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本来整理自：知社学术圈
学术论文是对某个科学领域中的学术问题进行研究后表述科学研究成果的理论文章。
学术论文的写作是非常重要的，它是衡量一个人学术水平和科研能力的重要标志。在学术论文撰写中，选题与选材是头等重要的问题。一篇学术论文的价值关键并不只在写作的技巧，也要注意研究工作本身。在于你选择了什么课题，并在这个特定主题下选择了什么典型材料来表述研究成果。科学研究的实践证明，只有选择了有意义的课题，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的学术论文。所以学术论文的选题和选材，是研究工作开展前具有重大意义的一步，是必不可少的准备工作。
学术论文，就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章。具有学术性、科学性、创造性、学理性。
学术论文的结构
（一）题名（Title,Topic）
题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。
论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。 论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。 对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。
对这四方面的要求分述如下。
1．准确得体
要求论文题目能准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度。
2．简短精炼
力求题目的字数要少，用词需要精选。至于多少字算是合乎要求，并无统一的“硬性”规定，一般希望一篇论文题目不要超出20个字，不过，不能由于一味追求字数少而影响题目对内容的恰当反映，在遇到两者确有矛时，宁可多用几个字也要力求表达明确。
3．外延和内涵要恰如其分
“外延”和“内涵”属于形式逻辑中的概念。所谓外延，是指一个概念所反映的每一个对象；而所谓内涵，则是指对每一个概念对象特有属性的反映。 命题时，若不考虑逻辑上有关外延和内涵的恰当运用，则有可能出现谬误，至少是不当。
4．醒目
论文题目虽然居于首先映入读者眼帘的醒目位置，但仍然存在题目是否醒目的问题，因为题目所用字句及其所表现的内容是否醒目，其产生的效果是相距甚远的。
（二）作者姓名和单位（Author and department）
这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索（作者索引）。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。
（三）摘要（Abstract）
论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。
摘要应包含以下内容：
①从事这一研究的目的和重要性；
②研究的主要内容，指明完成了哪些工作；
③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；
④结论或结果的意义。
论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简炼，内容亦需充分概括，篇幅大小一般限制其字数不超过论文字数的5%。例如，对于6000字的一篇论文，其摘要一般不超出300字。
论文摘要不要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给化学结构式，也不要作自我评价。 撰写论文摘要的常见毛病，一是照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字；二是内容不浓缩、不概括，文字篇幅过长。
（四）关键词（Key words）
关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。
主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。
关键词是标示文献关建主题内容，但未经规范处理的主题词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。
（五）引言（Intorduction）
引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。
引言的文字不可冗长，内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。
