IMRAD
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。
といったことが書かれている。
何が書かれるべきであるかということについて、大雑把なレベルでは多くの者の見解は一致するが、具体的なレベルになるといろいろなパタンがあり、論旨や分野によって最適な形態は変わってくる。上記以外にも、例えば、"Discussion"で得られる結論(提案する学説)は、通常は、Introductionにて「明らかにする」と述べられているはずであるが、必要に応じこのパートに事柄明記してもよい。別の見方をすると、提案する学説と、実験結果との間をつなぐ推論過程(論拠)を記述、説明するのが、このパートであり、先述の「トゥルーミンの三角ロジック」においては、「推論過程」に相当することを記載する。
Discussionに記述する結論、即ち論文全体で提案する学説は、Introductionで発した問い(つまり論文の主題)の解でなければならない。ただし、Introductionで発した問いのほうを、「解」にあわせて記述するため、この問題については、深く考える必要は実のところは大きくない(書き方の問題としては非常に重要であるが)。
必要に応じ、研究目的の達成度合いを評価をここですべき場合もある。なお、前述のとおり、ここで提案する学説の根拠として、Resultで示した実験結果に加え、必要に応じて、他の研究結果を引用することはよくあるが、ここで引用する他者(過去の自分を含む)研究結果は、通常はIntroductionあるいは、Methodでそれに触れておかなければならない。必要に応じた詳述をここで行うことも可能である。
意図的にフィルターをかけなかったとしても、(例えばMP3のように)装置の特性から特定の周波数成分がカットオフされるなどのことは多々ある。それらのカットオフは必ずしも問題とならず、問題にならない場合には一々そういうカットオフがなされていることを書かないことがほとんどである(言い換えれば、カットオフのない計測機器など世の中に存在しない)。
そのほかにキャリブレーションの問題がある。通常の計測機器は、キャリブレーションが必要である。例えば、液柱温度計における一次情報は、厳密には温度そのものではなく液柱の高さであるが、「水の沸点の温度」(標準の専門家が世界最高レベルの精度を競うようなケースを除く)を調べるときに誰もそこまで開示しろとは言うまい。特にことわりもなく「キャリブレーション後」のデータを掲載すればよい。もちろん、キャリブレーション方法や統計処理などの方法の妥当性が自明でない場合には、Methodの欄で明確にその手法を述べておく必要はある。学生実験のレベルでは、キャリブレーションは考察に該当する場合もある。
また、小数点の切り上げや、単位の表記などについて、いろいろな約束事が存在する。これらについては、第一義には投稿規定に従い、投稿規定に明記がない場合には、国際規格に従うべきだが、国際規格内でもいくつかの混乱が見られるため、例えば単位の換算や、上本等に解説をゆだねる。また、曲線回帰等、「考察」的な要素の多いものについては、"Discussion"の役割と構成にて後述する。
このような場合には、データの曲線のあるべき姿を論理的に把握できることが重要である。例えば、塩酸で金属を溶かすことを考えた場合、
塩酸の濃度を増やした場合
塩酸の量を増やした場合
に、金属が溶ける速さがどのように変化するかという問題を考えた場合で、「溶ける速さ」を、時間を固定し、金属の減った量を前後比較してみた場合、まず、前者は明らかに濃度が高くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう。後者についても、実際には量が多くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう(濃度の変化が緩慢になるため)。このような予想は、反応速度論の反応曲線から立てられる。またPCRの場合でも、初期鋳型量が同じならば、最初はおおむね同じ曲線をとり、終末地点で差異が得られるだろうなどといった予想が立つ。このように、データの傾向がどのような増減をたどるのかといった問題については、大学院の入試問題中で、問われることもある。例えば総研大の遺伝学専攻の入試問題には、そのような問題が多数記載されている。
その他に、
データ自体の顕著な傾向について指摘できる
一つ / 複数の視座からデータを比較することができる
といった能力も必要となる。顕著な傾向は変化が急峻である箇所や、変曲点等、現れやすい個所がいくつか存在する。また、データのあるべき姿に照らして「比較せねばならぬ箇所」や「顕著にずれがある個所」などといったこと、データ間で一見矛盾しているように見える箇所等を指摘し、理由が説明できれば理由を説明していけばよい。
より、高度な考察、即ち「モデル化」にまで踏み込んだ場合には、話がより高度で複雑となるため、次節にて述べる。
IMRAD型は多少のバリエーションを許す。MethodとResultが合体して1つの項目になっていることやResultsとDiscussionが合体して1つの項目になっていることもある。本記事では、このような、やや変則なものもIMRAD型と考える。さらに、最近ではNatureなどの総合学術雑誌に掲載されるに論文においては、Methodを最後に廻す構成、つまりIRDAM型になっていることがよくある。Methodを最後に廻す構成については、IRDAMという呼び方もあるが、本記事では、IMRADと本質的な違いがないと考え、特に強調を要する場合を除いてこれもIMRAD型単なるバリエーションの一つと考える。
さらに、最近では、Materialを初め、詳細なデータ等のディテールを示した「Supporting Online Material」、「Supplemental Information」といったファイルを、各ジャーナルのWebサイト上に置き、購読者にオンラインで配布する方式もとられてきている。その理由は、Methodや、データを紙面の都合から省略せざるを得ないということが、捏造事件等の温床になったという反省がある。オンライン上の独立したファイルにすれば、執筆者には論文全体の論旨とのバランスを考えずに好きなだけ実験の妥当性やデータのありようについて詳細に説明する機会が与えられる。
