IMRAD
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
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)。
Introductionにおいては、かなり一般的なところから始めて段々と焦点を絞っていくのに対し、Discussion / Conclusion ではその逆になるということである。"
ワイングラスモデルの「上下対称形状」は、ストーリーの流れの対称性を示している。この特徴は、Introductionで紹介された話題が、形を変えて再び「Discussion/Conclusion」でも、その節に相応しい形で逆順で取り上げられることを表現している。
ワイングラスモデルのもう一つの特徴、すなわち上図の横幅の変化は、話の「一般性」の変化を示している。一般的な話になればなるほど横幅が広く表現され、専門性が高くなり、焦点が絞られてくるにつれ、横幅が狭く表現される。
科学の論文においては、(掲載されている雑誌の特段の規定がない限り)通常、論文はIMRAD型で書かれるものとして認識されているため、それを守らぬ論文は受理されない。また、査読のない雑誌や、紀要、その他口頭発表等において、読者(聴衆)はIMRAD型を想定して、読む(聴く)ため、そのような構成をとっていないと読者側に無視される可能性がある。このような話は、単なる偏見でも郷に入れば郷に従えという話でもない。そういう構成をとった方が科学的な議論をする上で便利だからである。IMRAD型で記述しているか否かが、科学的と見なされるか否かの分水嶺であるといっても言い過ぎではない。
論文の構造分析に関しては、図書館情報学的な観点からいくつかの研究がなされている。たとえば、慶応義塾大学の上田修一教授らの研究では、レーベンシュタイン距離を用い、定量的、客観的な尺度から、論文の発行国、発行分野ごとに、どの程度の論文がIMRAD形式を採択しているかを試算している。
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。
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。 以下は統計ソフトであるカレイダグラフに登録されている 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。
疑問詞説が疑問文になる場合については、中学以来[例3]のようなパタンをよく見たと思うが、疑問詞節内は疑問文の語順(Where is the bank?)とは異なっていることに注意。
[例3(論文では使わない)]Can you tell me where the bank is ?(郵便局がどこにあるか教えてください 問3参照)
[例4(論文ではあまり使われない)]No matter how hard you try to protect others, there's no gratitude.(どんなにあなたが他の人を守るために一生懸命頑張ったとして、何の感謝の気持ちも得られません。/英文は より引用)
以下のような、「疑問詞+不定詞句」のパタンは、「疑問詞“節”を用いた文」ではないが併せて理解しておくとよいであろう。
[例5]The problem is when to start a treatment.(いつ治療を開始するかが問題だ。/参考 )
また、他の類例として、(whetherは厳密には疑問詞ではいため以下の[例5-7]は疑問詞節ではないが、)whetherに導かれる名詞句や名詞節が文中の主語or目的語or補語or前置詞の目的語のいずれかの位置に置かれた文もアカデミック英語にはよく出てくることにも注意のこと。中学以来例7(アカデミック英語ではよくつかわれるとは言い難い)のパタン(「〜かどうかは私にはどうでもよい」)はなじみがあると思うが、それ以外は解説が充実しているとは言い難いため補足する。