IMRAD
特許文献を研究の参考とする場合、あるいはMethodに引用する場合には、この点に注意すべきである。
特許には、審査官による審査という過程があるが、審査の目的は、あくまで法的な観点(新規性の有無、法律文書としての体裁)であり、審査は、科学的な意味での妥当性そのものを保障するものではない。また、審査の拒絶も、審査官とのコミュニケーション手段であるため、ほとんどの特許が一旦は拒絶される。これは、学術的、技術的に重要な特許であっても同様である。さらに、「他社に権利を抑えられたくない(単に公知にしておけばよい)」ものや、製品化に失敗したものについては、学術的な価値によらず審査請求をしない場合もある(費用節約のため)ため、審査の有無、拒絶の有無は、学術的な観点から見た場合は参考程度と考えた方が良い。
特許と論文とでは、目的が大きく異なり、妥当性の判断基準も大きく異なることから、特許と論文の「二重投稿」は、二重カウントとはしない方向に舵が切られつつある。論文を特許よりも先に提出した場合、後に特許として権利化する場合に支障となる可能性が出てくる。一応、日本国内での出願に限れば論文発表後、学会発表後に特許を出したとしても、新規性の喪失に対して一定の救済策が望めるケースもあることにはあるが、国外も含めた権利取得(PCT出願等)を視野に入れた場合、論文投稿、学会発表以前に特許を出願しておかなければ著しく損を被る可能性が高いため、特許を取得する必要がある可能性があれば、特許を出してから論文を出すべきであるというのが、知的財産の観点からの常識である。
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。
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。
教養課程の学生実験の場合には、実験の目的も、過程するモデルも、実験の計画も既に与えられた物を用いる、つまり実験データ以外のものは全て与えられたものを使うことが多いため、考察すべき事柄自体も、その主幹たる部分については天下りに与えられているに等しい。そのため、論文における考察において最も重要な「実験結果との間をつなぐ推論過程」の記述は、あらかじめ与えられた公式と自分のデータとを比較して機械的な処理をしてそれを文章にするだけの機械的な作業になる。また、提示した仮説を検証するために行った実験方法の妥当性も一般の論文では重要な考察の対象だが、学生実験では、この部分については十分に考えて作り上げられていて、もはやその妥当性を云々する余地はほとんどなく、実験装置を予備的に評価する時間も与えられないため、できたとして「なぜこの構成が最適なのか」を自分なりに考えた結果を記述する程度である。学生実験の目的は仮説 - 実験 - 評価という実験科学の方法論を体験することが目的なので、このような過程を忠実に体験することは、実験家としてのセンスを磨く上で重要であり、考察の主幹の部分が機械的であってもきちんと書かねばならないが、一方で教官においてはそれだけではあまりに機械的すぎるため評価を与えない場合がある。学生実験において本筋の考察だけではだめだとする考え方も一つの見識ではあるが、現実の論文において重視される「問と解の合致」の重要性が十分教育されない結果につながる可能性があり、本来考察すべきことを十分に論じず、瑣末なことをばかり論じる傾向を助長する危険もある。
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。
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。