博士及博士後

你不知道的學術寫作中引號的正確用法細節

如何正確使用引號可能會讓很多作者感到困惑,尤其是對於那些英語不是母語的作者來說更是如此。使用引號是用來說明此文本逐字引用自另一文本來源,用以強調重要的單詞或短語,或在首次出現專業術語時使用引號。文本引用有“切入式引用”和按文字區塊分隔開的塊引用方式,還有引用內嵌入引用的方式,而且根據主題、風格指南、甚至國家的不同,標點符號樣式也會有所不同。接下來將通過詳細說明幫助您在學術寫作中正確使用標點符號。 字體 引號的樣式-字體應該是怎樣的呢?這一點在科學寫作中非常重要,因為根據樣式可以將引號(quotation mark)和角分符號(prime)區別開來。角分符號通常在遺傳學和其他物理科學學科中使用。根據《芝加哥格式手冊》 (CMOS) 的說明,引號通常被稱為“捲曲”(curly)引號或“智慧”(smart)引號,常用在大多發表的文本中,且與文本的字體相匹配。我們不應混淆智慧引號與直引號  (“)。直引號是電腦的默認引號格式。此外,單引號通常被用作角分符號來表示度量符號(如英尺和弧分)和數學符號(如  x’y’);但這並不是正確的用法 - 使用角分符號 (ʹ) 才是正確的用法。您可以通過電腦的文字處理程式將引號輕鬆更改為正確的格式。 文本中的引號使用 無論遵循哪種風格指南或身處大西洋的哪一邊,關於文本中引號使用的具體規則都達成了一致要求。例如,如果您在寫作中要直接引用別人的話,那重要的則是要確保讓讀者明白,這些話不是您原創的。如果故事中有人物角色對話,那麼引號可以將角色的話語與作者的話語區分開來。 引號也用於強調新出現的詞或短語,這在科學寫作和技術寫作中尤為有用,如句子:…

揭開研究總體和樣本的奧秘:瞭解其在統計推斷中的作用

研究總體和樣本是所有科學研究的基石,能夠賦能解鎖隱藏在資料中的奧秘。瞭解研究總體和樣本的動態變化對研究人員而言至關重要,因為其能保證研究結果的有效性、可靠性和普適性。本文揭示了研究總體和樣本帶來的深遠作用,及其兩者的差異與重要作用,重塑了我們對複雜現象的理解。最後,本研究有助於研究人員做出明智的結論,並促使他們在各自的領域取得有意義的進展。 總體的定義 研究總體又稱為目標總體,是指具備特定特徵、且讓研究人員感興趣的整個群體或一些個體、物件或事件的集合。研究物件的定義是基於研究目標和調查研究中的具體參數或屬性來確定的。例如,在關於新藥物藥效的研究中,研究總體涵蓋了所有可能從藥物中獲益或受到該藥物影響的個人。 傾向於從總體中收集資料的情況 在某些情況中,研究必須要從總體中收集資料,以獲取對整個群體的全面瞭解。以下幾種情況更傾向於從總體中收集資料: 總體規模較小或易接觸: 在某些特定的組織或界定明確、規模可控的群體內開展研究時,從總體中收集資料是可行的。 進行普查或完全枚舉:在政府調查或官方統計等情況中,有必要對總體進行普查或完全枚舉,以此確保描述準確並能消除抽樣誤差。 研究獨特或關鍵特徵:如果研究側重於探究某種罕見且對研究有重要影響的具體特徵或特點,如罕見疾病、瀕危物種或特定遺傳標記等,則可能需要從總體中收集資料。 法律或監管有要求:某些法律或監管框架可能會要求從總體中收集資料。例如,政府機構可能需要獲取關於收入水準、人口特徵或醫療保健利用情況的綜合性資料,以制定政策或分配資源。 精確度或準確度有要求:某些情況有高水準的精度或準確度要求,對此研究人員可能會選擇從總體層面來收集資料,以便獲取更加可靠的總體參數估計值。 樣本的定義 樣本是從研究總體中精心抽取的、具有代表性特徵的子集。樣本是規模較小、易管理的群體,透過研究樣本可得出具有普遍適用性的推斷。樣本必須要準確反映出總體的多樣性。相比於研究整個總體,研究樣本使得資料收集更加高效且更節省成本,而且基於樣本研究結果可推斷出關於更大總體的結論。 抽樣的定義及其重要性 抽樣是指從感興趣的較大群體或總體中抽取樣本的過程,以便收集資料並做出推斷。抽樣的目的在於獲取可以代表總體的樣本,即該樣本可以準確反映出總體中的關鍵屬性、變化和比例。透過研究樣本,研究人員有信心針對更大的總體得出結論或做出預測。收集樣本資料比收集總體資料更具優勢,且因受限於實際約束條件也有其必要性。以下是選擇從樣本中收集資料的個別原因:…