（六）正文（Main body）
正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分人成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。
一些知乎高赞答案：
1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）、怎么做研究（方法）和研究假设的想法。找文献，国内学校基本上是百链(http://edu.blyun.com)+google scholar，国外学校就是学校图书馆+google scholar。然后文献管理软件推荐 Mendeley (http://www.mendeley.com/)
2. 写proposal. 就是把1里提到的成文，包括intro (含假设)、method和data analysis (预计要怎么分析数据)。如果这个写得好，那正式的文章会稍微省一点力。至于intro怎么写，请看答案最后的图
3. 伦理委员会审批。不是所有学科都要，而且这个在中国尤其儿戏，约等于无，所以我见过违反研究伦理的研究。关于伦理委员会，见维基百科：Institutional review board
4. 做预研究。对小样本（小样本有多小不同学科不同、不同研究主题也不同）收集数据，并按照之前的想法进行数据预分析。如果趋势和假设一致，继续进行正式研究。如果没趋势或者趋势和假设反了，或者重新找文献，看是不是有自己漏了的因素没考虑；或者改善研究方法（数据收集方法）
5. 正式研究，收集数据。在过程中或许也可以进行阶段性的数据分析
6. 数据分析。先用proposal里设想的方法来分析，如果比较容易得出符合假设或者部分符合假设的结果，就可以开始写。如果没啥结果，就慢慢数据挖掘吧..试用各种各样方法来分析，有可能有新发现，也有可能没有
7. 根据数据结果完善intro。如果之前写了proposal，这个时候就是完善。如果没写，就是重头开始写。一般而言，更为重要的是研究里用到的变量之间的关系（而不是这些变量本身），在此前有什么研究涉及到。题主在这一步，可能很多时候在导师手里接到项目也是从收集数据开始到这一步开始写。同时，去找拟投稿杂志的格式要求和文章来看，模仿格式、风格之余，按照格式要求来写。
8. 按method、result、discussion、abstract的顺序完成文章。method和result是最好写的。result按照假设的结构来写；discussion以result为基础同时看着intro来写，但是和intro结构倒置，具体还是看答案最后的图。
9. 初稿完成，然后做好起码改5次的准备。至于英语，没有想象的那么困难。初稿的时候就想着把东西写出来，是完整的句子，前一句和后一句接得上就行了。初稿之后慢慢改吧..特别是第一次写
面前的论文，要从何入手？
首先我会浏览摘要和结论以弄清文章主旨。结论部分能帮我了解摘要中所设定的目标是否已经达成，并明确文章内容对我的研究来说是否有用。另外我通常会看下图表，这会让我对文章有个初步印象。然后我才会从头到尾地、按照段落顺序开始阅读——这也是作者的表达思路。
如果你希望从中获得一些效用，那么你需要明确哪些信息是你首先要获取的，并专注在那上面。你可能需要将自己的结果和作者展示的内容相对比，把你自己的分析代入到上下文中，或者通过文中的新数据对其进行扩展。引用列表能够帮你判断这篇文章是否对你很有价值，告诉你其他从事类似研究的人都是如何借鉴这篇文章的。
- 德国马普研究所太阳系研究员 Cecilia Tubiana
如果我只是要搞清文章要点，那么我会阅读摘要，然后跳到图表上去，再扫一扫讨论部分。我认为图表是文章最重要的部分，因为摘要和文章主体可以被塑造地很漂亮。之后如果还有什么不清楚的，我会去看看方法学部分。
如果我想深入了解这篇文章，通常我会阅读全文，然后还要看看作者以往几篇文章，或是找找同样研究的其他文章。如果有什么参考文献特别有趣或颇具争议，我也会看看。倘若我还需要更多细节，会进一步看看文章附带的数据或补充信息。
如果这个作者的研究与我的研究非常接近，我会检查下其相关数据是否与我们的结果相符。如果存在不一致，我会思考下可能的原因。另外，我会考虑如果我们也将该作者的方法应用到自己的模型当中，会发生什么，从中我们又能学到什么内容。有时候，很重要的一点是去理解为何作者会采用特定的方法来进行实验。作者是否用了冷门的做法而非采用通常方法，原因何在？
- 俄亥俄州立大学神经科学博士生 Jeremy C. Borniger
一般我会从题目和摘要入手。这能看出我是否对这篇文章感兴趣，是否能够从语言和科学角度读懂它。然后我会阅读引言，以搞清文章所提出的问题。之后会跳到图片和表格上去，从而抓住对数据的感觉。当然还要看下讨论部分，以了解这篇文章是否符合主流认知。
