莫姐:发表sci很困难?博导用这个方法教我们发表了十几份sci。
我的导师是这样说的,先去看看1区的文献,在看看4区的文献,告诉我他们有什么区,不同。然后写一份报告给我。
论文的作者必须回答以下4个问题:
你为何要开始(Why did you start ) ?你做了什么(Whydoesitmean)?你发现了什么(What did you find) ?它的意义是什么(What does it mean ) ?
写文章的时候,我们就需要知道,我们投稿哪里,不同的期刊侧重点是不一样的。
一开始发sci1的时候,我的导师告诉我,需要知道投什么期刊,不同的期刊的侧重点不一样,比如,写了一篇用数学问题解决纺织工程问题的论文。
如果你想投到<<纺织学报>>,在写论文时,在内容上就应该对一些数学知识作详细的说明,而纺织知识可以作粗略的介绍,
但如果你想投到<<应用数学>>期刊,那就应该对纺织的一些基础知识作详细的说明!"。因此,投不同类型的期刊有不同的写作手法。这样可以提高论文的录用率。
发表论文的实质是比较,比较你的东西和别人的东西,在比较中才能进步。很多学生刚开始写论文就直接写怎么做,如何做,实验结果。这写出的东西不是research paper,而是technical report。绝对被拒掉。所以好的论文的introduction部分一定写的精彩。
试想一个对该领域不熟悉,都不知道其余人做得如何的人能写出好的高水平文章?没有高质量的输入不会有高质量的输出。
大家也应该有感,看自己领域顶级期刊文章,开始都会将某一领域的现状做一总结,告诉读者别人做得如何,有何问题或者不足,进而引出自己的东西。我们管这个叫讲故事。故事好,就会吸引人,讲砸了,后边就会受影响。
这里在补充一点,讲故事的时候,尽量避免说别人不好,就算有,也要婉转提出。否则碰巧遇到你说缺点的reviewer,你觉得人家会高兴吗?
图片是非常重要的,在matlab中无论画什么图,都会出现一个figure窗口,在菜单中的edit中选择copy选项,然后直接复制到word中,这样得到的图片一定是最清晰的。
我自己在投稿时,所有的图片都转换成eps格式,这样不但清晰而且非常利于编辑的最后排版。不建议使用bmp或者jpg图片,效果很差。对于理工科论文来说,一般就是matlab或者origin。excel多用于实验原始数据处理,不建议直接用。有人经常在excel中绘图后直接拷贝到word,这是很有风险的。
本人曾经审过某篇文章,作者在word中给出了一个excel表来说明线性度,孰不知在word里可以直接打开excel表格查看原始数据。我打开后,仔细观察0点附近数据,发现曲线带拐弯的,与文中给出的线性度不符,于是我对文章的印象顿时变得很差,其余的结果难道会没问题?所以大家务必要对图片格外小心。btw,强烈反对截图做法。产生的图片质量太差。
图片的精美程度可以决定一个文章的质量,国外的group甚至请专业的美工来处理图片,把一些仪器仪表画得美轮美奂,给人印象深刻。不要以为这是表面功夫,图片是表达文章内容最有力的工具。
审稿人,如果是专家级别的话,审稿的顺序一般是:title,作者,单位,abstract,图片,introduction,图片,reference,正文(如有必要)。可以看到图片的重要性,就算看正文也是围绕着几个图片看。因此图片就是门面,就是内容,就是你能不能拿到入场券的砝码。
我们首先归纳一下高水平论文的特点:
1)论文的假说要新,有创造性,而且有较大的理论或实际应用价值;
2)支持假说的证据要充分,严谨;
3)数据解释合理,结论清楚;
4)写作要让复杂的东西易懂,反之,则是低水平论文。
好的sci文章充分而又严谨,但是如何获得充分而又严谨的证据?