校對的力量:將您的學術作品推向新高

科研成果投稿的準備過程往往令人緊張又傷腦筋。無論是因為審稿人的高期待、目標期刊的嚴格指南要求,或是教授的深切關注,任何一處醒目的錯誤都能給您的辛勤努力和絕佳想法蒙上陰影,令人不寒而慄。但請不要擔心,一個有力的工具可以幫我們避開那些可避免的、因失誤帶來的尷尬:那就是校對。 校對是在書面文件定稿或發表前,仔細審查以查找其中的錯誤、不一致之處以及待改進之處的過程。校對是極為關鍵的一環,包括仔細檢查文中的拼寫、文法、標點、格式、排印錯誤,以及內容的整體呈現問題,以便最大程度確保內容準確且清晰明瞭。校對可以讓您的稿件華麗蛻變為一篇優秀傑作,可隨時向高影響力的科學期刊進行投稿。 校對的不同類型 由於文件的具體需求不同,校對類型也因此不同。常見的校對類型包括: 學術編修:學術校對主要是審查期刊論文、碩士論文或博士論文,其中包括檢查引文格式是否正確及其是否遵循引用風格(如APA或MLA 風格指南),以確保引文和參考文獻格式準確、拼寫符合規範(即英式英語或者美式英語規範),並且還會檢查表格與數字格式是否符合要求,以及驗證專業術語和語言表達是否全文一致。 學術校對服務在市場上有很大的需求,原因在於為了保證學術作品的高品質以及文中語言的準確性,研究人員和學者往往需要其他服務的説明。這些服務旨在交付高品質的語言編輯和校對解決方案。 翻譯校對:雙語校對或翻譯校對專用于審查譯文,以確保文本的準確性和高品質。這種獨特的校對形式需要根據原文仔細檢查譯文內容,確保譯文準確傳達了原文意思與資訊。資深的雙語校對人員必須熟練掌握這兩種語言,且瞭解翻譯中常見的難點和可能的措辭陷阱。識別並糾正錯誤是一項專業技能,如校對從來源語言轉換為目的語言過程中文法習慣的錯誤應用。 印刷媒體校對:這種校對類型已非常成熟,在確保交付完美無瑕且充滿視覺魅力的出版物方面發揮著至關重要作用,如報紙、雜誌、期刊或書籍等出版物。印刷媒體校對人員可以保證內容無錯誤,同時他們也格外關注格式細節,提供精美的印刷格式與線上格式。 校對為什麼如此重要? 校對能夠識別並理清晦澀難懂的句子與混亂糾結的想法,並糾正錯誤的單詞,從而助您更加有效、順暢的表達資訊。在學術寫作中,校對是不可或缺的,可以帶來以下幾大益處: 提高可信度:學術作品代表了您的專業知識、技能和專長。不論您是研究人員還是學生,錯誤和失誤都可能損害您的信譽。校對可以確保您的學術作品在經過編修後準確無誤,幫助樹立您的權威形象,展現您的專業知識。 保證清晰與連貫性:學術寫作常常涉及到複雜的概念。校對可以發現並糾正令人困惑的措辭、笨拙的結構或邏輯不一致的地方,確保論點表達清晰、連貫一致。 改善流暢性與條理性:審查觀點的邏輯進展,確保觀點流暢過度、全文連貫且結構合理。這能夠提升閱讀體驗,提供高效的內容閱覽。 確保準確性:準確性至關重要,尤其在呈現資料或分析研究結果方面更是如此。校對能夠發現並糾正與事實不符的內容、數字錯誤,以及曲解的內容,從而可以增強研究的可靠性。…

打破知識壁壘:開放獲取期刊給醫學研究帶來的變革

醫學研究是醫療進步的關鍵,為探索疾病原理、治療和患者護理方法提供見解。在醫學研究傳播中,從封閉獲取(closed access)的期刊轉向開放獲取(open access)的出版是最革命性的轉變之一。本文將探討開放獲取在醫療領域的重要性,並提供對其持續發展的建議。 為什麼在醫學領域中開放獲取是極其重要的? 在現代醫療領域,開放獲取已經成為一種至關重要的趨勢,它代表了對研究論文無任何限制的訪問權。這意味著醫學知識和重要的研究成果不再被封鎖在高額訂閱費用的牆後,而是對全球的醫生、研究者和公眾開放。這種模式不僅代表了資訊訪問的民主化,更是鼓勵了跨學科和跨國界的研究合作。這種無阻礙的知識共用方式確保了科研人員能夠迅速分享和獲取新的發現,從而加速醫學進展。在醫學領域,尤其是當我們面臨緊迫的全球健康危機時,每一項科研發現都可能對數百萬生命產生影響。因此,能夠迅速、準確和廣泛地獲取和傳播這些資訊尤為重要。 傳統的封閉獲取期刊及其局限性 歷史上,學術界,特別是醫學領域,都習慣於封閉獲取的訂閱期刊中發表研究成果。這些期刊要求訂閱者或相關機構支付相當高的費用才能獲取其學術內容。顯然,這種模式對於知識的傳播形成了巨大的障礙,因為它實質上將知識的獲取許可權限制在了那些經濟實力雄厚的人或機構中。這意味著,大量的研究者、醫學專家、學生以及廣大的公眾都無法接觸到這些寶貴的資訊和發現。更為糟糕的是,很多研究者在投稿這些期刊時,還需要支付高額的出版費用或處理費,這進一步加劇了經濟上的壓力。這種經濟負擔不僅抑制了研究者的積極性,還可能阻礙了一些可能對整個醫學領域產生重大影響的突破性研究的廣泛傳播。 醫學研究中開放獲取的益處與前瞻性 所有利益相關者的全面可訪問性: 開放獲取的模式打破了知識的經濟壁壘,確保患者、醫生、科研人員、政策制定者以及廣大的公眾都能夠自由地獲取並從最新的醫學發現中受益。以發展中國家為例,其中的許多患者和醫生由於經濟原因往往難以獲得最前沿的醫學知識,但透過開放獲取,他們現在可以毫無障礙地瞭解並應用最新的治療方法和策略。 促進科學進步的加速: 開放獲取不僅使得研究內容更容易被全球範圍內的研究者獲取,還大大刺激了學術界之間的合作與交流,這種合作為科學領域帶來了更為迅速的突破和進展。一個顯著的例子是在COVID-19大流行期間,眾多的開放獲取論文促成了國際間快速而高效的研究合作,加速了對疾病的瞭解和應對。 經濟上的成本效益和長期可持續性: 開放獲取模式避免了昂貴的訂閱費用,這使得許多教育和研究機構能夠將寶貴的資金用於其他更為關鍵的領域,如基礎研究或基礎設施建設,這確保了醫學研究在長遠的未來都可以持續並廣泛地傳播。 擴大研究的可見性和社會影響:…

