空の研究)
[例]某声優9人からなるユニットμ(2010年結成)のCDの売り上げ(系列1)は今のところ学習曲線(時系列)に従っている。ユニットμを構成するメンバのうち、Nさん(系列2),Mさん(系列3;2013年ソロデビューのため2013年以前の数字はない)は、現時点で単独で、1万枚以上のCDを販売出来、Nさんはユニット結成以前の2009年から単独で1万枚以上のCDを販売出来たが、それ以外は単独名義でのCDの販売実績は皆無。ユニットμのCDの売り上げは毎回5万枚を超える。ユニットμの人気は、NさんMさんの人気だけでは説明がつかない上、メンバーそれぞれの人気の単純和でも説明がつかない。(架空の研究)
[例]ウサギに獲得免疫がまだ成立していないウイルスに対する(精製度の悪い)ワクチンを接種したの場合の、免疫応答の強さを時系列のグラフに表した(系列1)ところ、免疫応答のピークは2回ある(日本学士院賞授賞理由を記載した書面の  の第一図点線グラフの1日目と10日目を参照)。同じワクチンの遠心上澄のみを接種した場合には(系列2)、免疫応答のピークは、1日目のみであった(同出典の図1、黒の実線グラフ参照)。第二番目は、獲得免疫で、第一番目おそらく新しい種類の免疫だろう。さらに、新しい免疫の“素"(現在の言葉でいうとインターフェロン)は、液性の分画(遠心上澄)に含まれる因子なのであろう。(長野泰一-小島保彦の実験(インターフェロンの発見))
測定値のヒストグラムや多次元ヒストグラムから、測定対象を分類/区別する。
「優秀な人とそうでない人」のように曖昧な概念はどこかで閾値を設けて区別せねばならない。「合格と不合格」もどこかで境界を作らねばならない。このような場合、理想的には何らかの評価の得点分布を表すヒストグラムが2つのピークを持ち、その間に度数が0の階級が複数連続してあるといったようにヒストグラムが綺麗にスプリットしていれば、ある集団を2つのグループに分類することが出来る。ただ、もし「優秀な人とそうでない人」を区別しても面白くない。だから、例えば「入学試験の成績が優秀だった群とそうでなかった群が入学から年数がたつにつれどのように入れ替わっていくか」だとか、「優秀でなかった群を、特訓を加えた群とそうでない群にさらにわけ、その後どうなっていったか」、「本来均質だったハズの群が介入の相違によってどのような集団に変化するのか」といった介入の評価や追跡評価といった項目組み合わさることが多い。
[例]入学試験の上位半分をA群、下位半分をB群とした。卒業試験において上位2割の内訳を評価したところA群出身が7割、B群出身が3割であった。
[例]学生に試験1を受けさせ、激励を与えた後、試験2を受けさせたところ、得点が顕著に上がった群(A)と下がった群(C)と、どちらともいえない群(B)の3種類に分かれた。プレッシャーに対する応答には3種類の人が判った。これらの群それぞれから無作為に抽出した5名ずつそれぞれに、練習なしでスピーチをさせた場合に、読み間違いが起こった頻度は、B群が最も低く、A群とC群は同程度であった。(架空の研究)
[例]フローサイトメトリーのサイトグラムから、iPS細胞をある方法で分化誘導した際に少なくとも2種類の細胞が混ざることが判った。(架空の研究)
[例]ある病気のスクリーニング検査で、閾値をどこにすると偽陽性、偽陰性、感度、特異度を適切となるか?(よくある設定)
測定される物理量間の関係は非線形最小二乗法等の手法でなんらかの曲線に回帰されることが多い。
定義済み一般回帰曲線の数式のカテゴリーの一覧である 。
他の統計ソフトでも  同様の関数
がライブラリとして登録されている。このように、様々な現象を表現するうえで扱いやすく、かつ現象の特徴をよくあらわした
関数としてよく使われるものが100種類ほど存在する。
1.酵素動力学 (Enzyme Kinetics)
2. 指数減少 (Exponential Decay)
3. 指数増加 (Exponential Growth)
4. 指数上昇 (Exponential Rise)
5.双曲線 (Hyperbola)
6. IC50/EC50
7. 対数 (Logarithmic)
8. ピーク (Peaks)
9.多項式 (Polynomial)
10. 累乗 (Power)
11. 有理式 (Rational)
12. シグモイド (Sigmoidal)
13. 波形 (Waveforms)
14. 収穫高の増加/作付け密度 (Yield Growth/Density)
15. その他の定義 (Miscellaneous Definitions)
曲線の形状そのものがいろいろな意味を示唆し、定型的な解釈を持つ曲線もいくつかある。例えば、
