[Taken from University of California at Berkeley. http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs268/sp03/newell.txt]

Allen Newell had a long and rich scientific career that contributed to multiple subdisciplines in computer science. Still, each individual endeavor was pursued with a characteristic style that his colleagues, students, and friends recognized as essential to Allen. The criteria by which a research project is judged is predicated, foremost, on the belief that a good idea is not enough. The qualities that transform a good idea into good science can be captured in three maxims (attributable to Allen in spirit, if not in words):


Good science responds to real phenomena or real problems.
    Good scientific problems are those that reflect real phenomena in the world or real problems that need to be solved. A candidate project should include a clear statement of the real phenomena or application it addresses.

Good science is in the details.
    A scientific solution to a problem takes the form of a working model that produces observable behavior or empirical data that can be compared and contrasted to the real phenomena. A candidate project should take the form of a detailed analysis or implemented computational model and should include a clear statement of the scope of its performance.

Good science makes a difference. 
    The measure of the contribution of a piece of work is in how it solves real problems or shapes the work of others. A candidate project should include a clear statement of future work that is facilitated by the research presented.


Traducción libre de Agustín J. González:
Allen Newell tuvo una larga y rica carrera científica donde contribuyó a múltiples subdisciplines en ciencias de la computación. Aún así, cada esfuerzo individual fue perseguido con un estilo característico que sus colegas, estudiantes y amigos reconocieron como esencial para Allen. Los criterios por los cuales un proyecto de investigación es juzgado se basan, sobre todo, en la creencia de que una buena idea es no es suficiente. Las cualidades que transforman una buena idea en una buena ciencia puede ser capturados en tres máximas (atribuible a Allen en el espíritu, si no en palabra):

La buena ciencia responde a fenómenos reales o problemas reales.
    Los buenos problemas científicos son aquellos que reflejan fenómenos reales en el mundo o problemas reales que necesitan ser resueltos. Un proyecto candidato debería incluir una declaración clara del fenómeno real o aplicación que aborda.

La buena ciencia está en los detalles.
    Una solución a un problema toma la forma de un modelo operativo que produce comportamientos observables o datos empíricos que pueden ser comparados y contrastados con el fenómeno real. Un proyecto candidato debería tomar la forma de un análisis detallado o modelo computacional implementado y debería incluir una declaración clara del alcance de su desempeño.

La buena ciencia hace una diferencia.
    La medición de la contribución de un trabajo está en cómo éste resuelve problemas reales o da forma al trabajo de otros. Un proyecto candidato debería incluir una declaración clara del trabajo futuro que es facilitado por la investigación presentada.