我会注意下文章的局限性以及数据的合理推断。有些人会进行较多的扩展和延伸，对我来说这是个警惕信号。我还会以流行病学家的角度来判断该研究设计对于检验其假设来说是否充分。
随着我深入了解文章的论点、图表和讨论，我还会思考哪些部分是新颖而令人眼前一亮的；哪些部分在生物学角度或者逻辑上是相关的；哪些是充分得到文章内容支持的。我也会考虑哪些地方和我先前的假设和研究是相一致的。
- 密歇根大学环境健康学博士生 Kevin Boehnke
我的阅读策略因不同文章而异。有时候我会先浏览以确定文章和我有多大关系。如果与我现在的课题直接相关，那么我会仔细阅读。同时我会搞清里面是否有些特别的内容或图表需要我格外关注，并在结论和讨论部分进一步了解相关信息。
我还会查看文章的参考文献是否有我感兴趣的。有时我会很好奇同领域中的哪些人被引用了，当然多数情况是还没有被提到，这样也可以看出作者是否有意避开了课题的某些方面。我发现补充图表常常会提供出最为奇特有趣的结果，尤其当结果涉及到作者没有提供参考文献的部分或者他们并不确定该结果是否有助于支持文章整体内容的时候。
- 塔夫茨大学发展生物学博士生 Gary McDowell
读文章的时候，我会记录些东西，这样我就是一个积极的读者，而不会死盯着满篇的文字而忘了刚才读过什么。比如，在读背景资料的时候，我会把那些富含信息的句子保存在我自己的Word文档中，同时会记录下自己获得的新想法或需要进一步探索的问题。这样，以后再用到时，我只需读自己的文档即可，不必再翻那些文章。
同样地，如果我想弄清如何开展一项实验，我会做个Excel表，总结出各个研究团队都是如何进行这种实验的。
- 哈佛麻省理工学院健康科学与技术博士生 Lina A. Colucci
我会从摘要开始，简要了解下文章讲的内容。然后通读全文，如果不能理解结果或者实验的话，最后再研究其方法学。
结果和方法部分让我们能够看到文章是否具有足够的科学严谨性。要时刻思考文中所开展的实验对于所提出的问题是否是最合适的。看看作者是否包括了相关且充分的对照。有时候，结论来自于有限数量的样本，而这会降低其结论的重要性。
我喜欢把文章打印出来，在上面标标画画，这样在重温的时候我可以快速回忆起要点。最重要的内容是那些能够改变你对课题思考的，以及那些为你带来新想法新方向的东西。
- 莫纳什大学传染病系实验室副主管 Lachlan Gray
我会选择与我研究领域相关的文章阅读，尤其那些可以带来新的关注和讨论的内容。正是这些让我们对心理学或科学的研究方向更为宽广。一般来说，我会提炼出文章中的方法问题、实验设计以及统计分析。对我来说最重要的是作者作了什么 (方法) 以及发现了什么 (结果)。
同样有趣的是了解作者为什么进行这一研究 (引言) 以及研究结果意味着什么 (讨论)。当文章是我非常熟悉的领域时，我不会太注意这些部分，因为这通常反映的是作者的理论偏好以及思考问题和结果的众多方法之一；当这是我所不了解的领域时，我会仔细阅读，学习这一研究的假设和说明方法。
- 弗吉尼亚大学心理学系教授 Brian Nosek
首先我会快速阅读，看一看文章是否是我感兴趣的东西。如果是的话，我会再细一些，慢一些地读一遍。
如果文章对于我的研究来说非常重要——如果它是理论研究的——我将重塑文章。也就是说，我会选取文章的出发点，然后按照自己的思维去发展内容，不管原文是如何进行的。有时这是一个非常痛苦而缓慢的过程。有时候我发现作者令我愤怒，因为文章写得不够清晰，遗漏了关键点，在没用的东西上赘述。有时候，这篇文章会给我很大激励。
- 魏茨曼科学研究所物理教授 Ulf Leonhardt
我基本上都是先读摘要，如果发现其内容对我有所价值我会继续阅读下去。如果课题是我非常熟悉的，我大概会略过引言，只看下其中最后一段以确认我确实了解文中所提的问题。然后我会关注图表，浏览结果以及讨论部分。
如果文章主题是我不太了解的，我一般会仔细阅读引言内容加以了解。然后再关注图表和结论。
- 肯塔基大学昆虫学系教授 Charles W. Fox
作为Science的主编，我不得不阅读和理解各种我所从事领域之外的文章。通常，我会从通讯编辑的概述读起，这很适合像我这样的人：对科学有较全面的了解，对很多事有兴趣，但只专精于一个领域。进一步，我会看看是否有人对这篇论文写了新闻稿。然后，我会看下是否有其他科学家发表了观点。观点类文章的目标在于扩展论文传达的信息，同时作者常常能提取出文章的精华部分供非专业人员了解。
- Science期刊主编 Marcia K. McNutt
遇到不懂的东西，怎么办？
如果这只是文中的一小部分内容，我会记录下来事后查阅。如果有东西实在纠结让我难以进行下去，我会看看有没有评论性文章，或者翻翻教科书的章节以获取必要的背景资料好让我理解。这样做通常都比较有效。
