Blog

Estructura IMRAD en los artículos científicos

18 noviembre, 2020

Máster de cultura científicaPublicaciones y Congresos

(Fuente imagen: Scientific Editing)

Publicaciones y Congresos. Tarea 2.1

La estructura IMRAD es la utilizada en la mayoría de artículos científicos, en la que se responden de manera estructurada las preguntas:

  1. ¿Qué cuestión (problema) se estudió? - Introducción.
  2. ¿Cómo se estudió el problema? - Métodos.
  3. ¿Cuáles fueron los resultados o hallazgos? - Resultados.
  4. ¿Qué significan esos resultados? - Discusión.

He elegido dos artículos científicos sobre cosmología observacional en los que he participado personalmente. Los he elegido ya que, al escribir el artículo en un caso, y participar en su elaboración en el otro, no me fijé específicamente en la estructura IMRAD (aunque supongo que sí lo hice intuitivamente) y me parece interesante hacer este análisis en dos textos con los que estoy familiarizada.

El primer artículo (1) presenta una clara estructura IMRAD. La introducción es sencilla, en la que se presenta el experimento y una breve introducción sobre el tema. Al ser un artículo analizando datos de un experimento, antes de la metodología se presentan los datos sobre los que se realiza el estudio. Los datos, junto con la metodología, formarían lo que entendemos por materiales y métodos. La presentación de resultados y su discusión se hace en un mismo apartado, ya que hay diferentes resultados y a continuación de la presentación de cada uno se procede a su discusión. Los resultados y la discusión se divide en dos partes en este caso, aplicando la metodología a una simulación primero, y después a los datos reales. Cabe mencionar que en un apartado final se comentan y discuten en detalle los errores asociados a las medidas y resultados. Y por último, el artículo tiene unas conclusiones y bibliografía.

El segundo artículo (2) tiene una estructura igual al anterior. En ambos artículos se hace una introducción presentando el instrumento y el tema, después se comentan los datos y la metodología y por último se presentan los diferentes resultados y su discusión.

Referencias

(1) A.I. Salvador, F. J. Sánchez, A. Pagul, J. García-Bellido, E. Sánchez et al.; 'Measuring linear and non-linear galaxy bias using counts-in-cells in the Dark Energy Survey Science Verification data'; 2018, MNRAS.

(2) DES Collaboration; 'Dark Energy Survey Year 1 Results: Cosmological Constraints from Galaxy Clustering and Weak Lensing'; 2018, PRD.


© 2022 Anisotropia.