前記シンポジウムの関連講義が、ビデオやスライドとして公開されている。本シンポジウムに関しては、関連書籍として以下の小山田が公開されている。講義内容としては、
科学的方法に関する一般知識の教育
IMRADに関する一般的な説明
アカデミック英語の講義
であり、実習としては
いくつかの模範的な論文(英語)の構成分析(ムーブ分析)
仮説検証のフレームワーク(飲料の売り上げと、季節の関係を、回帰分析で分析する等)
査読の体験
などをおこなっていことが動画等から判る。
さらには、大学ではなく、高等学校でも、一部のスーパーサイエンスハイスクールでは、IMRAD形式に基づいた作文、論文発表の指導がなされている。
卒業論文・修士論文レベルでは、最近では、いくつか大学・研究科では、卒業論文のスタイルマニュアルや統一規定を刊行し、卒業論文、修士論文等の作成手法のある程度の部分を、明示知として開示している。一例として、立命館大学経営学研究科のスタイルマニュアルを示す。
大学院入試問題でも、現実の論文に対して、背景や考察などを要約させる出題がなされることがある(例えば総合研究大学院大学の入試問題等)。
表.イントロダクションの記載例(和文)及び英訳
注:上記の表に記載の文は、飽く迄「学術論文におけるイントロダクションの書き方」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 table is solely intended to a illustrate how to write Introduction in academic paper. All descriptions of both Original text(column 1) and English translation (column 1) of the abovementioned tabl are based on hypothetical data.)
◆論文の中で使われる「疑問詞節」について さて、上述の表に記載された例において、本論文の課題(目的)を述べている文(#13)において、「疑問詞節」が用いられていることに注意されたい。論文において、課題や目的論点を明確化したい際には疑問詞節を用いた文(疑問詞から始まる名詞節が文中の主語or目的語/補語or前置詞の目的語のいずれかの位置に置かれた文)がよく出てくる。また、他の人の論文が何に取り組んだのかを一言で説明したい場合(上記の例では使っていないが)にも、疑問詞節がよくつかわれる。しかしながら、中学以来お馴染みの限られたパタン(例えば後述の例3丁寧化や、例4の“no matter how〜”のパタン)を除き、解説が充実しているとは言い難いため関連表現を補足する。
この論文が何を問題とし、どのような方法で、どのような根拠からどのような解をあたえたのかについては、通常は、これ以前の項目において十分な議論をしているはずであるが、これを簡潔にまとめる。
概要をまとめるという意味においてAbstractと同様の役割を担うが、特にこの研究で得られた知見が何で、何がオリジナリティーなのかを強調する点がAbstractとの決定的な違いである。場合によっては、「今後の課題」も書くこともある。
通常の場合は「本研究では、<<目的>>について、<<手段>>という方法 / 観点から調べた。結果、<<結果1、2、...>>が分かった。これらの結果はモデルAとよく一致する(<<考察1>>)。これらの結果が生じた原因としてA、B、Cが考えられる(<<考察2>>)」のように書く。
IMRAD型の文章といわれる文章にはI、M、R、Dやタイトル、アブストラクト、Appendices以外に、参考文献一覧や、著者一覧、脚注、謝辞や付録などの項目がある。これらについては投稿規定等を参照のこと。なお、参考文献一覧については、参照 (書誌学)の説明も参照のこと。
形式においては、以下のことが記載されていることが多い(前述の“論文の論点とデータの解釈”の節参照)。
研究成果のうち重要なトピックについて、重要性の説明をする。
研究成果に対して要約し、さらにコメントをつける。
データの解析/可視化(データの特徴や傾向の把握,異なるデータの比較,自分のデータと先行研究との比較)、あるいはその要約
データから得られた気づきや論点に対する簡単なコメント
データから得られた気づきや論点の掘りさげ(法則性の発見,定式化、理由,メカニズムの推定)
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。
Introductionの「研究背景」説明した関連する先行研究に対する位置付け、意義を書く。
実験手法の妥当性を、「提案した仮説を立証する」という観点から評価する。
内容面においては、以下のことが記載されていることが多い。
実験データの意味の再説明
実験を説明するモデル,メカニズムの提示
特徴的なデータの抽出
論点の抽出、説明
データの変な箇所(単純に考えるとおかしく見えそうな箇所)の指摘と、その説明
いくつかの論点に基づいたデータの分類、比較(先行研究との比較を含む)
データ間の相関関係の把握、因果関係の推定
実験の精度と誤差,信頼性についての検討。
行った実験での検証の限界の検討。
今後どのような研究が望まれるかの提示。
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、
データの特徴や傾向の把握
異なるデータ間での比較
対象やサンプルの識別,区別,分類,同定
自分のデータと先行研究との比較
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。
「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。