IMRAD
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。
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。
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。
秋山英三准教授の講義スライドでは、過去の修士論文をIMRADに分解したうえで、過去の学説の対立点を背景にて指摘し、別の視座から対立点に有益な見方を与える方向で議論を収束させている点などの良い点を指摘して、修士論文の書き方あるいは論文の書き方(読み方)について言及している。金沢大学では、特定の科目としてではないが、外部の英文校閲業者の専門家に講演を依頼し 論文の書き方に関する情報提供をしている。また、帝京大学の井上和夫教授のホームページはIMRADに関する記述が充実しており、特に、卒研生が実際に論文を書いていく状況などを公開しているところが特筆すべき点である。
最近では、学部教育においても、IMRADについて講義を行う学校もある。例えば東京大学では、高田康成教授、トム・ガリー准教授らのワーキンググループを中心とした ALESSプログラムが行われている。このプログラムでは、学部1年の学生に簡単な自由研究をさせてみて、その結果を論文にまとめさせている。 京都大学では、小山田耕二 教授(可視化技術、シミュレーションの専門家)を中心としたワーキンググループにて、京都大学全学共通教育国際学生シンポジウム(共通の教養科目)を実施している。これに関連した学部生向けの教育において、IMRADについても教えている。 講義の対象者(受講生)は、学部初年級で、本記事の想定している読者と同レベルを想定した講義である。
「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)。
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。
前節に引き続き、前節と継続した内容の記載例を以下に例示する。以下の例示は架空の設定による架空の研究に基づく記載である。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。
表.アブストラクトの記載例(和文)及び英訳
注:本記載は、飽く迄「学術論文におけるアブストラクトの書き方」を例示するために記載されたものである。原文英訳共、架空の設定に基づく架空の結果である。(Abovementioned are solely intended to a illustrate how to write abstract in academic paper. All descriptions of both Original text(column 1) and English translation (column 1) are based on hypothetical data.)
さて、さらに例解するため、上記のアブストラクトの記載例及び、後述のイントロダクションの記載例から、本記事“論文の読み方とIMRAD”の章に記載されたワークシートに掲げられた情報を分析してみよう。以下の分析自体も飽く迄例示であり、人によって答えが若干異なることも予測される。
We observed GFP-positive cells in the gonad but could not determine whether they were germ cells or somatic cells.(我々は,生殖腺においてGFP陽性細胞を観察したが、一方でそれが生殖細胞か体細胞かを判定することは出来なかった.)"
さて、証拠1,2が、結論1をサポートするのは自明として、証拠3-6が本当に結論2をサポートしているかは人によっては自明ではないかもしれない。無論、専門家のレベルにしてみれば、特に証拠6が決定打となって(実際にiPS細胞だけからvitroで心臓や肝臓を作れたという段階でなくても、多能性があることを主張可能であること)が自明であろうから、現論文ではいちいち証拠6が決定打だということをぐじぐじと説明していないが、「多能性の立証方法」そのものが問題となる時代であれば、証拠3-7が結論2をサポートしていることを説明するというのも、重要な考察の一つとなりえる。より強力な証拠として、完全なキメラ(本記事では[証拠6']が得られる)に加え、「[証拠7]さらに交配により全身がiPS 細胞よりなるマウスが得られた。こうした結果から、iPS 細胞はES 細胞と比べてほぼ同様の多能性を有することが確認された。」があれば(外国の他グループにて到達された)が、紹介した論文の中ではこれらはまだ成功していない段階だったので、それに伴う歯切れの悪さがある。(因みに、真偽が危ぶまれているSTAP細胞も同様の論理で多能性を示しているが 、こちらは第一報の段階で、上記の証拠7に相当する結果まで完全に示したと称しており、非常に歯切れがよい点で対照的である。
その他の形式として、IMRADほどまで分化していないが、IBC型よりかは分化の進んだスタイルとして、ライティング教育の現場でよく使われるFive-paragraph essayというものもある。
逆に、単なるIMRADよりもより、細分化されたルールを持つIMRAD構造としては、APAスタイル(心理学、社会科学、看護学)、バンクーバースタイル(生命科学)、AMAスタイル(医学)等が知られ、それぞれ、独自の思想に基づいて洗練されていっている。
IMRADとは明確に異なる形式としては、法学の分野の論文において好まれるIssue, Rule, Application, and Conclusion (IRAC(英語版)) といわれるスタイルや、いわゆるQCに関する分野、特に、医療の質・安全に関する分野で好まれるSQUIRE (Standards for quality improvement report excellence)などがある。
いずれの形式においても、そのような形式が定まった背景には相応の思想と相応の歴史があるため、思想や歴史を理解したうえで使いこなすことが重要である。