我认为可以从以下几方面着手:
(1)尽可能多的证据来论证同一个假说:
比如:要证实A基因的过度表达可诱导癌症,可用:
(A)体外证据(体外转染A基因到正常细胞,可转化成恶性肿瘤细胞);
(B)动物体内证据(如:A基因的转基因老鼠可诱导癌症);
(C)人体证据(如:A基因在人体癌组织中表达升高)。生物医学科研最终是为解决人类疾病服务的,因此人体的证据有利于提升论文的档次和价值。
(2)尽可能提供不同的实验方法来论证:
比如要证实A基因在癌细胞表达升高可用免疫组化的方法在蛋白质水平显示细胞内表达的分布情况,也可用定量逆转录PCR的方法在mRNA水平检测A基因的表达,两种或更多的不同方法同时应用来证实同一问题,这样的结果就显得更可靠。
(3)尽可能找到直接的证据:
比如,要证实转录因子对下游基因的调节,单知道该转录因子可增加下游基因的mRNA或蛋白质表达是不够的,因为你不知道该转录因子是直接作用还是通过另外的基因间接起作用,要取得直接证据可用ChIP实验来证实转录因子蛋白可直接与下游基因的启动子结合,从而上调下游基因的表达。
(4)尽可能将实验数据联起来获得一个相对完整而又严谨的科学故事:
现在发表高水平大论文,单做一两个,甚至几个实验是不够的,需要做一系列的实验来把你的论据和论证串通起来,形成一个不一定动听但完整而严谨的科学故事。
尽管提供好的证据来支持假说最为重要的,也是最难的,但是在论文的讨论中如何合理的解释数据结果也至关重要。经常发高水平论文的人其实也是原始数据解释的高手。
而有些人,有好数据,却因为没有合理的解释好,所得出的结论不够清楚,导致论文档次下降。解决这一问题的办法有:
a.分析文献,看是否能从文献中得到启发;
b.请经验丰富的同行认真阅读你的论文,提出建议,可弥补你想不到的地方。
写专业性很强的科技论文,能被学科背景不是太强的半外行容易看懂很重要。有人投一篇论文给杂志,三次都被拒稿,后来认真阅读了审稿人意见,发现有些审稿人并没有完全理解论文的意思。 后来作者重新修改了论文,使之更容易理解后,论文很快被接受了。
所以,如果有两个或以上的审稿人都误解了你的论文,那一定是你写作有问题。可以在写完之后给英文不错但专业背景不深的朋友阅读,如果她们能理解,说明这篇文章就把事情说清楚了。
如果一个领域的评审人在短时间内都没有看出你的创新点,说明你没有表达清楚。我经常听到有人抱怨“我这篇文章其实和以前不一样,审稿人却认为没有新东西”或者“我的性能明显要比别人的文章好,不知道为什么审稿人没有注意到”等等。出现这种情况后,要重新审视自己的文章。思考怎样写别人不会忽视我的重点,怎样写不会让人误解。
一个小窍门是让你的同学(大方向一致但不是一个小领域的)快速浏览一下你的文章,让他指出不确定的东西,然后加以改正。
内容具有创新性,立题依据充分,能够反映出独到的见解,对某一领域具有一定的推动作用,提出一个有意思的问题,在回答的过程中,每一个步骤每一个方面都有扎实可信的实验数据或前人结果支持,整篇文章提供了一些新的有意义的知识。一个项目,做出三个闪光点,就能发好文章了。
写论文和读论文是一样的
需要问自己一些问题:
讨论
首先需问自己几个问题:
写discussion的三重境界:
一是得出与人家相同的结果(意义不大);
二是得出不同结果,但是不讨论差异性成因(需要升华);
三是得出不同结果,并作差异性成因分析(较高水平)。
讨论的主要内容,一般是将研究结果放在大的研究背景中,以更深入地阐述研究的意义,使其有所启发。生态学研究是讨论一般性的原理和机制,要从研究结果中抽象出新的认知,需要有数据支撑,但是讨论的主题不能过于具体,否则读者可能会觉得研究不具有代表性。
深入来讲,研究基本上都是在为某一种作用、机制或原理提供相应的证据,所以最应该着眼于理论上的贡献。
这篇论文的讨论部分主要按照以下顺序:简单介绍背景以及主要发现,然后逐项展开。按照以下各方面分别讨论。
1.本研究结果支持哪些已有的结论和研究;
2.本研究在之前的研究基础上有什么新的发现,澄清了哪些问题;
3.本研究在研究领域是有什么影响
4.为新发现和相关机制提供相应的解释;
5.本研究的不足,如数据量、分析方法等的不足之处以及原因;
6.研究有哪些潜在的问题需要进一步澄清以及下一步的研究方向。
开始
在故事的开头,你将向读者介绍你最初的目的,然后说出你的主要发现,并给出支持这些发现的结果。
中间部分
