IMRAD
科学的なプロセスにおいては、「リサーチクエスチョンをブレイクダウンして、検証可能な仮説を生成し、それを実験にブレイクダウンしてデータを得て検証する」(リサーチデザイン、概念操作化)ということがよく言われるが、「実験から得られたデータを解釈し、論点を生成したうえでさらにリサーチクエスチョンや考察にフィードバックする」という逆の流れもある。論文執筆前にこれらの両方の流れをスパイラルさせ、PDCAサイクルを回していくことで、論文や研究の価値や説得性が高まっていく。
本節では、後者の「生データ⇒解析/可視化⇒気付き/論点の抽出⇒説明/理由づけ」といった流れ(データの解釈) に着目して解説する。
論文の論理の骨格を軸に見る見方「論理の三要素」を前節で説明し、これは一つの要であったが(形式、論理面)、 本節の内容はどのような論点でどの様なデータからどの様な知見を引き出すかの説明であり、 内容面での要となっている。
科学的な検討において、
(0)データを図表を用いて可視化し、データの傾向や特徴を指摘説明し、
(1)「気づき」や「傾向」を見つけ、指摘し
(2)メカニズムの検討(「気づき」や「傾向」を「既存の知見との比較」や「数理科学的な視点」から検討し説明)
"Title"は、この論文で論じようとする内容(ほとんどの場合が主題)を簡潔なキャッチコピーにまとめたものである。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。
併せて、論文のヘッダー部分には、著者名や著者の連絡先等、書誌的情報も書かれる。書誌的情報の書き方は、投稿規定に大きく依存するため、各論文の投稿規定を確認のこと。
「与えられたデータに対し、その傾向や特徴を指摘説明する」ということに関して、ヒラリー・グラスマン-ディールは自著(P146)において、 以下のように述べている。
この図に対するコメントを、As can be seen in the figure, the two curves are very similar (図のように、この2本の曲線は非常に似ている)と書いた場合、読者は曲線の間にある類似性に注目するので、2本の曲線は似ているように見えるだろう。しかしながら、As can be seen in the figure, the two curves are noticeably different (図のようにヽこの2本の曲線は著しく異なっている)と書いたならば、読者は曲線の間の違いに注目するので、違って見えるはずだ。結果に対するコメントは、その結果について自分がどう考えているかを伝え、読者の理解の仕方に影響を与えるのである。
すなわち、第一義に重要なことは得られたデータに「種も仕掛けもない」ということを示すことにある。したがって、「種も仕掛けもないこと」が明らかな場合、言い換えれば実験方法としてはあまり目新しいものではない、あるいは既に他の文献で充分詳しく説明されている事柄の場合には、必要な文献を引いた上で簡素にまとめるにとどめてよい。何でも開け広げにすればよいというものではない。そのようなことをした場合には、かえって逆に何が本質なのかが分からなくなってしまう恐れもある。重要なことはあくまで、実験方法を開示することによって、実験結果の妥当性などを主張することである。
無論、だれもが「種も仕掛けもない」と信じていたとしても、実は後になって「アーチファクト」であることが分かる場合もある。そういった場合にもこの項目をきちんと書いておくことで、「Aという実験をすればBというデータが得られる」という事実だけは残るという点で、無用な混乱が避けられる、あるいは「アーチファクトの詳細」という別の意味では重要な知見を得るうえで役に立つ結果が得られる。
より詳細な業績も併せ、日本学士院賞受賞理由 を参照のこと。(浅島誠の実験。(分化誘導因子の発見))
複数の種類(系列)からなるデータ同士を、いくつかの論点から比較し、際立った特徴や関係等を指摘する。
同じ条件/同じ尺度で複数のデータを比較してみると「2つ(以上)のデータは同じであるのか、違うのか?違うとしたら何が違うのか?」、例えば複数の系列をもつグラフを書いてみると
「系列1と系列2はほぼ同じである/異なる」 「系列1と系列2はほぼ同じ形をしているが、立ち上がりの位置,ピークの位置がずれている」 「系列1のほうが系列2よりも急峻に変化する」 「系列1が増加するにつれ、系列2が増加している」 「系列1と系列2の和が系列3と概ね一致している」 「系列1と系列2の比が常に一定である」 「ある前提に立つと系列1+系列2が系列3と概ね一致するはずだが実のところはそうなっていない」
