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专栏 | 将未发表数据变成科研论文,我该用什么魔法?

已有 1493 次阅读 2021-12-10 16:25 |系统分类:博客资讯

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还有未发表的科研数据?

让它变成您的影响力!


数据管理的特点

是否可以将大量未发表的数据转化为科研论文呢?(大多数情况下,答案是肯定的!)


遍布全球的各领域科研人员都想在最短的时间在最好的学术期刊上发表更多的科研论文。谁不是呢?


我们都面临着极大的科研论文发表压力。但有时,就是写不出来。毫无头绪。这就 “文思枯竭”。 


本文分析了科研人员常常面临的一个情形:我们搜集(或接触)到大量数据,但不知道如何就此创建研究课题,撰写论文并发表。如何将数据转换为科研论文呢?


当然,科学研究不该是这样进行的。从数据出发撰写论文是本末倒置的做法。应该是先提出问题,即学术假设,然后搜集整理数据去反驳或证实假设。忙碌的科研人员常被数据裹挟,无法找到下一步工作的目标。


大量未经发表的科研数据,是否可以转化为科研论文呢?大多数情况下,答案都是肯定的!本文为您提供了一些行之有效的方法。

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科研数据有哪些类型?(如何分类?)

 

忙碌的学术研究者们在搜集或接触到大量数据后,往往无暇撰写论文、选择期刊和投稿,更别说严格完成每一个步骤。相对整理、分析数据、撰写论文而言,数据积累的速度要快得多。


不妨退一步来思考:我搜集整理的是怎样的数据?对其数量、数字或计量方法进行分析的最佳方式是什么?


从最基础的层面上来讲,数据分两种,定量数据定性数据

  • 定量数据通常是数字或某种事物的计量值。您会得到具有独特数值的各种数据,且其通常采用不同的计量单位。

  • 定性数据通常是对事物质量或特征的描述。定性数据一般通过调查、访谈或者观察的方式获得。

 

在第一类数据——定量数据中,您搜集到的数据是离散变量还是连续变量?不同数据的呈现和分析方法不尽相同。


分析对象计量数据(如特定区域内点或动物的数量)都是离散数据,较其他类型的定量数据(如速度、高度或面积)更加容易整理和分析。相比之下,定性数据用于描述对象的品质或特征,如性别或颜色、名次、排名或状态。通常,定性数据更难以可视化和分析。


通常,医学研究人员容易搜集到或至少每天都有机会接触到定量数据和定性数据。明确了数据类型,接下要问:“问题是什么?”用这些数据来测试什么呢?


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用数据来测试什么呢?

 

我们发现,各学科领域的科研人员往往在急于收集数据,却疏于仔细思考数据的用途。如果已经搜集到了大量数据并尝试撰写更多的科研论文,您就不属于这种情况。


第一个要自问是:用什么问题贯穿我的研究?我要用什么样的数据来验证这项研究?可能是缓解某种癌症、创新疗法或解决儿童肥胖问题。


为了在某个专题研究领域明确细化学术问题,您需要去做所谓的“缺口分析”,来确定一个使用现有数据就能实现进一步、有突破意义的科研领域。这通常需要全面了解现有文献资料,找出潜在的知识缺口,即尚未满足的需求,立足现有数据进一步分析出有意义学术洞察的关键所在。


仔细谨慎地完成这一步,您不仅能准备好收集更多的科研数据(如果需要),还能对已有数据进行分析。


换句话说,您提出的学术问题是描述性的还是分析性的


在第一种情况下,您将要搜集(或已经搜集好)具体参数去分析某个特定对象,比如:某群体的平均工资或最低身高。这些数据都是定量参数,您的学术问题就会更加简单:两种参数的点对点趋势曲线足以表明二者的相关性,以便评估其统计学上的重要性。


在第二种情况下,您或许要分析如两个变量之间的关系这种更抽象的参数,如:平均收入和身高。定量数据,在此时要用不同且更复杂的方式进行分析。


如果在这一阶段不确定如何进行分析,值得请教一下统计师。比如:哪些数据适合用来表明关联性;应该采用哪些数据筛选方式? 


提出明确的学术问题

 

确定了已搜集数据的类别、以及可用于评估的学术问题(描述性的或分析性的),接下来就该提出明确的学术问题了。


主要有两个关键步骤:确保学术问题足够有趣(不无聊),且能够验证。这来自于缺口分析。学术问题不应是累积式的:在极少的前人基础上取得的小幅进展不会十分吸引人,并且发表的可能性也更小。


比如,您或许已经注意到,一些新近研究正在评估某种药品在特定情况下的疗效。对这个问题稍加改动,再用略有差异的样本重复分析使用结果,注定不会吸引人。花点时间提出一些值得解决的学术问题:即在您的科研领域代表重大突破的问题。这些问题可以是定量的、定性的,或二者兼具


如您的数据已搜集整理完毕,下列各项建议能帮您提出有效的学术问题:


  • 问题的提出是持续演化的过程,需要与研究领域的最新进展接轨,不断地改进思路。不要纠结于某个问题,特别当您已经拥有一些数据的时候。要灵活变通。

  • 很重要的一点是要密切关注研究领域的动态,来理解其他科研人员是如何提出问题。

  • 为了便于理解,您的问题应该尽可能地明确、简洁。多和别人沟通交流不失为一个好主意:和相关领域的同事、导师和同事聊聊提出的问题。这个问题是否有趣?

