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撰寫學術論文最常見的錯誤

by Steve Wallace


Posted on 2019 / 5 / 15,

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撰寫學術論文最常見的錯誤

這篇文章將介紹學術論文寫作中最常見、也是作者最應避免的錯誤。

 

篇幅過長

會議或期刊論文通常有篇幅限制。如不遵守篇幅規定,審稿人和編輯可能會因此而拒絕稿件。審稿人通常相當忙碌,需要審查很多論文。如果作者不願花時間讓文章篇幅符合規定,審稿人當然更不應花時間閱讀這樣的文章。

 

文章內容難以閱讀

論文讀起來應該清楚明瞭,在投稿前更應該再次經過仔細校對。我讀過一些難以理解的文章,讀起來就像是用 Google 翻譯直接輸出的文字。這樣的文章保證會被退件。如果作者沒有費心校稿、文章又錯誤百出,審稿人可能也懶得閱讀這樣的論文。

 

抄襲他人文章

論文出現抄襲內容,會降低文章被接受的機會,這也取決於抄襲內容的多寡。在這網路發達的時代,審稿人很容易發現作者是否有抄襲行為。

 

延伸過去的研究

最近讀了一篇幾個月前發表的論文,內容是作者將自己過去的研究成果加以延伸。這篇文章的問題在於,作者僅微幅修改以前的論文,然後就把它當做是一篇新論文投稿了。同一主題的新論文內容應至少有20%的新內容,且與過去研究有顯著差異。

 

不引用最新的研究

審稿人在評估論文時,會檢查參考文獻的發表日期。我最近讀了一篇文章,所有參考文獻都發表在2006年之前。這實在不是件好事,因為從2006年到現在,該領域不可能沒有新研究發現。因此,在撰寫論文時,請引用一些近期發表的文章,以顯示您了解最新的研究動態。如果引用的是知名會議和期刊的文章,那就更好了。

 

使用不相關的資訊

有些論文中會看到與研究不相關或不重要的資訊。若您將關於數據探勘的文章,投稿至數據探勘或人工智慧相關的會議,也許就不需解釋數據探勘是什麼。我們其實可以預設審稿人是該領域的專家,而且很熟悉數據探勘。另一點,是在文章中提到與研究不相關的細節,比如解釋為什麼要用某個軟體製作圖表等。

 

不將您的成果與最先進的研究比較,而是與舊研究相比

若您提出了新數據探勘演算法,那您應將其性能與目前最好的演算法比較,以證明您的演算法有部分過人之處。常見的錯誤,是將研究成果與一些已非最佳解的過時演算法比較。

 

引用失當,聲稱事實錯誤,或遺漏重要參考資料

作者聲稱過去的研究有誤,或忽略和他們論文相關的重要研究。例如,最近有一篇文章在介紹 X 的研究方法。我讀的這篇文章,指出該研究方法只有兩種:A和B。但根據我對這個領域的了解,應該有A、B、C三種。另一的例子是,作者提出了新問題,並為該問題開發了新演算法。但作者沒有發現,其實用幾年前別人發表的方法就可以解決這個問題,作者因而遺漏了那些研究。

 

沒有說明研究課題的重要性與挑戰性

在論文中闡明您的研究問題相當重要,且富有挑戰性是相當關鍵的。若審稿人在讀研究介紹時,就不認為您的研究有其重要性與挑戰性,那之後就很難說服他接受您提出的方法具有特殊意義。請記得闡述研究課題的價值,並說明現有方法在解決這個問題的限制,以及研究課題困難的原因。

 

文章組織不良,段落應該流暢自然:

學術論文的各部分讀起來都應該流暢通順,讓審稿人感覺各段落章節都環環相扣。

 

圖片、表格太小或難以閱讀:

圖表太小會造成讀者閱讀困難。如果審稿人將您的文章列印出來,他應該不需要使用放大鏡,就能清楚閱讀文字與圖表。另外,不要期望審稿人會閱讀您PDF版的論文並使用放大功能。

 

使用不相關的圖片

有些作者會在文章中放許多無關緊要的圖。假如有一張圖,可以在內文中用一、兩行文字描述,那最好就將之刪除。

 

不遵守期刊的投稿格式

即使文章還不是最終版本,請尊重期刊提供的投稿格式。我讀過一些不尊重參考文獻格式的文章,印象非常糟糕。

 

沒說明您研究的貢獻

雖然沒有硬性規定,仍建議您在研究介紹中說明您研究的貢獻,並在結論中再次提到它們。若您沒有明確闡述,審稿人就必須自己猜測。

 

學術論文可能存在許多錯誤。在此,我試著描述一些最常見的問題。我很想知道您在閱讀或審稿時,最常看到的錯誤是什麼。請造訪我們的 Facebook 或 blog,歡迎留言告訴我們您的看法。

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