ChatGPT在學術編輯上的限制與人工編輯的價值

依賴ChatGPT來編輯您的研究文稿可能弊大於利。以下是原因! ChatGPT的引用和參考文獻能力有限,無法充分滿足根據學術慣例引用來源並注明出處。 ChatGPT可能提供過時的資訊。由於其知識截止日期為2021年,它無法獲取最新的研究和見解。 ChatGPT是一個利用互聯網公開可訪問資料的工具,這可能引發關於其來源合法性和資訊呈現方式的顧慮。 ChatGPT缺乏對學科特定知識的細緻理解。這包括術語、出版慣例以及特定領域的事實和資料等方面,這些可能在生成的內容中無法準確體現。 ChatGPT無法完全理解作者的潛在含義和意圖,並傾向于生成平淡和通用的內容,這可能削弱作者聲音和獨特的寫作風格,導致缺乏個性和知識觀點的寫作。 這不是主觀偏見。以下是ChatGPT作為編輯工具與人類編輯的示例對比。 ChatGPT與人工編輯 示例 原始文本 由ChatGPT編輯 由人工編輯(英論閣編輯) 編輯解釋 ChatGPT錯誤地將DNP解釋為一種氨基酸,而不是糖尿病腎病,從而在句子中引入了重要的意義變化。人工編輯確保了學科特定術語的正確使用而沒有改變敘述。  …

科研合作成功的要點——約定專案成果的署名權

學術界見過太多的因為各種糾紛導致合作破裂而分道揚鑣的事件。究其原因,基本都是利益分配不均,尤其是在論著署名權上產生矛盾。科研合作的標誌性成果多為論文、著作、發明專利等。如何提前約定科研專案的成果歸屬,是確保科研合作成功的關鍵。本文簡述科研合作的約定要點和計量指標。 科研合作包括有組織科研和無組織科研。所謂有組織科研是指大學教師的科研專案圍繞國家指定的科研方向和需求進行,而非按照個人興趣進行。所謂無組織科研是指大學教師的科研專案圍繞個人興趣進行。成功實施有組織科研的關鍵是改革科研專案申請制度和大學教師科研業績評價體系中的科研經費評價制度,以及科研成果歸屬的公平劃分。成功實施無組織科研的關鍵是按照個人興趣確保論著成果產出,這就涉及如何利用別人的優勢並說服其開展合作,幫助自己完成研究項目,因為很多項目無法依靠一個團隊或一個人的力量來完成。 從組織行為學微觀視角下審視大學無組織科研的合作模式,可以劃分為課題組團隊、校內團隊、校外團隊三種情況。成功實施科研合作的關鍵是提前約定專案成果的署名權,因為署名權是關乎研究生畢業和教師科研業績考核的核心指標。 課題組團隊內的合作是指導師與研究生之間的合作。大學的論文業績考核政策通常只認可第一作者和通訊作者。如果大學的研究生畢業條件規定研究生可以作為第二作者在期刊論文署名,那麼通常不會在論文署名權上發生激烈的矛盾,因為研究生可以被安排作為第一作者或第二作者,而導師可以作為第一作者或通訊作者。當然,所有這些討論都是假設第一作者、第二作者和通訊作者確實做出了名副其實的貢獻,滿足期刊論文的貢獻度聲明要求。 校內團隊的合作是指同一大學內兩個教師之間的合作。這種合作的特徵是兩個教師同屬一個學校,因此無論誰做第一作者或通訊作者,均能滿足大學關於科研成果第一作者署名單位的規定要求。處理好校內團隊合作的關鍵是約定好在專案成果署名權上,在哪篇論文上教師甲做第一作者,在哪篇論文上教師乙做第一作者,輪流署名,實現共贏。甚至,教師甲可以一直署名第一作者,而教師乙可以一直署名通訊作者。由於有些研究生滿足于署名第二作者,而且不影響畢業,因此校內團隊的合作通常不會產生激烈的署名權矛盾,而且不會損失第一作者署名單位。這種合作通常能夠順利開展。 最容易產生署名權矛盾的是校外團隊的合作。這種合作的特徵是兩個或多個教師分屬不同的學校,因此在第一作者署名單位上通常無法協調,除非能夠將論文成果拆分成兩篇或多篇論文發表,每篇論文歸屬不同的第一作者署名單位。但是,即使能夠將科研成果拆分成兩篇論文分別歸屬兩個不同的大學,教師們也會因為損失了一篇第一作者署名單位的論文而導致合作積極性受挫。校外團隊在論文合作或專案申請合作上的難點就在於大學的第一作者署名單位考核制度。這個制度是妨礙校外團隊合作的最大障礙。這個制度鼓勵的是校內團隊的合作。眾所周知,在科研方向調整和專案經費申請方面,校內團隊的合作是非常有局限性的,通常都需要開展與校外團隊的合作。在現行考核政策下,成功開展校外團隊合作的前提是能夠將論文成果拆分成多篇發表,使得這些論文的第一作者分屬不同的單位。否則,基本無人對校外團隊合作有興趣。而拆分發表勢必造成論文品質下降,甚至導致“香腸論文”。 上述校外團隊的合作僅指不同大學教師之間的合作,不包括教師與企業之間的合作。教師與企業之間的合作通常屬於“被資助方與資助方”之間的關係。由於企業通常不追求論文成果署名權,因此校企合作一般不會產生成果署名權和智慧財產權歸屬方面的矛盾。 在文獻計量學方面,衡量科研合作的指標主要包括以下幾個: 合作指數(collaborative index,簡稱CI):地域、機構、個人、學科或期刊所發表論文的篇均作者數。例如,某個作者發表了6篇論文,第1篇論文有1個作者,第2篇和第3篇都有2個作者,第4、5、6篇都有3個作者,那麼他的合作指數就是“1x1+2x2+3x3=14”除以6篇論文,即33。 合作率(degree of collaboration,簡稱DC):地域、機構、個人、學科或期刊所發表論文中合著論文數量占全部論文數量的百分比,即DC=1-n/N,n表示作者數量為1的論文數量,N表示論文總數。 其他科研合作指標包括合作係數指標、修正合作係數、點度中心性、L指數、H度指數、合作能力指數等。大學的第一作者署名單位考核政策直接影響科研合作指標的計算。

