新手没经验怎么写SCI论文？

　　SCI论文对于科研学者的重要性不言而喻，发表一篇高水平的SCI论文更是成为广大博士研究生的必修课。然而，在论文写作与发表的过程中，绝大多数人都经历过论文被直接拒稿，或是面对审稿人的大量问题反复修改疲于应对的痛苦过程，这些惨痛的经历不仅占据了大家很多宝贵的科研时间，而且会对多数研究生，特别是对刚刚读博或即将面临中期答辩的同学，在科研热情和自信心上造成很大程度的打击。那么毫无SCI论文写作经验情况下如何发表SCI论文呢？

　　确认研究方向

　　对于很多研究人员而言，选择研究方向是个很头疼的事情，但研究方向对研究的成败却起着决定性的作用。研究什么样的问题，在很大程度上就能决定了发表怎样水平的文章。同时论文的研究对象在很大程度上也决定着研究的成果，如果没有开拓研究对象，便只能一直固步自封直到落后挨打，所以研究对象必须对社会发展有重大意义、必须不断开拓新的研究对象。

　　一般情况下，研究生的研究对象和方向基本由导师决定，自己可选的余地不大。对于博士毕业后仍然从事科研的年轻人来说，一般来说应该以自己擅长的方法、技巧、领域为基础，逐渐扩展。如果自己特别喜欢某一个领域，需要多向熟悉该领域的学者请教、学习，如果能跟着熟悉该领域的成功者干一段时间更好。在赛迪特看来，不管如何，对于一篇论文的撰写，首要确定的便是论文的研究方向，在确定了研究方向之后，才能根据自己该研究领域的了解和知识继续后续的科研内容。

　　英文写作需循序渐进

　　英语写作是发表SCI论文必须过的一关，因为国内的中文期刊一般最多EI收录，想发表SCI论文很难。多读一些科技论文写作技巧的书是很有必要的。而写英文论文也是一个反复修改的过程，只要自己有耐心，多看几遍、多检查，总能有所改进。

　　不断调研与研究

　　写论文离不开查阅文献，无论是只想发表几篇论文尽快毕业，还是想发表一些有影响的论文为自己的学术道路奠定基础，大量文献的查阅都是必须的。查阅文献既可以了解别人在做些什么，这些事情有何价值，还可以了解别人是怎么做的，自己可以做些什么，也可以学习别人的方法，尝试提出自己的方法等。

　　写论文往往是一个调研与研究不断反复的过程，我们在研究过程中遇到新问题需要调研，解决了这个问题继续前进会遇到新问题，继续调研，如此不断反复直至取得成功。最后写论文的时候还需要看文献，检查一下别人是否有人做过类似的研究，确信自己的论文是有新意、有价值的，然后再发表到合适的期刊上。

　　撰写好的引言

　　通常情况下，引言需要包括：研究对象的意义和价值、回顾相关研究工作、该研究领域目前存在的问题以及自己做该项研究目的、自己解决了什么问题以及有何意义。切忌只引用很老的参考文献，这会被编辑或评阅人认为这个领域现在已经没人研究，一方面这给编辑找审稿人带来困难，另外一方面很容易被拒稿。一般情况下，评阅人先看看摘要和结论，看完引言基本就能决定是否接受论文。

　　写引言的过程中会读不少文献的引言，这是了解相关研究的一个过程，如果自己不打算结束这个方向的研究，写完一篇论文的引言基本上就考虑好了下一篇论文写什么。总之，一个好的引言既是对自己所研究领域的简要概括，也是对自己所做的研究的概述。

　　参考文献的选择和撰写

　　不少期刊的编辑一般通过作者的参考文献找审稿人，所以引用一些近几年的文献可以给编辑提供方便，自然可以加快自己论文的发表速度。关键的参考文献一定要引用，在引言中对参考文献的评述一定要中肯、恰当。参考文献是论文的最后一部分，建议把参考文献写好，这样有利于读者查阅相关文献，从而更快的接受你的研究成果，这对增加你的论文的引用率是有意义的。

　　SCI论文写作注意事项：

　　1. 关于缩写

　　首次使用时要进行定义，以后就可以直接使用缩写了，但对于一些约定俗称，众人皆知的缩写，可以直接使用而不加定义。

　　2. 关于单词

　　尽量不要重复使用一些单词，可以用同义词复用。

　　3. 关于时态和语态[1]

　　一般，SCI论文都是一般现在时，即便这个现象发生在过去。如果是实验性质的论文，使用比较多的是被动语态，而对于理论方面的文章，使用较多的则是主动语态。

　　4. 关于作图

　　在论文中最好使用矢量图，这样无论放大多少倍也可以看得很清晰。一般矢量图的生成方法可以使用matlab将画出的图存成.eps格式，当然使用python也可以保存成.eps格式，鉴于python的开源性，以后国内外在科学计算中使用的频率可能会更高些。然后在用latex撰写论文的过程中可以直接插入这种矢量图，最后虽然被转化成了pdf格式，但是仍然是矢量图，因为pdf格式也是支持矢量图的。另外除了漂亮的图，对于图的详细解释也是必不可少的，这个也是一个重要的加分点。

　　5. 关于图的描述：

　　在论文的图例里重点描述图中曲线，点以及颜色所代表的意义。而在论文中则要重点讨论图中数据的变化规律，以及这些规律背后所隐藏的更深层次的物理意义，当然如果自己对物理机制方面的内容不懂的话，可以不讨论，切忌不懂装懂，这比不懂还要令人恶心。

　　内容来源：百度学术

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