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这些错不能等到拒稿才知道

 無情360 2018-05-05

首先,一篇论文最容易引起读者和审稿人注意的,便是论文的图表,因为图表在论文中占有较大的篇幅,同时也是最直观体现文章结果的部分,故而在图表上犯错是一篇论文中首要的致命点。关于论文的图表制作,我们应该注意:


(1)图、表格内容与文字重复。在论文中,相同内容不宜用文字、表格和统计图重复表达,应根据内容的需要选择一种表达形式即可。这方面的原则应是:凡是用简要的文字能够表达清楚的就不用图和表格来表达;凡是用表能够一目了然表示的就不用图。为使读者便于对照比较和了解精确结果时,以表格形式为宜。


(2)表格中数值计算不精确,保留位数不一致。表中数值精确与否是决定统计表质量的关键因素,也是科学实验结果是否严密的具体体现。由于表格中的数据是经过原始数据计算得出,因此往往不是整数。应该使用相同的小数位。表格中同一指标数字的有效位数应一致,不足者以“0”补足。计算百分比时,应注意各百分比相加应为100%。


(3)缩略语及量和单位不规范。表格中所列的指标名称不宜随意而定,应使用固定的缩略语。特殊情况下使用不常用的单位和缩写词时,需在表注中说明。表格中的法定计算单位,一律使用符号。单位应该遵循国际标准命名原则。在数字和单位之间应有一个单一空格。


(4)表中分组变量与观测指标的位置颠倒及数据排列不当。表中数据的排列应接同类数据纵排的原则安排,排列不当则导致读表费力,不易对照比较和从中了解变化规律。


(5)表注说明过繁。表注是对表中有关内容的必要补充和说明,应简明扼要。如需要说明的内容较多时,应移入表前的正文中用文字介绍,表中数据的计算公式,应在论文的“材料与方法”部分介绍,不宜列入表注。


(6)罗列原始记录数据。典型的表和图是对结果的总结,研究过程中的原始数据,不必全部罗列于表中。表格中的数据一般应是经过统计学处理的。


(7)无表题或表题不确切或重点不突出。表题是表格的重要组成部分,是对表中内容的概括,表题应主谓有序,简洁、准确。


(8)图、表中的术语、符号、单位与文中文字叙述不一致或者正文没有提及图和表。图、表中出现的术语、符号、单位应与文字叙述相一致,以显示整个论文的完整与统一。


(9)统计图表设计不规范。如表中线条过多。

其次,一篇论文包括了标题、摘要、前言、材料与方法、结果、结论、参考文献等内容。而在写作的过程中总有一些部分的内容是写作者容易混淆或者写作不好的。而这样的错误,也是不可忽视的。


1、引言与讨论两部分互串或者角色客串:比如应该写在引言部分的,却写在了谈论部分,而反向而为之者,也不少。那么如何把握哪些该写在引言?哪些该写在讨论部分?


我个人认为不少情况下也并无严格的界限,一个是平时看文献看高水平论文是如何把握的,另外还要明白引言只是起到引言、介绍作用的,主要是背景知识,另外还要介绍哪些是已经知道,哪些还未知,或者存在的问题,本文解决的问题,主要结果等等,而讨论部分则起到不同的作用,比如我的结果和别人已经发表的结果是如何一致的,如果不一致,可能的原因和合理解释为何?所以引文关键是一个“引”字,而讨论则关键是一个“论”字。


2、以摘要代替前言。摘要动辄几百个字,充斥着各种实验方法和数据。有些作者特别喜欢罗列数字,让人看得头晕眼花。而到了正文的前言部分,反倒惜墨如金,几十个字了事。这样的前言作为摘要的背景部分还差不多。


多数期刊要求摘要限制在250个单词以内,作者必须以最简洁的语句阐明文章的背景、主要内容和意义。而前言则应回顾研究背景,提出问题或假说。很多中文作者对此没有理解,只是简单的说明研究目的,而对研究背景和问题不加理会。


3、讨论部分扯得太远太多:比如还是“西红柿炒鸡蛋”,有人可能将西红柿的栽培历史和引进到我国的历史都介绍一遍,甚至还要扯上西红柿的重要有用成分以及都是和哪些菜一起炒过等等,这些都是扯的太远啦,跑题了,要紧扣主题,抓住关键点:我的这道菜如何和别人的不同,为何不同,这样才能使自己的菜有卖点,同样的道理,也要使自己的论文有卖点,才能打动审稿人和编辑 / 主编的心。不光在讨论部分,论文的其他部分也要突出强调自己文章的特色之处或者说主要结论。

最后,除了以上的错误之外,还要一些细节上的错误往往也决定了我们一片论文能否最终发表成功?故而,我们在写作发表中也需要引起注意。



1. 未完全遵守期刊的作者须知:作者提出的咨询显示出他们没看过或没有遵守期刊的作者须知,这对 AMA 委员会来说是最大宗的问题。


2. 数据不一致:文中提及的数字经常跟图表的数据不一样或没加上去。


3.一稿多投:作者不可同时将同一篇论文同时投稿到 2 家以上的期刊,就算是部分论文也不行。此规定对即使是 2 家分属地方与国际、不同读者群的期刊也适用。虽然很多作者没注意到,不过重复发表是违反发表道德的。


4. 夸大结论:虽然一个强而有力的结论是很重要的,编辑发现数据无法完全支持这些夸大的结论。

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