破解健康密碼:統計學在醫學研究中不可或缺的作用

統計學是醫學研究的支柱,為龐大的健康資料世界提供了結構支援。從研究設計到結果闡釋,統計方法都發揮著至關重要的作用。它指導研究人員確定樣本量、評估資料模式並得出有效的結論。例如,臨床試驗資料的統計分析可以用來幫助確定藥物的有效性。然而,統計顯著性並不總是意味著臨床顯著性。因此,合理解釋統計結果同樣至關重要。總之,統計學是彌合原始醫療資料和有影響力的研究成果之間的溝壑的重要橋樑。 選擇適當的研究設計是醫學研究的一個關鍵方面,因為它在很大程度上決定了研究結果的統計有效性。觀察性研究,包括佇列研究、病例對照研究和橫斷面研究,可以在自然環境中觀察現象。它們是研究危險因素、患病率和發生率的理想選擇。另一方面,隨機對照試驗等實驗設計透過允許操縱變數和設定對照組來提供最高水準的證據。選擇取決於研究問題、可行性、倫理考慮以及統計分析所需的資料類型。 對於統計分析所需的資料來說,資料的完整性和品質至關重要。任何統計分析的有效性直接取決於所收集資料的準確性和可信度。為了確保完整性,嚴格的資料收集和存儲程式至關重要,以減少錯誤、偏見或偽造的可能性。必須仔細記錄、驗證和交叉檢查資料,防止出現不準確或不完整的情況。嚴格的制度和和電子系統將有助於最大限度地減少人為錯誤和誤解。此外,資料審核和雙重資料登錄等品質控制程式也可增強研究的可信度。同時,就資料品質而言,在臨床研究中遵守STROBE或CONSORT等標準有助於提高透明度和可重複性。高品質的資料不僅增強了結果的準確性,而且增強了結論的可靠性和普遍性。因此,資料完整性和品質構成了醫學研究中健全統計分析的支柱。 而處理缺失資料和異常值是維持統計分析的有效性和可信性的另一重要方面。缺失資料可能會扭曲結果並降低統計效力,但我們可以透過多重插補或最大似然估計等方法來推斷缺失值。這些方法提供了比傳統的“整體刪除”更全面的分析,後者常常捨棄有價值的資料。然而,應謹慎應用這些方法,認識到插補資料是估計的,而非觀察到的。另一方面,異常值是與總體模式明顯偏離的資料點。它們可能誤導結論或指示有意義的異常。穩健的統計技術,如中位數或四分位距,可以幫助減輕其影響。或者,研究人員可以進行敏感性分析,包括和排除異常值,以評估其影響。 作為分析資料的利器,統計分析技術可將原始資料轉化為有意義的發現。描述性統計(例如均值和標準差)提供了對資料分佈和集中趨勢的初步瞭解。推論統計進一步能夠根據樣本資料得出關於總體的結論。其中包括 t 檢驗、方差分析和卡方檢驗等技術。回歸分析是另一種強大的工具,可以對變數之間的關係進行建模,根據輸入資料預測結果。更複雜的方法,如生存分析和多變數分析,可用於處理醫學研究中常見的複雜資料集。另外,機器學習演算法等現代方法越來越多地用於模式識別和預測建模。透過使用適當的統計技術,研究人員可以準確地解釋和呈現資料,從而增進我們對健康和疾病的理解。 統計檢驗方法的選擇取決於資料和研究問題的性質。 對於連續資料,在比較組間平均值時通常使用 t 檢驗或方差分析。Mann-Whitney U或Kruskal-Wallis檢驗等非參數替代方法適用於偏態資料或序數尺度。卡方檢驗通常用於分類資料,以測試比例之間的關聯或差異。 當預期頻率較低時,費舍爾精確檢驗可以作為替代方法。線性回歸模型和邏輯回歸模型對於探索變數之間的關係、分別預測連續或二分結果非常有價值。混合模型或時間序列分析等高級測試可適應複雜的資料結構。統計檢驗的選擇至關重要,應由資料類型、組或變數的數量以及研究目標決定。 作為常用的檢驗方法,T檢驗經常用於醫學研究,比較兩組的平均值,確定它們是否存在統計差異。ANOVA(方差分析)擴展了這一概念,比較多個組的平均值。卡方檢驗評估分類變數的分佈是否彼此不同。Pearson相關性衡量兩個連續變數之間的線性關係程度,而Spearman相關性用於序數資料。線性回歸模型和邏輯回歸模型根據一個或多個變數預測結果。對於複雜的資料結構或事件時間資料,採用更複雜的程式,例如多變數分析或生存分析。 在完成資料分析後,對統計結果的解釋需要將研究結果與原始研究問題聯繫起來。顯著性水準(通常p<0.05)表明觀察到的差異或關係是否可能是偶然發生的。置信區間提供了真實總體參數具有一定置信度的範圍。效應大小可以讓我們瞭解差異或關係的大小。這些結果必須在研究設計的背景下進行解釋,考慮到潛在的混雜因素和偏見。特別需要注意的是,統計顯著性並不總是意味著臨床或實際顯著性。…

