科技论文写作的注意问题

摘自科学网论坛

http://bbs.sciencenet.cn/showtopic-74265.aspx,楼主dugu。

论文写作的质量不但影响刊登该文的期刊水平,也直接影响该文在读者心目中形象,一篇好的论文不仅要有科学的分析论证,独到的学术见解,而且还要做到结构严谨、层次清楚、语句通顺、用词准确合乎一般的文字修词要求。然而,不少科技工作者在论文写作过程中,往往忽略了这方面的问题,以致影响论文的质量和可读性,进而影响论文投稿的被采用率,同时也增加编辑工作的难度和工作量。本文以自己从事编辑工作多年的实践为依据,从编辑学的角度对科技论文写作中常见的有关问题进行探讨,以期对广大的科技工作者的论文写作有所帮助。
一、文题
文题是反映文章主要内容的词组性标识,文题通常也是读者最先浏览的内容,所以论文文题的命名必须准确、鲜明、简短、有特异性和可检索性。这就要求我们的作者在编写文题过程中注意如下问题。
1.
忌千篇一律:题名应突出论文的特异性、新颖性,不要千篇一律套用“ * ** 例临床分析”,或千篇一律地冠以“研究”、“探讨”、“观察”、“体会”之类的陈词俗套命题材可有多种类型,除以上以外还可以目的命题、以对象命题、以方法命题、以结论命题等。
2.
忌体例不符:医学论文文题的命名最基本的 2 种表达方式是前瞻性研究论文体例和回顾性总结论文体例。前者强调研究结果,文中必须交待随机、均衡、对照、可比性等研究内容,常见题型为“ΧΧ(药物、方法等)治疗ΧΧ(疾病)效果观察”;后者注重经验总结,常见题型为“ΧΧ(药物、方法等)治疗ΧΧ(疾病)ΧΧ例”。题型必须符合论文的体例,与之相一致,不可混淆。
3.
忌题目过大过小:题名应紧扣文章内容,恰如其分地表述研究范围和深度,不可夸大其词,以偏概全,也不可缩小研究范围,以偏代全。
4.
忌过于冗长:题材名应简短、精炼,言简意赅地表达文章的中心思想。要删节一切可不用的字词,以突出主题。一般中文文题以不超过 20 个字为宜,英文 10 个词以内为宜。要尽可能少用副标题。
5.
忌术语不规范:题名就适应学术交流和信息传递的需要,用词严谨规范,凡病名、解剖生理名词、治疗方法、检查方法等,不得用俗称、习惯用语或过时的旧名词,必须使用全国自然科学名词审定委员会公布的名词。题名中不得使用非公知公用的,同行不熟悉的外来语、缩略语、符号、代号、公式、商品名。
6.
忌用词不准确:题名应准确反映文章的特定内容,提供有价值的信息,故用词应贴切、准确,不能含糊其词,以免产生歧义。
二、论文结构处理
论文结构处理是否得当,直接影响论文的质量一般情况存在以下四个方面的问题。
1.       
前言或引言过长
2.       
文不对题
3.       
缺乏基本功书面语言表达能力
4.       
结语欠妥
三、医学科技论文中常见的语法修辞问题
科技论文发表出来,主要在于交流。使人看过之后,能够正确的理解和应用。为此,必须使用规范化语言,而不能随意采用习惯用语和方言更不能自造字、词,让人揣摩不定或误解。以下就来稿中常驻见的语法修词问题作一简析。
(一)常见的语法错误
1.
搭配不当:搭配不当是语言中常见的毛病,多属于逻辑性不合理,部分是语意含混或语法结构不当。
: 患者腕部的创伤逐渐恢复。
这句话也是主语和谓语搭配不当,也很常见。“恢复”有还原的意思,“病好了”,只能说“健康恢复了”,不能说“病恢复了”。此句的“恢复”可以改为“好转”。
2.
成分残缺:句子缺少某些必不可少的成分。最常见的是缺少主衙或谓语。
: 通过病情分析,使我们找到了影响疗效的因素。
这句话的关键在于主句用了一个“使”字。“使”是动词,一般是有主语的(可是一词或一个短语);形式上没有主语的时候,通常则拿它前面的分句作意念上的主语。本句前面的分句“通过病情分析”显然不能作主语,而正是本句实际主语“我们”的行为。去掉“使”字这句话就完整了。不仅是“使”字,其他一些动词也可造成类似的情况。
3.
位置颠倒:句子的各种附加成分必须按照民族习惯和语法要求,放在合适的位置,否则会产生歧义。句子的修饰语位置颠倒是常见的,谓语和宾语颠倒的例子也不少。
: 大量的事实证明,这种疗法不失为一种好的治疗癌症的方法。
句中“好”应移到“方法”的前面,改成“大量事实证明,这种疗法不失为一种治疗癌症的好方法。”就顺多了。
4.