在中间,你可以展示其他工作如何支持你的发现;报告意外结果;报告你工作的新奇之处;解释冲突的结果;建议为什么你的结果是这样的;解释其他研究的结果如何与你的发现不一致,并针对你主要研究问题的其他可能答案为你提出的答案辩护。
最后
在故事的结尾,你还可以讨论方法的局限性和假设的有效性,以及描述你的发现的应用或含义。
讨论需要注意的8个地方
1、以试验结果支持答案。阐明你的结果如何与预期和已有文献相关联,清楚地说明为什么你的研究结果可接受,如何与该主题已发表文献的知识相一致或吻合。
2、讨论与所提问题相关的所有结果,简明的概括研究结果的主要含意,不管结果统计显著性如何。
3、应以正确的逻辑顺序来描述每一个主要的发现/结果所揭示的模型、原理和关系。表述这些信息的逻辑顺序很重要。首先陈述答案;其次提供相关结果;然后再引用他人的研究结果。如果必要,将读者指向插图或表格,以加深对“故事”的理解。
4、论证你的答案。如果必要,可解释为什么你的答案令人满意,而别人的不满意。只有提供正反两方面的论据,才能使你的解释更令人信服。
5、讨论和评价对结果相互矛盾的解释。这是一个好的讨论的标志。(中国的许多作者通常回避讨论与结论不一致的内容。)讨论任何意想不到的结果。当讨论一个意外的发现时,以发现作为段落的开始,然后叙述之。
6、指明潜在的局限和缺点,评述这些因素对你的结果解释的重要性以及如何影响研究结果的正确性。当指出这些局限和不足之处时,避免使用道歉的语气。
7、为进一步的研究提供建议(至多两条)。不要提出在该研究内本该谈及的建议,这样会表明你对数据的检验和诠释不充分。
8、阐明本研究的结果和结论如何的重要以及如何的影响我们的知识或如何影响我们对所研究问题的理解。
结果和讨论的区别
结果:
介绍研究结果(必要时应使用图表);对重要研究结果的描述和说明;
讨论:
探讨所得到的结果与研究目的或假设的关系、与他人研究结果的比较与分析;对研究结果的解释(是否符合原来的期望);重要研究结果的意义(推论);研究展望;
发表论文注意事项
1、大家看外文资料的时候最明显的感受就是看完就忘,那是本身对非母语就没有感觉,所以做笔记显得尤为重要,要把你关心的内容摘出来。
2、要说的就是百折不挠,坚持下去首先,大家看外文资料的时候最明显的感受就是看完就忘,那是本身对非母语就没有感觉,所以做笔记显得尤为重要,要把你关心的内容摘出来。
3、论文本身没有的价值。你需要有一个好的实验设计,可信的实验数据以及合理的结果分析。如果你的实验设计不好(特别是重大缺陷),文章基本会被据掉,你根本就没有一个从新再投的机会。数据千万不要作假,审稿人都是行家(当然也有烂人),所以很容易被发现。而且,一经发现,你以后很难在相关杂志投稿了。结果分析出问题可能有两种,第一是分析不够透彻或有错误,这需要多看相关研究论文,积累经验;
4、中午式英语!这对我们其实很不公平,但是没有办法,谁让我们现在的科技水平和出版业还落后(大家努力了!)
5、结论没有价值,当时我针对审稿人的意见仔细看了自己的文章,他的意见的确是一针见血,我的结论主要是说我所合成的材料会在什么方面有潜在的应用价值,觉得很空洞,并没有提干要领的对自己实验所得到的结论详细的列出来。
6、Introduction要写好。这是审稿人看得比较认真而且容易理解的部分。而且我发现一个规律,越好的杂志,审稿人越喜欢攻击introduction。可能是因为你的实验设计已经很好,不太容易有问题。但是对于introduction,审稿人却非常容易下手。比如这篇文章没有新意,或者你在introduction提到的问题,在正文中没有解决等等。在读好文章时一定要学习他们在组织introduction时的思路。其次,一定要有一个吸引人的标题。不要过于中立。
7、实验的严谨性。在做一个实验一定要有计划,什么时间达到什么标准,什么时间出什么样的数据,这是很重要的。有的人天天做实验,但是始终没有一个系统的规划。做博士自己的每一步实验都应该了如指掌,什么时间要什么应该很清楚,规划清楚了,用一段时间把实验做的很系统,得到很好的数据是没问题的,即使数据不好,系统的东西出来了,写点东西还是没问题的。
8、数据。所有做实验的人都能拿到数据,有好有坏。但是好数据看你怎么分析能写个好文章,如果分析不好,文章档次也不会很高。坏数据,也要看你怎么分析,所谓的坏数据有可能从另一个角度就能说明很大的问题,不要把想法固定在一个点上,换换角度。小弟的数据就不是很理想,但从聚合上来说就是垃圾,但是通过侧面说明什么引起的聚合效率低,结果也很好!!