學術影響力的六大評價指標

學術影響力評價在當今學術界無處不在,從研究生畢業求職到大學教師考核和晉升。很多人的簡歷也因此從過去簡單羅列發表的論著,演變到全面統計展示各種學術影響力評價指標。那麼,究竟哪些指標是人們所看重的主流指標?本文簡要回答這一重要問題。 主流的學術影響力評價指標按照重要程度從高到低包括人才稱號、學術獎項、論著種類和數量、論著的引用次數(尤其是他引次數)、期刊論文的影響因子、個人H指數、發明專利數量和成果轉化金額、重大研究專案和經費金額、學術兼職、國內外重要學術會議報告。 一、學術獎項和人才稱號 國內的各種科研成果評獎比較多,人才稱號(例如中國科學院或中國工程院院士、長江學者)也可以視為評獎的一種。由於國家級和省部級人才稱號的評審要求和流程均比較嚴格,這類人才稱號的含金量比較高,並普遍被各大學和科研院所內部的學術委員會認可,並被視為比三級或二級教授的頭銜更加具備學術影響力。四級教授是正教授中的最低層級,而一級教授是正教授中的最高層級。一級教授通常由中國科學院或中國工程院院士擔任。 二、論著種類和數量 論文和專著都很重要,尤其是英文的論著。由於理工科的研究成果在課題上比較分散,研究週期長,難以集中在一部專著中論述,因此理工科多以發表論文為主。在理工科領域發表獨著專著的難度非常大,尤其是英文獨著專著。相比之下,社科領域的專著更多一些,而且很多是獨著的。專著與教科書和設計手冊不同。專著是學者對某一領域深入研究的成果總結,涵蓋相關理論和實踐,對該領域的問題有全面和深入的解釋,能夠提出系統化的新理論,具有較高的學術價值。專著的主要目的是為了推進該領域的科研發展,對該領域的理論和實踐都有較大的促進作用。設計手冊主要是對某一領域的知識進行概括和總結,內容較為淺顯,沒有新理論,這一點與教科書相似;但在例子詮釋上不如教科書詳細,而在內容範圍上比教科書更加完整,而且更注重實用性。設計手冊的主要目的是為了説明技術人員和初學者快速掌握某一領域的基本知識和技能,解決實際工作中的問題。擔任教科書的主編、主審、副主編也能反映一定的學術影響力。 三、論著的引用次數 引用次數是指一篇學術論文或一部專著被其他學術論文所引用的次數。在學術界,引用次數通常被視為一篇學術論文或一部專著的影響力和重要性的指標。當論文或專著被其他論文引用時,表明該論文或專著的貢獻已經被其他學者所認可,也就表明該論著對於這個領域的研究具有一定的影響力和價值。論著的引用次數可以通過學術搜尋引擎或資料庫查詢。例如,Google Scholar、Web of Science、Scopus等資料庫均能檢索論文或專著的引用情況。 四、期刊論文的影響因數 影響因數(Impact Factor,簡稱IF)是一個期刊在某一特定年份內發表的論文的被引用次數的篇均平均值。具體來講,影響因數的計算方式為某一期刊在前兩年發表的論文被引用的總次數(B)除以這些論文的總數(A),即IF=B/A。例如,2019年的影響因數是2020年6月發佈的,那麼計算方式為2018年和2019年該期刊發表的論文被引用總次數除以2018年和2019年該期刊發表的論文總數。影響因數被廣泛用於期刊的評價和排名,具有一定的參考價值。但是,不同學科領域的影響因數不能直接比較。而且,某篇論文的被引用次數也並不等於整本期刊的篇均被引用次數。 五、個人H指數…