非类并列:把几种不同种类,不同性质的词或或词组并列起来作句子的同一成分,往往会使整句的意思含混。
: 调查表明,某些化学物质如亚硝胺、吸烟和遗传,都可成为诱发肿瘤的因素。
句中并列的第一“亚硝胺”是化学物质,第二“吸烟”是个行为过程,第三“遗传”是一种生理现象。这三种并列起来作为句子的主语,共同使用谓语“成为”,
无论从语法上还是语意上都是不严谨的,必须重新调整句子结构:调查表明,某些化学物质如亚硝胺、烟草中的尼古丁等都可成为诱发肿瘤的因素;遗传因素的影响也不可忽视。
5.
主语偷换:一个句子由多个分句陈述同一事物,而前后分句的主语不一致。
6.
词性误用:不同类的词在句子中有不同的用法。在行文时,如将甲类词误用为乙类词,称词性误用。
7.
指代不明:运用代词指代什么必须明确,否则易使人产生误解。
8.
语序混乱及其他:各民族语言不同,语序也不同。
(
) 常见的修辞问题
1.
不合逻辑:所谓逻辑,就是说在道理上一定要讲得通,不能自相矛盾或主观颠倒,因果无据、时间先后不明等。
2.
费解:话说的不明白,让人猜测。
3.
层次不清:科技论文中长句较多,或讲叙的方面较多,行文时如不细加推敲,往往层次不清。
1 患者有高热、呕吐、腹泻及持续性上腹痛。体温波动在 38.5~39 ℃之间,无寒战。轻度恶心,呕吐物为胃内容物;大便每日 3~4 次,呈糊状,无脓血。自术尿量比往是减少,但无尿急、尿痛。
4.
累赘:所谓累赘,多是由于语言堆砌,或前后内容重复,篇幅用了不少,所谈内容却不多。这些比较
容易理解,就不一一举例了。
四、常用而又容易用错的几个介词
1
.“的”、“地”、“得”、“所”:它们同属于助词,置于词或词组的后面,表示一定的结构关系或附加意义,在具体用法上则有所不同。
“的”一词用在名词或介词之后,表示领属关系,如“心脏的”、“神经的”。也可用在形容词之后而紧接出现的又是名词时,如“大面积的创伤”、“快速的节律”。“的”字还以附在实词或词组之后,组成“的”结构,如“刚入院的”、“受到照顾的”。“的”字结构具有名词的语法作用,可以作主语或宾语,如“其后紧接着出现的 U 波”、“他是刚入院的”。
“地”一般用于形词之后,修饰动词,如“仔细地观察”、“迅速地出现“。
“得”用于形容词和动词之后,修饰副词或形容词,表示他后面的成分有补充说明作用,如“复述得好”、“强壮得很”。
“所”一般用于动词之前,组成名词性结构,如“所见”、“所述”。这种名词性结构加上助词“的”,可作定语,如“所见的现象”、“所述的问题”。
2.
“和”、“与”、“及”、“以及”:它们同属于连词,用来连接词或词组,但“和”、“与”、“及”不能用来连接分句或句子,而“以及”可以用来连接分句、句子和短语。
“和”是现代口语中的连词,在论文中也常用。用和连接的成分必须同类词或词组。如果前面是个动词,后面是个名词,或前面是个主谓短语,后面是个句子,都有不能用“和”来连接。如“这例恢复快是由于医生精心治疗和体质强壮”,用“和”来连接就不妥,应分开来叙述。
“与”是从文言中继承过来的,现代用法同“和”大体相同,惟在论文的标题或书名用“与”比用“和”多,可能它原来是文言字,因而显得庄重些的缘故。
“及”也是从文言里继承过来的,它跟“和”、“与”稍有不同的地方,是含有由此及彼的意思。在它之前或之后出现的词或词组在意义上有先后轻重之分,不能随意倒过来,如“代表们来自北京、上海及其他的大中城市。在这种情况下,则不宜用“和”、“与”来代替“及”。
“以及”的用处比“及”广些,不但能连接词和词组,还可连接分句、句子和短语。不过在“以及”后的词、词组、分句等,都是更为次要的成分。
有关语法修辞的内容很多,以上所述仅为其中一些,最基本、最常用且在平时容易出错的内容作一简析,以提醒大家在工作中注意。
五、计量单位使用
法定计量单位的颁布实施已有多年,各种期刊的稿约也反复强调,但仍未引起广大作者的足够重视,来稿中使用非法定的计量单位仍相当普遍,如 mg/dl mg/ml 等,编辑在稿件的加工过程中,必须把国家已明令废止使用的计量单位换算成法定计量单位,不但费事,更重要的是易出错,稍有不慎就会把错误带到出版物上,使读者误解。

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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