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英语论文写作框架

发布时间:2018-03-01 10:33:16

目录
 1. Abstract
 2. Introduction
 3. Review
 4. Method
 5. Data
 6. Results
 7. Discussion
 8. Conclusion
 9. References
注:本内容来自中国科学报和个人论文写作反省,如有错误,烦请指正。
建议写作顺序:Method>Data>Results>Introduction>Discussion>Conclusion>Abstract>Review>References
1. Abstract
标准摘要五句话,包含五个层次的内容:为什么要进行本项研究,用什么方法做这个研究,用什么样的数据来验证方法,从研究中得出什么结论,有什么理论与实践意义。
2. Introduction
研究背景:目的是证实该研究重要性。
研究目的:做什么问题(或者方面)的研究。研究可以在哪些方面解决现存的问题。
研究现状:别人已经做了哪些东西,别人已经做过什么,发现了什么样的问题?
现存研究不足:别人有什么没有做过?为什么别人没有做得更好?并说明这些研究不足会带来严重后果。
本研究的目标和研究范围:本研究弥补这些问题中的哪些不足,采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限,并概括本论文研究结论。
文章结构:本论文基本内容架构。
3. Review
有些论文中Review放在Introduction里。
文献综述证明与说明两件事情:一是研究目标的设定是有意义的。二是本研究中方法是可靠的、有效的。
包括三个层次的内容:一是对选题(你找到的研究问题)的解释。二是让读者明白本项研究是有意义的。三是现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西(包括分析工具和成果),非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西,侧重于可借鉴的研究方法。
小结:文献综述不是综述文献,而是去找到问题,不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结,应该是对相关研究现状的高度概括。
4. Method
此部分主要是对方法的描述。该部分包含三个方面的内容:
研究策略:总概研究过程,即所采用的研究思路。
数据采集的方法:建立在对研究问题深入认识的基础上,需要采集什么样的数据(变量)。包括数据结构、变量(考虑的因素)。
数据分析方法:如数学分析、逻辑分析(推理)、统计模型等数据分析方法。统计模型(模型的建立、模型校验(模型计算)、模型推断(在算的过程中所推断出的一些结果)、模型评价与对比)。
5. Data
主要围绕data,对你所收集的数据做一个简要的描述,描述所收集的数据的特点。包含两个层次的内容:一是数据的来源、采集数据的时间周期、描述性的统计值。二是对所收集的数据的初步的处理方法。
6. Results
运用所采用的数据分析方法(即模型的建立、模型校验(模型计算)、模型推断(在算的过程中所推断出的一些结果)、模型评价与对比)得到的模型分析结果。着重对重要结果进行描述。
Results强调清楚地陈述研究结果,受制于数据分析方法(模型建立、模型校验、模型推断、模型评价)的框架制约。
Discussion强调把结果打乱,提出最值得讨论和有意义的结果,是对本项研究所得出结果(results)高度抽象的产物。
7. Discussion
Discussion就是针对所得出的结果做横向或者纵向的对比和讨论,包括自己的结果之间的比较、自己结果与别人结果之间的比较。
如果结果存在差异性,并对结果之间的差异性的成因作讨论分析。这样的差异性分析进一步加强了本研究的重要性。可以进一步地验证:对所提出的观点做数据方面的支持。
写Discussion的三重境界:一是得出与人家相同的结果(意义不大)。二是得出不同结果,但是不讨论差异性成因(需要升华)。三是得出不同结果,并作差异性成因分析(较高水平)。
8. Conclusion
实际包含四个内容:
研究过程:对研究过程的综述。在期刊论文中可以不写,但是在学位论文中一定要写。
研究结论:这个研究成果不是Results和Discussion的复述,而是对Results和Discussion的更进一步的抽象和概括。
研究意义:从研究结论中所反映出来的对该研究领域的贡献以及启示,更侧重于启示。
研究局限:所得出的研究结果(该研究结果)的局限性。
最后进行未来展望,这是基于两个认识(一是对意义的认识,二是对局限的认识)所提出的后续研究课题。
9.References
就是一个要求:一致性,文献列表和标注的一致性。应该与刊物格式要求一致。更为重要的是论文格式前后要一致,包括标点符号等。可以合理利用EndNote等软件快速进行参考论文格式调整。

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