掌握10個關鍵點,寫出優秀的醫學研究基金申請書

醫學研究對於推進我們對疾病的理解和開發新的治療方法以提高健康水準至關重要。然而,進行研究需要很多資源,包括科研資金。這就是醫學研究基金申請書的意義所在。醫學研究成本高昂,需要大量資源,包括資金、人員、設備和試劑。在大多數情況下,研究人員無法自行資助計畫,因此必須依賴外部資金。基金申請書提供了一種從支援研究的組織和機構請求資金的方式。成功的申請書不僅為研究獲得了資金,還幫助研究人員在其領域樹立信譽。 在本文中,我們將討論撰寫申請書的關鍵要素,資料和專案管理部分的重要性,如何編寫預算,以及不同類型的研究設計需要不同的申請書。最後,我們還將提供十個關鍵點,以幫助研究人員起草成功的醫學研究基金申請書。 醫學研究基金申請書中有哪些關鍵組成部分? 一份醫學研究基金申請書會包括以下要素: 封面:這是資助機構看到的第一件事情,因此留下好印象非常重要。封面應簡潔明瞭,提供擬議計畫的概述。 摘要:這是對擬議計畫的簡明總結,包括研究問題、方法和預期成果。 引言:這一部分應提供關於研究問題的背景,並解釋為什麼擬議研究很重要。 文獻綜述:這一部分應提供與研究問題相關的現有文獻的批判性分析,並突出知識中的任何空白。 研究問題或假設:這一部分應清晰地陳述擬議研究旨在解決的研究問題或假設。 方法:這一部分應詳細描述研究設計,包括研究物件、資料收集和分析方法以及道德考慮。 預算概要:預期的研究專案支出的詳細陳述,包括人員、設備、試劑、差旅和其他費用。 預期成果:這一部分應描述擬議研究的預期成果以及它們如何為該領域做出貢獻。 意義和影響:這一部分應解釋擬議研究的意義以及它將如何影響該領域。 參考文獻:這一部分應包括申請書中引用的所有來源的列表。 資料管理和專案管理部分在申請書中的重要性…

你發過視頻論文嗎?除了視頻摘要以外,學術視頻還可以做什麼?

隨著互聯網數位化出版技術的發展,傳統紙質學術論文的資訊表達程度獲得了極大提升,從過去的“文字加圖片”向補充學術視頻的增強化方向發展。同時,隨著期刊和科研人員對文獻被引用次數、學術影響力、資料可再現性的不懈追求,期刊對學術論文視覺化也提出了更高的新要求,具體主要體現在圖文摘要(graphical abstract)和視頻摘要(video abstract)上。學術視頻作為一種新鮮事物,其發展趨勢和需求狀況究竟如何,是廣大科研人員關注的。 增強出版(enhanced publication)的概念是指使用互聯網數位化技術將過去不能用紙質媒體表達的資訊用電子版方式增強補充地表達出來,而且不破壞原有的傳統學術出版格式。具體來講,增強出版主要包括使用補充的共用資料、可放大觀看的圖片、音訊、視訊等方式將學術論文的內容予以展示,並可配以專家訪談點評等評價傳播方式。增強出版無論從期刊角度還是作者角度,都是一把雙刃劍,即它在提升傳統的學術出版習慣的同時,一方面依靠數位化新技術為學術出版內容賦予必要的、有用的新功能,另一方面也增加了期刊編輯和作者的工作負擔。這些新功能和新負擔都源自“市場的”需求和學術出版所面臨的歷史積累問題。它們也是提高學術出版品質的動力。仔細分析這些需求和歷史積累問題能夠幫助理解增強出版和學術視頻發展的源動力。 作為科技期刊實現增強出版的重要手段,學術視頻包括以下三類。第一類學術視頻是視頻摘要,將文字摘要和圖文摘要配上音訊、動畫或視訊畫面,實現更好的導讀功能。視頻摘要的必要性源自某些讀者的一種自然感受——即讀文字不如看圖片輕鬆,而看圖片不如看視頻輕鬆。這種感受更多地是從讀者閱讀的舒適度方面考慮的,與學術文獻的嚴肅性和精煉性或許存在衝突。這也是為什麼輕鬆活潑或格式比較隨意的視頻摘要尚未被廣大學術期刊認可的原因之一。 第二類學術視頻是視頻型論文,即整篇論文以視頻方式為主、以文字和圖表方式為輔進行展示。視頻論文的強需求源自許多學科在內容表達方面嚴重受限於靜止的文字和插圖,從而必須使用連續運動的視頻畫面並有時配之以音訊才能闡述清楚。實際上,幾乎每個學科都有這種強需求,尤以醫學、生物、機械工程等學科為典型。在生物醫學研究中,大量的實驗方法和手術技術需要用視頻展示才能描述清楚,或者才能確保科研成果的可再現性而能夠讓同行複製出來。科研成果的可再現性對於防止學術造假非常重要,是學術出版領域的一個“老大難”歷史積累問題。在機械工程研究中,大量的機器構造和運動原理需要用視頻展示才能便於理解。在這些領域,真可謂“一張圖片勝過千言萬語,一分鐘視頻勝過千百張圖片”。實際上,人們經常可以看到在過去的論文中為了用幾十張靜態圖片描述清楚一連串實驗方法和機器運動而被迫採用佔據幾頁紙巨額篇幅的尷尬。毋庸置疑,連最保守和最古板的維護“學術文字嚴肅性、正統性和精煉性”的人也無法否認這種學術視頻在審稿過程中和發表時的強烈必要性和強大功能。 第三類學術視頻是專家訪談或科普教學型影片。這類視頻已經超出了學術論文本身內容的發表範疇,屬於發表後同行評議、論文內容推廣介紹、科普、教學等範疇,不屬於論文作者需要投稿製作的內容。 通常所說的學術視頻是指視頻摘要和視頻論文。圖文摘要已經被很多作者和期刊廣泛接受,通常在必要性上不存在爭議。有些期刊也因此強制性要求作者提供圖文摘要。對於作者而言,由於圖文摘要是學術海報的精煉版,而學術海報無論如何也是經常需要製作的,因此在投稿時通常不存在強烈的抵觸情緒和負擔感。雖然視頻摘要在概念上看似只是圖文摘要的進一步延伸,但是無論從必要性和可操作性上都存在巨大障礙和天壤之別。首先,作者關心的是自己的論文能否被容易發現、讀者是否喜歡讀全文、是否具有較高的被引用次數,使用長達1分鐘或幾分鐘的視頻摘要能否有效説明實現這三個目的,很多作者是存疑的。其次,如果視頻做得不好,實際上會對論文起副作用,引起讀者反感或質疑,還不如藏拙不做,因為視頻製作無論從畫面構思、音訊品質、中英文發音和克服口音、作者形象等方面都具有專業化難度,不是普通作者能夠輕易完成的,需要耗費大量時間精力學習視頻製作技術。 視頻論文是將整篇論文的各個部分以視頻的方式展示,這對於某些必須用視頻才能說清楚內容的學科是必要的。但是,以視頻的視覺化優勢為理由將學術論文“娛樂化”和去嚴肅性,在學術界勢必受到長期持續的抵制和反對。美國普林斯頓大學的Moshe Pritsker博士在十幾年前首先提出視頻論文的概念,並于博士畢業後在2006年創建了全球首個視頻型同行評議科技期刊JoVE(Journal of Visualized Experiments)。該期刊目前被SCI資料庫收錄,屬於JCR分區Q3、影響因子為1.424,在大類和小類上均屬於綜合性期刊(Multidisciplinary Sciences)。該期刊致力於利用視頻方式展現生物學、醫學、化學、物理等學科領域的研究過程和成果,解決“人們疑惑到底是怎麼做的實驗”這種問題。每篇論文的視頻大約10分鐘,視頻下配有文字講解,讀者可以免費觀看2分鐘。該期刊的投稿費用昂貴。如果作者請期刊説明製作視頻,費用則更高。其他學術視頻型科技期刊包括Springer的VJEP(Video…

