如何高效阅读科研论文?斯坦福教授带你培养良好的阅读习惯!

不知道你有没有遇到过这样的问题,当你写Essay的时候,明明已经确定了方向,却怎么都找不到相关文献,陷入苦恼......

而哪怕查找到了论文,有时又很难从中找到对自己的研究有用的部分,不得不反复阅读,提炼信息....

这一切都可能是因为你没有培养正确的阅读科研论文的习惯!

那么什么样的阅读习惯才是正确、高效的呢?今天就让我们跟着斯坦福大学教授罗伯特·大卫·西格尔博士(Dr. Robert David Siegel)来学习如何查找与阅读科学论文

查找文献的9种方式

对于现在习惯互联网搜索引擎的我们来说,查找文献似乎并不困难,通过关键词我们可以得到海量的搜索结果,但对于科研来说,最重要的是:找到准确且专业的文献

科研需要严谨的精神,为此西格尔教授分享了获取所需文献的9种方式,让我们一起来看看吧!

#1、参考文献列表

当你找到一篇好文章后,可以使用文章末尾的参考文献列表来查找不断扩充的相关文章列表。

#2、可靠的期刊

科研爱好者应该养成阅读期刊的习惯,经常翻阅自己感兴趣的领域的刊物,了解最新科学动态。同时大多数图书馆都有指定的展位,可以在那查看最近出版的期刊。

#3、大众报刊

大众报刊往往在(科学)期刊寄给科学家或图书馆之前就会收到期刊的预印本,因此人们可以通过大众报刊得到有趣的线索,知道会有什么成果问世。

通常只有极小部分的研究结果会登上大众报刊,登上的通常是吸引人眼球的研究。但通过这些,我们可以了解大众对前沿科学的看法

如果你在调查文献,千万不要对报纸文章中介绍的研究结果信以为真。一定要自己查找引文,看看它说的是什么,看看他们的信息是否正确。

#4、同学、教授和朋友

任何一个人都不可能对文献进行全面筛选,从同学、教授和朋友那里寻求有用的文章也很重要。

#5、Current Contents 当前内容

这是一种由转载自其他一些期刊的目录组成的期刊类型,可以快速浏览大量文章标题,以便决定哪些文章值得进一步细读。

#6、摘要汇编

这些汇编与Current Contents类似。然而它们的出版频率较低,且内容更丰富,不仅包含文章的标题,还包含摘要或概要。

#7、电脑搜索

如果你知道自己想研究的主题,但又没有一个好的具体想法,这是个不错的方法。不过要适当地做好搜索主题的限制,否则最后你会得到太多的参考资料,但其中大部分都无关紧要。

#8、引文索引 Citation Index

西格尔教授认为这是最宝贵的资源之一,它是最近发表的文章所引用的所有文章的汇编

因此,如果你发现了一篇两年前的优秀文章,你可以查找这篇文章,看看在过去的一个月里还有哪些文章使用它作为参考

#9、搜索引擎

不同的搜索引擎会产生不同的结果。西格尔教授认为Lycos比雅虎更有用,网络爬虫(Web Crawler)会同时使用各种搜索引擎进行搜索。

阅读的五个阶段

对于如何高效地从科研论文中获取自己所需的信息,西格尔教授也有自己的一套方法,他将阅读一篇科研论文分成五个阶段:评估、找寻关键词、理解解论文处理问题的方式、通读全文和详读。

评估

  • 翻看作者,看看有没有认识的名字/知道的作品。这是尝试判断数据质量的一个重要过程。
  • 看日期。在分子生物学领域,信息变化很快,日期可能是最重要的;在政策问题上,日期不如思想质量重要。

找准关键词

  • 快读一次摘要,寻找关键词;慢慢读摘要,直到读懂为止。
  • 引言中往往会引用很多参考文献。如果参考文献中包含被引用的文章标题,那么这些参考文献的信息量就特别大。

理解论文处理问题的方式

  • 仔细阅读图形和表格。这第一遍你不会理解它们,但这将帮助你知道当你真正阅读文章时要注意什么。
  • 阅读前几段和最后几段,如果它很短/很容易理解,就把整篇文章读完。

通读全文

  • 把摘要和引言再浏览一遍,这时你应该能够对它们有一个充分的了解;跳过方法部分。只有当你打算在研究中使用某些研究过程时,才需要仔细研究方法部分。

详读

  • 一定要在文章上做标记:圈出不认识的字/检查重要的点/质疑你不理解或看起来不合理的东西,并记下进一步的想法或问题

看完西格尔教授的分享,你是否对查找/阅读文献有了新的认识?就像教授所说,科研需要严谨的态度,认真阅读科研论文的过程并非是浪费精力,而是确保科研的专业性、精准性

作为科研er必须掌握的能力,阅读文献贯穿着科研的每一个环节。如果你想要进一步锻炼自己,可以尝试有方最新学者研讨班和大咖导师以及科研队友在探索兴趣的同时,夯实自己的学术能力!

【竞赛报名/项目咨询+微信:mollywei007】

上一篇

2023年哈佛设计学院免费夏校项目报名开启

下一篇

伦敦大学学院录取者学术背景分析!

你也可能喜欢

  • 暂无相关文章!

评论已经被关闭。

插入图片
返回顶部
Baidu
map