人口の増加/科学反応が資源/基質の枯渇により飽和することを示すS字曲線、
女性の労働力率の場合で用いられるM字曲線(女性の労働力率が結婚・出産期に当たる年代に一旦低下し,育児が落ち着いた時期に再び上昇するという)ことを表す
不良品の発生や時間経過に従って個体数の減少に関しては、バスタブ曲線やone-hit curve, two hit curve等の
生存曲線,故障率曲線が適宜使われる 。
滑らかな曲線はなんらかの常微分方程式の解となっているが、
がわかることが推定できることがある。
たとえばS字曲線の一例としてよく知られる、シグモイド関数の微分方程式は
「指数関数を解とする微分方程式の比例項に、解曲線の値の増大に依存して
減少する作用を加味する」ことで得られることから、
本来は指数関数的に増加する現象において、増加に伴った阻害が生じたと解釈される。
また、one-hit-curve は、1つの原因に伴う故障発生率をλ回/秒とした場合、
時刻tにおける未故障の装置の台数がF(t)=exp(-λt)となることを意味するが
この考え方を利用してある種類のがんの未発症率の年齢依存性から、
。
下記の4点、即ち
対象やサンプルの識別,区別,分類,同定
のうち、少なくともいずれか一つから得られた気付きや論点を掘り下げることで考察が生まれる。また、上記自体は、本来Resultに書かれるべきであろうが、これから得られた気づきや論点に対する簡単なコメントをする(実験速報型)に留める場合にはDiscussionと統合してResult and Discussionという節にまとめて記載したり、あるいはResultでは、データが何であるかの言及やMethodとの関係への言及に留め、上記4点をDiscussionに回すこともあり得る。そうでない場合にも、これらが意味するところを要約して、Discussionに記載する。
気付きや論点を掘り下げる考察のやりかたとしては、
法則性の発見、定式化
理由、メカニズムの推定
に加え、例えば以下のようなものがあり得る。
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。
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 (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。
まず、論旨の把握に関しては、以下のワークシート1に記載のような「論文で取り上げる問題の問題設定とその答え」に関する情報を論文中から抽出する必要がある。これらの情報のうち多くは、アブストラクトやイントロダクション等から得られる。
言い換えれば上記の情報が把握できれば「最低レベルの読解」は出来ている(論旨が追えている)ことになる。この中で特に重要な情報は、意外と思われるかもしれないが、「何をつかって問題を解決するのか」「なぜそれで問題を解決できるのか」ではなく、「その論文の究極の目標は何か」と「究極の目標に近付くために、その論文ではどういう問題を解決するのか」、つまり問いの部分である。まともな論文であれば、問いの部分と解の部分がしっかり対応しているように書いてあるため、問いの部分が理解できれば結果自体は概ね予想の範囲内となるように(どんでん返しがないように)書かれている。そのため、「忙しい場合には、どういう問題に取り組んでどういう答えを得たのかだけを大雑把にでも理解すれば、とりあえず読んだことにしてもよい」と言うものもある。論旨の把握は、論文をI、M、R、Dに分解できれば機械的に出来るため、「研究方法」の講義においては、論文をI、M、R、Dに分解するワークが行われることがある。
論文の内容をもう一段掘り下げる場合には、ワークシート1で抽出された情報の肉付けになる情報として、以下のワークシート2に掲げるような「問題解決の技法」にかかわる情報を抜き出していく必要が生じる。
「論文の構造」に着目して上記の意味で「論旨を追うこと」は、英語自体の能力よりも重要である。無論(大半の論文がそうであるように)英語で書かれている論文の場合には、文レベルでの英語の読解能力が必要最低限のレベルに達していなければ論旨を追うことさえ難しいことは言うに及ばないため、そのレベルの能力は前提とされている。
結果の詳細な理解に関しては、実験結果に関する理解、実験方法に関する理解、考察に関する理解がある。そのうち、本節では実験結果の理解について説明する。実験結果そのものについては、比較的定型的に理解が可能な場合がある。実験結果を理解する際には、
実験結果、実験方法を特徴付ける主要なパラメータは何か、その値・特性は?
