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SCI实验数据正确的获取办法

论文润色 | 2020/08/31 13:51:11  | 485 次浏览

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    在SCI文章的写作中,数据占有非常重要的地位。准确的数据对于解释文章的主题是必要的,但是数据的获取和整理是一个复杂的话题。我们应该如何正确地获取和整理数据?
    a)在做实验之前,特别是对于新的实验(即使实验室里的其他人已经做了n次实验),尽可能清楚地写下实验方案。最好用英语写下这个协议,并将其制成电子版本,保存在您自己的计算机上,打印一份副本并粘贴在您的笔记本上,然后在将来再次使用这个协议,只需指定:参见xx页(参见pxx)。所以写这篇文章很方便;
    b)一旦获得新的实验结果,应尽快将数据整理成图表,并用Powerpoint制作成PPT格式。质量和格式与即将发表的相同,即使是负面的结果,并且实验的相关信息和参数应尽可能详细地列出,以便将来举行演讲或写文章时会方便得多;
    c)如果结果是否定的,这与预测不同,分析问题的可能原因,是否有任何替代方法?是否有必要修改原设计和整个实验设计?
    d)经常查看Pubmed(最著名和最重要的生物医学抽象数据库)以查看相关领域是否有新发表的文章也同样重要。如果同样想法的结果已经发表,就有必要及时调整实验方向。
    当然,看到好的相关相关文献要及时加到Endnote等文献管理软件中。此外,这个过程也是一个熟悉该领域最新发展的过程。写文章时,你会觉得得心应手,所以你可以轻松地写。
    有了以上措施,写英语文章应该很容易(只要英语不是很差)。一般都会在实验间隙,根据平时的积累,将数据、图表和文件基本上准备好,所以初稿最长也能在一周内完成。
    写文章,倒不如强调趁热打铁,一方面在发表时效的问题上,尽快发表,可以避免上述问题,另一方面时间战线太长,在你面前自己写的东西都忘了,最终反而要花更多的时间写,所以文章最好能一气呵成。
    因此,在做实验的过程中,你还可以从两个方面准备你的手稿:1)及时整理数据;2)跟踪、更新和阅读相关文献。
    SCI论文中的数据(或材料):除非列出了一定数量的准确数据,否则不要使用表格。数据少的情况(只有1行的情况),或者数据的变化规则明确的话,直接表现在SCI论文的正文中。
    为了简明扼要,突出重点,不必要的数据(如实验室数据、简单的计算结果和没有重大变化的变量等。)应被忽略,并应避免大量不重要的数据或具有重复含义的数据,以免误导读者,造成数据准确性方面的假象,并使数据比较变得困难。
    为了保证sci表中数据的准确性,sci表中的算术错误(如“和”计算应该准确)会影响论文假设的可信度。如果涉及到百分比,我们必须多加注意。假如百分数或其修定并不是100%,则必须用论文脚注表述。不然,不但创作者的不精确性,阅读者也没法分辨数据信息的真实有效。
    这些数据应该尽可能长地列出,以确保同一组数据纵向排列(从上到下),便于读者阅读比较。只有保留数字中的小数点后的有效数字(保留冗余数字会使读者误解值的真正准确性);数字和小数点的数字应该分开对齐。
    实验数据的整理对本文的结果有直接的影响,作为本文的重要组成部分,实验数据可以被其他人重复实验所禁止,因此不容低估。

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