在很多学科分支中都会有大量的缩写和术语，所以我一般不会太关注这种细节，除非其内容很关乎我自己的研究。不过我一般会花时间弄明白文章的方法部分。
- Shanahan
我一般会立刻停下来去查下那些我不懂的东西。假如我没弄明白一个短语或者术语，剩下的内容很可能会更读不懂。当然，这可能会带来一些料想不到的情形，我常常就那样查下去，结果没完没了 (什么是X？原来X影响Y……那Y又是什么？……)。这可以是件有趣的事情，因为你可以学到各种事物之间的关联，但如果你时间并不充裕，这可能会分散你的注意力而忽略了重点。
有时候，文章中的术语会使其实验的重点变得模糊。在这种情况下，你要问下自己：作者在试图回答什么问题？然后你可以想想他们到底是否成功给出了答案。
- Borniger
这要由有多少我妨碍我继续阅读的不好理解的内容。在我初读文章的时候通常不刻意弄明白所有细节。如果对我自己研究正好有用的东西难以理解，我会问问同事，甚至直接联系文章主要作者。回过头查阅所有的参考文献以获取背景信息是最后才采取的方案，因为时间有限，而合作和直接的人与人沟通往往是最为高效的。
- Tubiana
有时候，你大可以通读全文，读到最后，那些你不太明白的术语自然就清楚了。如果实在困难，那么可以停下来查阅相关信息。我会快速在Google中检索相关话题、背景、方法及术语等。如果文章内容较多，有时候可能要多读几遍才能搞清楚。
- Gray
我常问自己的问题是：“我是否需要弄清这个东西的意思才能从文章中获取我所需要的内容？”现在我要读一些我专长以外领域的文章，一般来说我不需要弄懂那些基本知识以外的内容。如果这确实影响到我的工作进展，那么我会做一些背景研究。
- Nosek
最近我不得不读一些我研究领域以外的东西，里面充斥着令人不解的术语。有时候，我能够直接从图表或者结论中提取我所需要的信息；但有时我需要通过Google搜索来学习那些术语和概念，或者阅读被引的参考文献以便更好地理解要点。偶尔地，文章对我来说实在是难以理解，我干脆不读了。
- Fox
阅读文章的时候你可曾感到崩溃？如何处理？
简直总是如此。如果文章和我正在研究的问题相关，你能肯定里面有我所需要却又不理解的关键信息。这种困惑并非一个威胁，这其实是个机会。我才疏学浅，但我需要不断进步，这篇文章就能够帮到我。
同时，有些文章写得太烂，实在不值得你去做这种努力。其他人肯定对相关概念做出过更清晰的描述，所以我只需把注意力放在理解实质内容上，无需关心语法之类的。
- Nosek
如果这不是我所熟悉的领域，如果这很长，满是技术术语，那么我会非常崩溃。这种情况下，我会把文章拆分为几块，如果可能的话，在几天内慢慢读完。对那些特别有难度的文章，坐下来和同事一起探讨会是个不错的选择。
- Shanahan
这种时候太多了。这也是我制定自己阅读策略的原因，即与其他科学家对话，并反复试验。在沮丧的时候，我还会两手一甩，把文章一扔，再也不看了。
- Boehnke
会的，这种时候你要意识到，有些文章可能是几十位科学家多年以来的工作结晶。想在一个下午就完全消化和理解其内容是不切实际的。
- Borniger
我经常感到崩溃！但有些地方可能并不需要那么深入理解。你也要清楚自己的极限：文章里是否有些部分你希望学习和效仿？虽然并非你的专长，但通过合作是不是可以实现？
- Tubiana
如果我认为哪篇文章对我的工作来说非常重要，我会放下它一段时间，然后回过头再再看几次。但如果还是太让人崩溃，那么我只能真正地放手了，除非同事里面有谁能帮我解释解释。
- McDowell
有什么经验值得分享？
如果这是一篇极其重要的文献，我希望彻底理解，那么我会找机会和大家座谈一下。对我来说，谈论一篇文章并回答相关问题是学习其内容的最好方法。
另外，弄一个好的参考文献管理工具。Mendeley对我的帮助就很大。
- Colucci
年轻的学术读者最开始在这方面可能会比较慢，因为他们对参考文献少有限定。不过你可以通过阅读来构建你的思想图书馆，几年后，往你的书架上放点文章会易如反掌。到时你就能够快速地浏览一篇文章并了解其重点内容了。
- Wilkes
要有耐心；大可使用维基百科等工具，不必害怕或惭愧；多看些资源，比如科学博客，这能帮你找到些感觉；多提问题；如果你弄不明白一篇文章，可以和你圈子里的人聊聊；如果还是感到困惑，文章中的概念又非常重要，那么直接给作者发邮件吧。
- Boehnke
毫不犹豫地去咨询那些更有经验的科研人。从某种角度讲这是帮了他们一个忙，使他们有机会去解释你眼中的复杂文章。所有科学家都需要这种训练——把复杂的概念翻译地通俗易懂。
- McNutt
尽可能地多读。争取弄一个目录文档，总结文章要点、图表以及引用信息。了解不同的文章结构，了解不同的写作风格。这都有助于你发展出自己独特有效的协作模式。