研究人員需要知道的文獻計量學

文獻計量學(bibliometrics)是文獻學情報學與數學、統計學等相互交叉和結合而產生的邊緣學科,也是資訊科學體系中的一個重要分支學科,對學術文獻的數量、引用次數、相關性等指標進行定量分析。初看起來,文獻計量學分析似乎只是圖書館人員、科技資訊人員或科研管理人員的工作。實際上,文獻計量學作為學術素養中的重要內容之一,是各個學科領域的每個專業技術人員都應當熟悉和運用的。而且,專業技術人員能夠從“發表後同行評議”的角度對文獻計量學指標進行補充。另外,文獻計量學作為能夠規劃學科發展的強大工具,是研究人員尤其是系統設計人員應當擅長使用的。本文簡述文獻計量學在專業技術人員日常工作中的重要作用。 情報工作在任何領域均歷來被各級首長高度重視。在軍事領域,偵查情報工作與作戰參謀和訓練業務一樣,在司令部建設中極為重要。在科研領域,情報工作不僅能夠幫助規劃科研方向,而且能夠幫助判定科研工作績效。各領域專業技術人員應當熟悉和善於運用文獻計量學,原因有三。第一,關於論著的文獻計量學數量指標和品質指標通常被各單位從學校到個人逐級分解後用於業績考核。因此,研究人員必須在開展工作和發表論著之前就熟知單位的考核要求。第二,文獻計量學能夠分析揭示每個專業方向的文獻數量、影響因子、資助資金來源、文獻引用次數、作者合作強度、國際合作廣度、機構排名、聚焦熱點和高被引論文等,產生“知識地圖”,發現科研空白。這一點對於從事學科規劃的系統設計人員尤為重要。第三,文獻計量學用於學術評價的數量和被引次數等指標飽受質疑和詬病,急需引入發表後同行評議機制予以補充完善。 在對個人、單位和國家的科研能力評價方面,可以選擇的指標有很多,比如科研經費、專案結案成果、獲獎科研成果、學術論文、學術著作、發明專利、研究人員情況、專案進展情況、經濟效益、社會效益等,可以分別賦予不同的權重。其中,文獻計量學指標,特別是關於學術論文數量和品質的評價指標佔據主導性地位,包括論文和專利的被引頻次、高被引論文、基金論文比、期刊影響因子、H指數等。 被引次數是反映論文影響力的重要指標,它是衡量一個學者或科研機構被同行認可的標誌之一,也反映某個研究方向的活躍程度。研究人員發表的學術論文的影響力體現在同行關注程度上,而研究成果被同行在論文中引用是最重要的表現形式之一。被他人引用的次數越多,說明受到的關注就越多,影響範圍就越大。這就是被引次數通常能夠說明論著的學術水準或品質的原因。文獻計量學在科技實力評估中的作用集中體現在使用《科學引文索引》(SCI)和《期刊引證報告》(JCR)進行引文分析的實踐,它奠定了文獻計量學在科技評估特別是科技論文和期刊評估中的重要地位,為各國學者和單位普遍認同。可以說,沒有SCI,就沒有文獻計量學的實際運用和發展。重視科技情報工作,就要推崇文獻計量學。推崇文獻計量學,就要尊重SCI。這些都是一脈相承的關係。 文獻計量學分析包括數量分析、引文分析、相關性分析(又稱選擇因子分析或同行評議分析)。這裡的相關性不是指數量分析和引文分析中的各種資料關聯,而是特指基於同行評議的專業內容相關性或優劣性的評分。所有這些分析都能夠按照作者個人、機構單位、國家地區、期刊種類、科研方向等進行歸類分析。這些分析能夠由科技情報人員完成,也可以由專業技術人員完成。但是,數量分析和引文分析其實並不能完整回答應當如何建設一個學科的問題,因為建設規劃一個學科並不能根據文獻計量學統計出來的所謂“熱點”和某個方向的高數量文獻去盲目跟風。在對學科方向進行規劃細分並評價學科熱點或專業內容相關性時,這種分析通常需要由專業技術人員完成,因為只有他們才知道應當如何細分方向和如何給專業相關性打分。 例如,在發動機系統設計領域,可以將發動機文獻分為三類:核心文獻(即系統設計領域本身的論文和著作)、重要支援文獻(即其他領域內的對系統設計領域的建設有顯著幫助的論文和著作)、一般支援文獻(即其他領域內與系統設計領域的建設有關但是卻品質較差的或者沒有顯著幫助的論文和著作)。可以定義一個文獻選擇因子,作為核心文獻和重要支持文獻的數量總和與發動機全部三類文獻數量總和之比值。很明顯,只有專業技術人員才有資格在閱讀了每篇論文後確定某個科研方向的文獻選擇因子。確定文獻選擇因子的過程其實就是一種發表後同行評議的過程,根據不同的目的確定不同的選擇因子,例如系統設計相關性選擇因子或文獻優劣選擇因子。 因此,如果說論著數量和引用次數是文獻計量學在文獻學領域自帶的經典評價指標,那麼文獻選擇因子就是各學科領域的專業技術人員經過發表後同行評議而能夠貢獻的一個新指標。這種相關性分析實踐將極大促進文獻學與各專業技術領域之間的滲透和融合,為文獻計量學發展注入新的活力。當然,文獻選擇因子由於帶有同行評議的主觀判定色彩,因子取值不會像數量分析和引文分析那麼客觀固定。實際上,在文獻計量學領域開展以同行評議為實質的相關性分析(選擇因子分析),也符合必須將論著數量和引用次數與同行評議相結合的學術評價體系改革的呼聲。 綜上所述,專業技術人員應當熟悉文獻計量學的各種指標,並以同行評議的視角在相關性分析方面大力介入和發展文獻計量學,並從文獻學的角度系統地策劃和發展自己的專業學科領域。  

