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「艾德思论文」SCI论文数据的获取、整理及表现方法

 | 2022/05/10 09:45:38  | 511 次浏览

在SCI文章写作中,数据占据着十分重要的部分。准确无误的数据是说明文章课题的必要内容,但是数据的获取和整理又是一个复杂的课题,我们应该如何正确地获取整理数据呢?SCI论文数据的获取、整理及表现方法有哪些呢?艾德思小编根据多年经验总结了以下几点:

1.做实验前尽可能地写清楚实验步骤(protocol),protocol最好用英文写,并且做成电子版,存在自己的电脑中,同时打印一份贴在笔记本中,以后再用该protocol,只需写明:参见xx页(refer Pxx)。

2.新的实验结果一旦得到,要尽快整理数据,整理数据是一个将原始数据净化、系统化和条理化,以便为下一步计算和分析打好基础的过程。整理后将数据做成图表,并做成PPT格式,质量和格式就和准备发表一样,哪怕是阴性结果,并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出,这样以后无论是开会、做presentation,还是撰写论文都会方便很多。

3.比对实验结果和预测结果。如果实验是阴性结果,和预测的不同,就需要分析问题的可能原因、寻找有无别的替代方法、考虑是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?

4.同样重要的是,在实验过程中,要经常查看Pubmed(生物医学摘要数据库),看相关领域是否有新的论文发表,如果相同思路的文章已经发表,就要及时调整实验方向。另外这一过程也是熟悉本领域最新发展的过程,届时写文章就会有胸中有丘壑的感觉,写起来就可以得心应手。

在整理好获取的实验数据后,通常采用直接引用或表格列举的方式在SCI文章中体现数据。那么在表格列举中也有一些地方需要大家特别注意。

1)除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格,如果数据较少(如只有1行)或数据的变化规律明显,就在(SCI论文)正文中直接表述.这样简洁并突出重点。

2)选择数据时应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等),应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据,以免误导读者在数据精度方面产生假象,并且也使数据的比较变得困难。

3)要确保表中数据的精确,表中的算术错误会影响到论文中假设的可信度,如果涉及百分比时,一定要更加注意,如果百分比或其总计不是100%,应在脚注中加以解释,否则不仅反映出作者的不严谨,同时读者也无法判断数据的真实性。

4)列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读),以方便读者对比阅读,只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解),同时数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。

5)表格的形式:表格的形式一般采取三线表(3条水平线,没有垂直线),不同期刊对表格中水平线的规定略有差异,如The New England Journal of Medicine在表的开始使用双横线,结束时则使用单横线;British Medical Journal则在通用的三线基础上,在“总和”(overall)前再加一条横线。要根据期刊的具体要求做出调整。

6)如果表格过大,也可考虑将其作为论文的附录列出,以免打断行文的流畅性。同一表格要尽量安排在同一版面上,并使内容的布局清楚、合理,并且一定要遵循相关期刊的排版习惯。

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