何と何の関係がどのようになっているのか?
を把握しておくことが重要である。これは、掲載されている統計図表を注意深く見るだけで、ある程度理解できるケースもある。特に物理学の論文に限定して言えば、大概の場合は「刺激と応答の関係」と「そのメカニズム」を論じているに過ぎないので、「実際に与えている刺激は、どのような物理量(力、電圧、熱等)をどのように(パルス的、長時間、周期的等)与えたものなのか」「その結果、どのような応答が現れたのか」を統計図表とそのキャプションを手掛かりに理解すれば実験内容の詳細も含め理解出来る可能性は高い。この際、重要なポイントは、実験結果、実験方法を特徴付ける主要なパラメータを定量的、網羅的に把握することである。また、科学的な論文でよく使われるグラフは、相関(時間的推移を含む)と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、及びそのラインプロファイル(断面プロファイル)
棒グラフ(バーチャート)
がほとんどであり、新聞、雑誌等に出てくるグラフに比べ種類が少ない。また、少なくとも円グラフはほとんど見かけない。理系分野では棒グラフは、エラーバーつきの棒グラフ(箱ひげ図)とヒストグラム以外ではほとんど見かけない。また、折れ線グラフも、散布図の特殊な例の1つに過ぎないが、時系列が固定された散布図、すなわちExcelの折れ線グラフ機能で作成されるような散布図はほとんど見られない。論文における望ましいグラフのあり方については実例付きで説明されているものがある。
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。
「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"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。
以下に、架空の設定に基づく書誌的情報の記載例(タイトルを含む)を示す。主な構成要素は#1タイトル、#2著者一覧、#3所属機関#4コレスポンディングオーサとの連絡方法、#5キーワード、必要に応じ#6貢献度に関する補足が書かれ、それ以外にも論文を識別するための情報(doiやISBNコード)等様々なもの(今回は除外)が記載される。(但し所属機関についてはフットノートに書かれている場合もある。)このパートの具体的な記載法については、
分野や論文誌に大きく依存するため自身の投稿しようとする論文誌の投稿規定を詳細に確認することが望まれる。尚、今回は初心者向けのために対訳と注釈を詳細につけるため表形式で記載し、解説上の便宜のため一文一文に番号を振ったが、現実の論文において本文が表形式になっていることはなく、まして一文一文に番号が振られることもないことに注意されたい。
タイトルのつけ方(内容面)についてもいくつかの流儀がある。下記以外にもいろいろある。自身の投稿しようとしている論文誌の傾向を分析したうえで、どのようなタイトルにするか検討する必要がある。
「XXをXXするとXXかである/かもしれない/だった」、「XXはXXを示唆する」のように、ライトノベルのタイトルのようにやたらと文章じみてるもの。生物系の英文誌でよく見られる。和文(論文)タイトルではあまりこの形式はあまりみかけない。
「XXを用いたXXに関する研究 Investigation on XX by measns of XX」、「X細胞用の新しい培地 Novel serum free for X cells」のように、研究手法、研究対象、研究成果を抽象的な一文で書くパタン。
タイトルの形式面については、英語の場合は必ず最初の文字は大文字である。文の最後にピリオドや読点がないことが多いが、そうでないこともある。大文字と小文字の使い分けについては英語の場合以下の3通りのことが多い。詳細は自身の投稿しようとしている論文誌の投稿規定に従うべきである。
(形式1)本例のように文頭と略号のみ大文字の場合や、