 

数据的种类和量级多种多样。在本文中,我们尽可能地总结了您所能搜集到的主要数据类型。我们还考虑了不同种类数据可用来验证不同的问题,以及如何用现有数据提出有效问题。

忙碌的科研人员,通常难以按照“标准”模式来开展研究:先提出一个问题,然后搜集数据来解决问题或验证假设。正如上文所述,我们往往坐在成堆的数据资料上,茫然不知如何使用它们。


理文编辑如何帮您将数据变成影响力,树立行业意见领袖地位


还在因为不知道该如何利用现有数据而苦恼吗?做缺口分析需要帮助?需要咨询如何管理大量未发表数据的专业建议?


理文编辑可助您一臂之力。


我们的专家团队由项目经理、编辑以及分析专家组成,他们将指导您完成整个论文发表流程。作为我们的服务项目之一,我们将对您的现有数据和对应学科领域进行缺口分析,锁定“未满足需求”,并向您建议写作方向。此外,我们还将帮您选定目标期刊并进行投稿前咨询(通过向期刊编辑发送非正式信函来评估他们的感兴趣程度),然后就最终的论文提交事宜提供建议。


我们的支持成效显著:与我们合作的科研人员论文发表数量逐年提高。试想一下:假如您一年发表两篇论文,与理文编辑合作之后来年发表的论文数量更多了。从职业发展角度来看,联系我们的专家团队是明智之选。


理文编辑的重点服务之一是帮助科研人员充分利用现有数据。我们会先分析您的现有数据,与已正式发表论文进行对比和评估,确定学术文献中的未满足需求,之后,我们会向您提议综述类论文的主题,并提供一系列可以作为投稿目标的潜在期刊。我们还能协助投稿前咨询以及论文撰写后的英文润色。当然,所有服务都完全符合道德伦理准则。我们服务过的研究人员通常会在论文末尾处致谢理文编辑以及润色编辑。所有过程完全公开透明。


这是怎样的一个工作流程?


我们的团队先对数据进行评估,然后就是否进一步搜集数据提出建议。接下来,我们将纵览您的研究领域来寻找发表机会 – 缺口分析 – 它将有助于选择文章类型以及目标学术期刊。



最近的案例之一,是我们今年协助过,后来发表在《柳叶刀》上的一篇标题为“Adjuvant S-1 plus endocrine therapy for oestrogen receptor-positive HER2-negative, primary breast cancer: A multi-center, open-label, randomized, controlled, phase 3 trial”的论文。理文编辑团队成员分析数据并协助论文撰写后的语言润色和期刊选择,直至将其在全球优质学术期刊上发表。显然,这尤其对繁忙的医生和医学研究人员有很大帮助。在这些领域,数据的积累速度远超论文的撰写和发表速度。

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这符合职业道德准则吗?当然!


在理文编辑,我们为职业道德水准深感自豪。理文编辑有数位专家均已取得了CMPP(Certified Medical Publication Professional)认证,是国际认可的医学出版专业人士,我们的运营透明,并且我们从不代写论文

我们严格遵守国际医学出版专业人士协会 (ISMPP)、国际医学期刊编辑委员会(ICMJE)以及国际出版道德委员会(COPE)的职业道德准则,并且是可定期将我们编辑和校对人员姓名写入论文致谢函的少有公司之一。公开透明是我们公司的定位与职业操守:选择理文编辑来支持您的下一个科研项目,我们确保为您提供理文编辑的最佳服务。


那关于综述论文呢?

 

综述论文服务是我们颇受欢迎的服务之一。首先,我们仔细分析您的数据并查看新近发表的和预定学术问题或学术领域相关的科研论文。然后,我们会就适合撰写综述论文的学术领域提出专业建议。提升科研声望并增加论文发表量的最佳方式之一,就是与理文编辑携手来锁定学术领域,攻克综述论文。每年,理文编辑支持作者发表数百篇涵盖各大科研领域的综述论文。


如果您有尚未发表的数据,且需要专业分析,或者期望多发表几篇论文给自己的个人履历锦上添花,增加文章的被引用率,那么我们的综述论文服务就是您的理想选择。


我成功发表论文的概率有多大?


问得好。理文编辑是一家行业领先的科研解决方案供应商,因此,经过我们润色和指导过的论文发表成功率也非常高。实际上,由我们指导的绝大部分论文项目最终都实现了成功发表,其中相当大的比例都发表在了首选期刊上。


我们深知,如果英语不是您的第一语言,那么英文论文撰写是很困难的。我们理解,繁忙的科研人员抽时间整理数据也是巨大的挑战!


欢迎联系我们,期待您的垂询!




 

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