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sci写作经验与技巧(12个提高SCI写作能力小技巧)
100次浏览 发布时间:2024-09-15 10:34:14
每个初入科研的萌新的终极大目标就是能够发表一篇CSI。但很多东西都不是一蹴而就的,更何况是搞科研这种伟大的事业呢。SCI的完成也不仅仅是最后写出一篇英文文章那么简单的。这是一个需要漫长积累和总结的过程。
那么,重点来了,我们怎么才能从日常的操作中,一点点的完成写作之前的资本累积呢?
今天,就给大家分享我总结的提高SCI写作能力的12个小技巧!
1. 保存原始数据
原始数据的完整性对于文章来说非常重要,所以重中之重就是保证原始数据的完整性。
一定要把最原始的数据复制保存一遍后,再对复制本进行操作。不论是图片还是表格,千万要把最原始的留下,毕竟…没了就是彻底的没了。
2. 保留中间过程,分开保存过程和结果:
数据除了要及时、随时处理并保存之外,存储时要把可以用来绘图的最终结果和中间过程部分数据分开。
比如,笔者一篇文章的数据会分成三个文件夹:一个原始数据、一个中间过程和一个最终结果。
这样,可以避免混淆;如果数据处理方法有所改动也便于溯源。
3. 命名统一,方便查找:
有序、方便可查的保存和命名方式,也是一个重要的数据保存原则。千万不要想着我记得放在哪个文件夹了这件事,人的记忆力有时候真的、真的非常不可靠。更何况有时候在大量的数据面前,你有时候也会容易记混的!
可以采用「年月日+内容+版本号」的方式(如:20200322-细胞凋亡流式-1),也可以采用「文件夹内编号+内容+版本号」的方式(如:1-细胞凋亡流式-1),都是比较普适的命名方法,后者短一些,很清晰也不会乱,前者便于追溯数据获取日期。
1. 入门:
初入科室,最重要的事就是大量的阅读,初步了解研究方向可以从中文入手。但是,想要了解研究现状,一定要阅读相关 SCI,可以从综述开始,会有对自己的研究领域一个比较全面的认识。
2. 提高:
完全符合自己研究方向的基础 SCI 文献不会特别多,要在进入科室前半年尽量多的阅读,完成最原始的专业方向知识积累。
哪怕 2 天一篇,半年过后就是上百篇,迈过这个门槛之后就会轻松很多,只需要每周关注一下有没有新的相关文献出现即可。
3. 精修:
精读文章,坚持原文阅读。
阅读 SCI 文章,一个比较重要的原则是,如果是需要精读的文献,千万不要直接复制到翻译软件里阅读。这样对个人阅读能力提升毫无作用,还会降低对关键词的敏感度,非常非常不利于后续的阅读和写作。
坚持原文阅读,最开始的时候可能会非常吃力,但是随着对高频词汇的熟稔程度增加,阅读会越来越容易。到最后出现新的文献,也几乎能够无障碍的阅读。
而这一阶段是小白到高手必须经过的艰难修炼阶段。
1. 词句积累:
阅读文献时,如果有好的词句,一定要记得摘录积累,便于日后写作时套用。
主要包括:
逻辑连接词(如:Furthermore/in addition /Besides /Moreover 等);
通用写作句(如:Former researches have proposed that…等);
对比词(如:In contrast/ consistent to…等);
一切可能应用到未来写作中的观点句;
2. 写作框架学习:
不同类型的文章,写作框架可能会略有区别。所以,在阅读的时候,尽量概括不同类型文章各自的结构特点,便于日后写作的时候套用。
3. 区分中、英文章撰写的不同特征:
中、英文文章撰写,从句式上来说具有明显的区别。在日常阅读的时候,就要特意留意这种区分,也可以尝试着模仿,对日后的 SCI 和标书的写作都很有好处。
中文句像竹子,可以一节套着一节把一个完整的意思说完句子才结束;
英文文章中,最好不要塑造一个过长的句子来描述同一件事情,而是要把握节奏,长、短交替,保证每一句都包含一个完整的句意。
1. 养成确立目标,检验完成的好习惯:
科研是一件长付出、慢回报的事情,很容易让人觉得过程枯燥,看不到希望。前一天制定后一天的计划,并且在晚上检验完成情况,对于拖延症患者来说是一个很好的督促办法。
2. 自己学习,不要过多依赖其他人的传授:
对于自己的研究内容,没有人会比你更了解,因此,遇到难题不懂的时候,往往没有太多人能够帮忙解答。
所以,要提前养成自己思考和解决问题的习惯,多从文献和经验贴里找经验。
3. 学着做一个逻辑怪:
SCI 文章的逻辑,是重中之重。研究目的是整篇文章的内核,全文都要统一围绕如何达到/证明研究目的进行,全文的逻辑链必须能够自洽。
对于萌新来说,其中尤其重要的是:相关性不等于因果性,相关性不等于因果性,相关性不等于因果性(重要的事情说三遍)。
搞懂文章的逻辑关系很重要,也是一篇文章的核心!
讲了这么多,想必你一定有了自己的理解了,只要稍稍的融会贯通一下就能成为自己的东西啦,并且能够按照我的说法和综合自己的情况去进行操作啦。
嗯!SCI 的撰写,只能说是科研副本的最后一个 boss。不论是在原始的素材积累阶段,还是实验进行和数据处理阶段,都需要每天坚持不懈的努力和辛勤的付出。总有一天会开花结果的!
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