のように、興味深い関係が見えてくることがある。特に比較をすることによって、はじめて関係や大小が見えてくる。 [例]細胞Aと細胞Bの遺伝子の発現パタンをヒートマップを用いて表現すると強い類似性が認められた。 [例]「各年度に生まれた女子の名前のうち、語尾が「子」である名前の子供の率」の時系列を表すグラフ(系列1)と、テレビの普及率を表すグラフ(系列2)を並べてみたら、テレビの普及率が増加時期と「語尾が「子」である名前の子供の率」の増加時期がよく一致することが分かった。これから、かくかく云々のことがわかる。(京都大学学生シンポジウムに学生が寄稿した論文から) [例]某国おける人口(系列1)と、失業率(系列2)を重ねてみたところ、人口が増えるにつれ緩やかに失業率が増えていることが分かった。
(正確に言うと、 [証拠6]前記キメラマウスのあらゆる組織内に、この細胞に由来する細胞が見出され正常に機能していた。(これが多能性の証明の決定打である。ただ、原論文ではこの部分が非常に婉曲的で、煮え切らない表現になっていることに注意が必要である。煮え切らない表現になっている場合には、その理由に着目すべきであろう。因みに原論文のSummaryには、“Following injection into blastocysts,iPS cells contributed to mouse embryonic development.(胚盤胞に導入した後に、iPS細胞は胚発生に寄与した。)”というものすごく控えめな表現になっている。(つまり「キメラマウスが出来た」とは言っていない。)この論文の段階では「キメラマウスが出来たといえるか」については、議論があるようだが、論文読解法の解説のレベルで議論する限そう考えてもよいであろう。また、コアなレベルの専門家(山中教授を含むかもしれない)を除いて、充分キメラマウスと言うに値するものが出来ているというのが大方の見方であろう。原論文の表現がこのように煮え切れない言い方になっているのは、成功率の悪さと、出来た“キメラマウス”の性線にiPS由来の細胞が確認できなかったこと(のちに他のグループが成功している)による。)因みに原論文においては、キメラマウスに関して以下のように述べられている。 "We then introduced 2 clones of iPS-TTFgfp4 cells (clones3 and 7) into C57/BL6 blastocysts by microinjection.
実験系の論文において、重要な考察事項は、データが「なぜそうなるのか」を説明することである。したがって得られたデータに対して、「説明を要する箇所」や「特徴的な個所」を指摘して得られたデータや、その特徴の理由付けをするといった考察(実験速報型の考察)は、実験を伴う場合には必ずなされる。
したがって、データを読む力が必要である。データを読む力には、「A ⇒ B、B ⇒ Cといった論理的な思考に基づく周到なプロファイリング」と、「なんとなくデータのこの辺に何かがありそうだ」という直感の両方が必要であるが、論理と直感のバランスは難しい。データを論理的に読む能力としては、以下のことができる必要がある。
データの値そのものがどの程度の値になるかを予想する
データの傾向がどのようになっているかを予想できる
まず、データそのものの値については、簡単なオーダーエスティメーションからかなりのことがわかる。例えば、DNA溶液の濃度が数mol/mlとなることは、そうそう考えにくいといったことは、塩基長や1bp当たりの分子量やアボガドロ数、PCRの初期鋳型量の典型値等から簡単な算数で求まる。このように、データそのものが概ねどの範囲にあるかという視点はデータが正しいか否かを論証するうえで一つの指針となる。ただし、オーダーエスティメーションと実際の値が数桁違うことは確かにある。例えば原子間力については、角材を引きちぎるのに必要な力からオーダーエスティメーションで求まる力よりも数桁高い力が測定されるようである。このような場合には精密なモデル化に基づいた詳細な検討が必要となる。
データの傾向については、例えば、データを曲線に表してみたとき、その曲線がどのような増減をたどるかを記述あるいは予想し比較することで論証される。
IMRADは論文の構造に関する概念であるため、ありとあらゆる分野が関連する学術領域となるが、ここではIMRADそれ自体に関する体系的な研究について、最近の動向を説明する。