試驗研究設計的三種類型和十大誤區

在科研方法中,系統論及系統工程、試驗設計及優化、可靠性工程是三大通用基礎。系統論及系統工程是以系統集成為目的,研究影響因子之間的相互作用。試驗設計及優化是研究控制因子(引數)與回應(因變數)之間的因果關係和尋優方法。可靠性工程是使用設計和維修等手段使產品的均值和偏差在概率統計分佈上合理並滿足可靠度要求。試驗研究設計(experimental research design,簡稱ERD)是指試驗研究(experimental research,簡稱ER)的設計方法,在廣義上屬於試驗設計(Design of Experiments,簡稱DoE)的一部分,在狹義上專指安排研究對象和揭示因果關係或對比關係的試驗方法。 需要指出的是,研究(research)並不等同於試驗(experiment)。研究包括兩種手段,即試驗(例如找出陽光對植物生長的影響)和推論(deduction,例如畢氏定理的推導)。試驗研究是相對於推論研究而言。收集試驗資料的方法包括測量(measurement)、測試(testing)、模擬(simulation)、計算(computation)、調查問卷(survey)等。試驗需要具有變數(variable)和環境(setting)這兩個要素。變數包括因子(factor)和回應(response),而因子可以分為控制因子(control factor)和雜訊因子(noise factor),或者分為具有顯著影響的因子(significant factor)和無關的因子(extraneous factor)。環境指試驗涉及的硬體設備、軟體控制條件、試樣(或受試者,統稱研究對象)。 改變控制因子的取值,觀察研究物件的回應變化,從而得出對比性(如果有對照組)或非對比性(如果沒有對照組)的因果關係檢驗結論並驗證假說(hypothesis),是試驗研究區別於非試驗研究(即推論研究)的首要本質特徵。試驗研究的第二個特徵是由於依賴對因子的控制,從而容易發生人為錯誤,例如控制因子選擇錯誤、無關因子控制錯誤、雜訊因子分析錯誤。試驗研究在因子和回應上的錯誤會導致因果關係的邏輯推理錯誤和試驗結論無效。 試驗研究聚焦於因子對回應的影響,廣泛應用於社會科學、心理學、教育學、自然科學、工程技術、醫學等幾乎所有學科領域。一個比較簡單的試驗研究例子是取同一種植物的兩個樣本,將其中一個暴露在陽光下(稱為樣本A),而另一個遠離陽光(稱為樣本B)。在相同的澆水等培育條件下,如果當研究結束時,我們發現樣本A持續生長而樣本B死亡,那麼可以得出結論:陽光有助於該植物的生長。在人類行為學領域,社會學家主要使用試驗方法測試人類行為。例如,隨機選擇兩個人成為社會互動研究的對象,將其中一個人放入一個房間讓其在一年內不與任何人交往,而將另一個人安排在有幾個人居住或工作的房間內,享受人與人之間的互動。在實驗結束時,社會學家會發現這兩個人的行為有所不同。 在試驗設計(DoE)中,有幾個不同的領域聚焦於不同的內容。試驗研究設計(ERD)聚焦於研究物件的安排方法。全析因設計(full factorial…