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SCI论文写作中方法与结果的“3C”
labedit
2015/11/17
私聊
论文写作和投稿
SCI论文写作中方法与结果的“3C”
某些作者专门对一些刊物的拒稿信档案进行分析,主要讨论关于“方法和结果”两方面的写作。分析拒稿信有何共同点,结果发现,大部分的稿件最容易出现问题的是在completeness(完整性)、clarity(清晰性)和credibility(可信性)这3方面,简称“3c”,我个人觉得这个结论通用于学术界,不仅是SCI论文,而且还具有超出学科的一定的普遍意义,故简要介绍其观点。
“方法”的3C
这个小节要实现3个止标,并且每个目标都涉及完整性。
所谓完整,就是要为后人研究提供充分的实验作息,使得论文有可重复性,并能得出相同结果。另外就是让读者阅读后,对于优缺点能作出明确评价。还有在交代研究过程中所涉及到的how、what和why。比如,SCI论文涉及的所有测度值如果能放在附录中就很好。
清晰性一般指作者对原有指标做了改进,却没讲清楚到底是怎么改动的,改动的依据是否充分。
至于可信度者则在写作实验材料时一定要交代选取标本的详细信息。对于论证一定是就模型设定和数据的分析方法进行的。有多种可供选择的指标时,应说明本文除了最后选定的指标外,还考察过哪些其他指标,为什么弃用那些指标。可以的话简要地小结本文中采用的构念定义,然后再描述相关构念的测度指标。
“结果”的3C
对于
SCI论文
中所采用的分析单位、样本规格、模型变量等,一定要叙述完整,描写清楚。
对结果的回答加以肯定,为什么你对结果的阐释是最合适的,以此增加SCI论文的可信度。不过还有些读者会质疑结果即使有显著统计意义但在实际中意义毕竟不大,那么作者应该追加分析来表明结果的实际意义,
如果存在着多种指标、方法和模型设定方式,而作者只选了一种,就可能被批评为“摘樱桃”――挑选有利的结果来支持自己的假设。因此,最好要提供补充性的分析和稳健性检验。
清晰性
很多作者在SCI论文的清晰度上最常见的问题是,没有把研究发现与起初的研究假设关联起来。有时候,你得出的结果不能支持假设,但是,不具有显着统计意义的结果,与期望值符号相反的结果,也是同等重要的。有的作者喜欢将这些不太理想的结果给隐藏起来,反而被审稿者逮个正着。
另外,对于不同的变量,这一段是按这个次序叙述的,下一段也按这个次序来叙述,也有助于文章的清晰性。
本文源自:莱博医学
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