建议写作顺序:
Method 、Data 、Results 、Introduction 、Discussion 、Conclusion 、Abstract 、References
论文各部分写作内容与注意事项
1.Abstract
标准摘要五句话,包含五个层次的内容:
1.1 Introduction: 为什么要进行本项研究,现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足;
1.2 Method:用什么方法做这个研究;
1.3 Data:用什么样的数据来验证你的方法;
1.4 Results:从研究中得出什么结论;
1.5 Implication:得出的结论对研究领域和实践有什么意义(理论与实践意义)
2.Introduction
2.1 Research background: 目的是证实该研究问题的重要性。如这一类问题造成的损失很严重,因此研究这一问题很重要。
2.2 Research problem: 在上述的这一大研究背景下,要做什么问题(或者方面)的研究;在上述的这一大研究背景下,这一研究可以在哪些方面解决现存的实际问题。
2.3 研究现状: 别人已经做了哪些东西,别人已经做过什么,发现了什么样的问题?
2.4现存的研究有什么问题与不足: 别人有什么没有做过?为什么别人没有做得更好?并说明这些研究不足会带来严重后果。
2.5本研究的目标(objective)和研究范围(scope): 本研究弥补这些问题中(这些没做过或者做过没做好的问题中)的哪些不足,采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限,并高度概括本论文研究结论。
2.6文章结构:本论文的后续部分的基本内容架构。
3.Literature review 目的
Literature review证明与说明两件事情:
一是研究目标的设定是有意义的;二是你在本研究中采用的方法是可靠的、有效的。
包括三个层次的内容:
3.1对选题(你找到的研究问题)的justification。即对做过没做好或者没做过的研究问题,在这个研究领域,针对research problem而言,让读者明白本项研究是有意义的;
3.2现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西(包括分析工具和成果); 3。3非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西,侧重于可借鉴的研究方法。
3.2与3.3就确定了研究方法。
补充说明:注意introduction 2.5中的研究目的与研究范围的区别。
Scope:如洪水发生后带来10个后续问题,本研究只考虑了6个关键问题。在Literature review 3.1与3.2中应该对scope进行说明和辨析,即说明我为什么留下这6个问题,去掉其他4个问题。
小结
文献综述不是综述文献,而是去找到问题,不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结,应该是对相关研究现状的高度概括。至此,已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了,并且对它们已经证明了、辩护了。
4 .Method 此部分主要是对方法的描述。
该部分包含三个方面的内容:
4.1研究策略(Research strategy) 总概研究过程。要做这样的一个研究采用一个什么样的研究策略:即所采用的研究思路。
4.2数据采集的方法 建立在对研究问题深入认识的基础上,需要采集什么样的数据(变量)。这里的数据的概念是泛泛的,不是指具体的数据,而包括数据结构、变量(考虑的因素)。
4.3数据的分析方法:如数学分析、逻辑分析(推理)、统计模型等数据分析方法。统计模型(模型的建立、模型校验(模型计算)、模型推断(在算的过程中所推断出的一些结果)、模型评价与对比)。
5.Data
主要围绕data,对你所收集的数据做一个简要的描述,描述所收集的数据的特点。如从哪个机构得到一个数据,有什么样的特征、变量的期望值、方差、中位数、最大与最小值等。
包含两个层次的内容:
5.1数据的来源、采集数据的时间周期、描述性的统计值
5.2对所收集的数据的初步的处理方法。
6.Results
运用所采用的数据分析方法(即模型的建立、模型校验(模型计算)、模型推断(在算的过程中所推断出的一些结果)、模型评价与对比)得到的模型分析结果。应该着重对所得出的重要结果进行描述,不需要对所有的结果进行描述。
7. Discussion
Discussion就是针对所得出的结果做横向或者纵向的对比和讨论,包括自己的结果之间的比较、自己结果与别人结果之间的比较;如果结果存在差异性,并对结果之间的差异性的成因作讨论分析。这样的差异性分析进一步加强了本研究的重要性。可以进一步地验证:对所提出的观点做数据方面的支持。
8. 注意6和7的区别
Results强调清楚地陈述研究结果,受制于数据分析方法(模型建立、模型校验、模型推断、模型评价)的框架制约。
9.而Discussion强调把结果打乱,提出最值得讨论和有意义的结果,是对本项研究所得出结果(results)高度抽象的产物。
— 完 —
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