IMRAD
京都大学の田地野彰教授のグループは、「京都大学学術論文コーパス」に関連した研究に関連して、論文の構造を、言語学的な観点(ムーブ分析)から研究している。
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。
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」
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。
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。
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。
IMRADと論理の三要素(三角ロジック)の関係を論じる前に、三角ロジックそれ自身について、最低限のことを、本文脈に沿って推理小説(推理漫画)を例に概説する。
[例]比較的ポピュラーな『名探偵コナン』の場合で考えてみよう。この作品では、まず、何か事件が起こる。次に主人公の江戸川コナンは(誰かの口を借りて)「犯人はあなただ」と言う。つまり、これが結論である。しかし、犯人とされた人間は大体とぼける。高木刑事あたりに至っては「まさか」と異を唱える。そこで、コナンは証拠物件(指紋の拭き取られたナイフそのもの、あるいはそのナイフが落ちていた場所など)を挙げるが、これだけでは、読者もよく分からない。つまり、根拠となる事実というのは、それ単独では結論を支持しているかどうかはおおよそ分からない。そこでコナンはその証拠物件が、証拠物件たり得ていることを、多少強引ながらも延々と説明していく(例えば、自分が推定したトリックなどと比較する)。これが、推論過程である。
「結論」(主張)と「結果」(推論過程)と、「根拠」(データ、証拠物件)の関係は、特に初心者にとっては難しいため、推理漫画の例を挙げ、例解したが、論文における「結論」(主張)というのは、推理小説の結論とは異なり、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を箇条書きしたものであったり、何らかのモデルを立てた場合には「XXのモデルとよく一致した(あまり一致しなかった)」等といった事柄を記述したものであり、データからある程度素直に導き出されるものであることが多いことに注意されたい。