sci論文摘要如何寫
一、篩選內(nèi)容
一篇研究論文的文摘一般應(yīng)包括下面這些內(nèi)容：實(shí)驗(yàn)或研究目的，所進(jìn)行的時(shí)間、地點(diǎn)，使用的主要材料和方法，主要結(jié)果，以及得出的結(jié)論。一般來說，研究論文的文摘應(yīng)包括能回答原文獻(xiàn)標(biāo)題向讀者作出許諾的主要結(jié)果，以及使讀者能正確理解這些結(jié)果的基本要素。
實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果是科技論文中最重要的內(nèi)容，是文章的主體和核心部分，也是讀者最關(guān)心和最需要了解的情報(bào)資料，在篩選這部分內(nèi)容時(shí)，必須認(rèn)真細(xì)心地分析比較，選擇出最主要的和最得當(dāng)與否直接影響著讀者對(duì)原文能否正確了解，是決定文摘優(yōu)劣的最關(guān)鍵的一環(huán)。如果結(jié)果太多不能全部選入，首先要選擇那些信的經(jīng)過驗(yàn)證的或有長久價(jià)值的結(jié)果、重要的發(fā)現(xiàn)以及和以前的理論相矛盾的結(jié)果，或者與實(shí)際問題有關(guān)的部分。
作者在完成SCI論文后，讀通文章，按照上面的原則在原文中篩選用于文摘的內(nèi)容，并作出適當(dāng)?shù)臉?biāo)記。
二、文摘敘述
對(duì)上述已篩選的，并在原文中做過標(biāo)記的內(nèi)容重新閱讀，并對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行壓縮，然后敘述出來。
在這個(gè)步驟中，最好的方式是作者用英文進(jìn)行思考，并壓縮選定內(nèi)容。但做到這點(diǎn)很難，要求作者有扎實(shí)的英文基礎(chǔ)。
一般來說，作者在實(shí)驗(yàn)前已閱讀了大量與研究主題相關(guān)的英文文獻(xiàn)，在敘述文摘時(shí)，可模仿文摘中類似的句子或用詞，要做到這一點(diǎn)并非難事。
這里敘述的只是一般原則，對(duì)于具體的`敘述方法，例如如何寫標(biāo)題，如何寫開頭句、結(jié)論及一些常用的表示方法等，在以后的章節(jié)中將詳細(xì)論述。
三、定稿
完成上述步驟，即可得到文摘的初稿，再對(duì)文摘的初稿進(jìn)行審核性閱讀。這是對(duì)文摘初稿的質(zhì)量檢查，有利于對(duì)照原文找出文摘中各種錯(cuò)誤。可以從下面三個(gè)方面檢查文摘的質(zhì)量：
1.文摘的結(jié)構(gòu)是否完整，是否有整體性。
2.文摘內(nèi)容是否完整、連貫和簡明。
3.是否符合文摘的各項(xiàng)規(guī)定，在形式上，長度上是否符合，并對(duì)文摘進(jìn)行全面的編輯加工。
注意事項(xiàng)：
1 寫出文章正文中所采用的材料及簡要的處理方法
切記勿將所有的正文大部分截取作為摘要，摘要主要是體現(xiàn)論文的大綱，不用過多作為一個(gè)詳細(xì)介紹，簡明扼要描述出正文中實(shí)驗(yàn)所采用的材料和簡要不可少或者特殊的處理方法，吸引讀者，也增加文章的趣味性和可閱讀性。
2 重要的結(jié)果在摘要就體現(xiàn)出來，比如多重比較結(jié)果，或者是因素方差分析結(jié)果
正文的重要結(jié)果可在摘要體現(xiàn)出來，這樣一來道出文章主旨，也給讀者一目了然的信息，或者還可以是簡單介紹實(shí)驗(yàn)，再列出分析結(jié)果，不要將讀者誤導(dǎo)，也不要過多留懸念。讀者可能會(huì)因?yàn)槟愕恼撐恼憩F(xiàn)太多迂腐，從而對(duì)你的文章提前作出反感心態(tài)。
3 最后寫出本文的一些重點(diǎn)意義
摘要部分還是要透出文章的科研意義，和實(shí)驗(yàn)的價(jià)值意義所在，體現(xiàn)出文章的特殊性和現(xiàn)發(fā)現(xiàn)等信息。讀者是首先透過摘要信息對(duì)正文的大致了解的，對(duì)摘要的截取要細(xì)心斟酌。
4 將結(jié)果部分比較重要信息復(fù)制過來就可以了
正文的表達(dá)中最后會(huì)寫出結(jié)果部分，這些也可以作為摘要的選擇。在最后一句提出實(shí)驗(yàn)的意義和展望就算是完成了。
題目：Planning for the Future of Epidemiology in the Era of Big Data and Precision Medicine
Abstract
We live in the era of genomics and big data. Evaluating the impact on health of large-scale biological, social, andenvironmental data is an emerging challenge in the field of epidemiology. In the past 3 years, major discussions andplans for the future of epidemiology, including with several recommendations for actions to transform the field, havebeen launched by 2 institutes within the National Institutes of Health. In the present commentary, I briefly explore thethemes of these recommendations and their effects on leadership, resources, cohort infrastructure, and training.Ongoing engagement within the epidemiology community is needed to determine how to shape the evolution ofthe field and what truly matters for changing population health. We also need to assess how to leverage existingepidemiology resources and develop new studies to improve human health. Readers are invited to examine these recommendations, consider others that might be important, and join in the conversation about the future ofepidemiology.
big data; epidemiology; funding; genomics; precision medicine; training
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