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      英語差，如何通過文獻整理自己的寫作模板？
      
                    
                    
                    
                    
      
                         許志陽
                        
                        
                        2020-08-28
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
       編者按：


      王廷華老師，一個有趣，有料，堅持終身學習的神仙老師。做課很認真，課程內(nèi)容質(zhì)量非常高，不管是直播還是課程，每次都深受同學們的喜愛。

      今天，小編特地為大家整理了王老師分享的關于「英語差如何通過文獻整理自己的寫作模板」的內(nèi)容，希望能幫助有這方面困擾的同學。

      本文內(nèi)容節(jié)選自王廷華老師的《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》課程。

      英語差，如何通過文獻整理獲得寫作模版？


      要看多少文獻？

      通過文獻整理，形成寫作模板，這可能是我們撬起 SCI 大門的第一步。

      點擊放大，查看大圖
      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

      這張 PPT 要感謝我們團隊的小熊老師，也就是在前段時間，她苦心經(jīng)營兩年的生命科學科研入門指導終于出版了。

      她在文章中講到，首先，我們要學會如何通過學習、實踐、寫作來學會讀文獻。我們提出來了 5+3 的模式：找 5 篇綜述和 8 篇論文。

      通過研讀綜述，可以知道背景。背景，有利于寫前言，同時，知道背景，在寫討論的時候，可以引用文獻來支撐或排比，就完成了 HOW 和 WHY 的問題。

      另外，通過研讀論文，我們知道了方法和結果，我們可以看到論文里，它是描述性的方法，還是功能性驗證機制的方法，同時呢，在結果里我們看到別人的文章，它可以逐一展開，一段一段地去描述。

      如果我們要寫 SCI 論文的話，我們首先要知道它的結構：前言、方法、結果、討論。

      前言，就是回答 WHY，為什么要做這個事情；方法是 HOW，怎么做這個事情；結果是 WHAT，獲得了什么結果，然后圍繞結果進行討論，也就是怎么樣。

      所以，在這個過程當中，我們要大膽的引，聰明的連，小心的換，學會壓縮。

      對于基礎差的同學來說，做科研可能有難度，但是找到好方法，效果就很顯著，只要堅持住，勤努力，搞懂了，就容易。


      如何分級文獻？選擇適合做模板的文章？

      在文獻的研讀過程中，我們首先需要知道文獻的分級，根據(jù)分級去選擇相應的模版。

      文獻，我把它歸類為為一級文獻和二級文獻。

      一級文獻，就是原文的摘要、論文。針對這類文獻，我們要去壓縮它。

      點擊放大，查看大圖
      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

      如何壓縮呢？我們團隊總結了一個方法，在此分享給大家。根據(jù)自己的理解，寫一句話：用什么方法獲得了什么結果。

      二級文獻，是綜述文獻以及評述的內(nèi)容。

      這類內(nèi)容都是別人壓縮、歸納好的，別人寫好的東西直接抄過來，風險是比較大的。所以，你是引用原來的原文的參考文獻還是綜述的參考文獻，這還是要深思熟慮的。

      選擇適合做模板的文章

      通過把一級文獻和二級文獻有序的整合后，再根據(jù)我們是做描述性還是試驗性的文章，選擇相應的模板。

      舉個栗子：

      比如說，有關新冠肺炎臨床特征的文章，或者腦外傷 NGF 變化的內(nèi)容，我們可以找描述性臨床/基礎的文章做模板；

      如果是功能性文章呢，可能是類似「研究腦外傷后 NGF 作用研究」這樣的文章；

      機制的呢，選擇類似「腦外傷后 NGF 調(diào)節(jié) Erk 機制」文章。

      我們找到這樣的文章，來一一做文獻的整理。


      如何通過文獻整理自己的寫作模板？

      文獻的閱讀與壓縮

      在這個過程中，文獻的閱讀與壓縮是核心。

      首先，從國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫查到文獻以后，我們通過閱讀，提取主謂賓、時間、地點。壓縮成一句話：用什么方法獲得什么結果（升高/降低，保護作用，機制），時空地點（部位）。這是我們實驗室總結出來的摘要的壓縮技巧。

      當壓縮幾百篇以后，我們按照邏輯關系（遞進，排比，分解）去進行連接和歸類。那這樣，每個版塊講了什么大概就有文獻的支撐了。

      同時，寫 SCI 前，我們要知先道前言、方法、結果和討論的框架。

      前言：我把它總結為 A、B、C 結構；
      方法：按照模型-干預-檢測-統(tǒng)計，依次展開；
      結果：組間比，組內(nèi)比，層面不同，現(xiàn)象，功能，機制；
      結論：就是圍繞結果進行討論。

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      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

      舉個栗子：

      我們用 EXCEL 來歸類好詞與好句。

      比如，「 This study showed…」，如果從其他文章中看到「showed」，那我們可以替換成「demonstrated」、「approved」等詞；

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      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

      針對修飾的成分，比如說「明顯的身高」，「明顯」這個詞，我們可以用「distinctly」、「significantly」等去表達。

      當然，對于副詞、轉折詞等，我們都要把它列在表格中，這樣，日積月累，你就可以信手拈來。

      此外，還有一些好句的整理和積累。

      比如，我們講什么東西沒有效，中國人都講「…no effect」，然后，人家會說這是 Chinese English；而英文中常用的是：「These methods fail to…」。所以，我們要注意中英文思維還是有差距的，不能直接翻譯過來。

      按照上述方法，邊看文獻邊積累，慢慢的，我們也就有了自己的詞庫。

      歸納總結

      記錄以后，再歸類。哪些是前言引導語，哪些是結果描述語句，哪些是文獻引用語，以及總結性語句。相同類別的放在一起。

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      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）


      SCI 論文寫作模板結構示范

      除了詞、句的歸類，我們團隊也對 SCI 論文寫作做了一個模板，在最后的時候，分享給各位。

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      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

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      （圖片來源：《零基礎如何快速完成 SCI 初稿》）

      我一開始沒有講這個模板，是因為，如果你不懂得詞組句，不懂得句組段，那么你如何能形成自己的模板。

      但是，反過來，我們有模板作為框架指導，才能去套這個機制結構。

      以上，就是今天分享的內(nèi)容，謝謝大家！

      【科研論文時間】征稿通知！

      稿件主題

      1. 臨床科研工具的分享；
      2. 醫(yī)學學術相關熱點；
      3. 臨床科研文獻查找、閱讀的經(jīng)驗的分享；
      4. 臨床科研論文選題、寫作、投稿經(jīng)驗；
      5. 臨床科研生活吐槽、成長經(jīng)歷及感悟；
      6.  其他臨床科研相關內(nèi)容。

      總體原則：
      文章內(nèi)容有干貨！有干貨！有干貨！
      
                                          		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
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