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公衛(wèi)考研-復(fù)試集訓(xùn)營 | 科研小白該如何閱讀文獻(xiàn)?跟著“小衛(wèi)帶讀”走!

2021-01-27 08:38 作者:衛(wèi)燦公衛(wèi)研習(xí)社  | 我要投稿

對于正在準(zhǔn)備復(fù)試的考研er們來講,一定會面臨閱讀意向?qū)煹南嚓P(guān)文獻(xiàn)來提前了解導(dǎo)師的研究方向的挑戰(zhàn),如果你能在聯(lián)系導(dǎo)師的時候附上自己對相關(guān)領(lǐng)域的自我思考的話那是絕對的加分項,能夠讓導(dǎo)師感受到你滿滿的誠意。因此提前get文獻(xiàn)閱讀能力對于聯(lián)系導(dǎo)師有著至關(guān)重要的作用!


公衛(wèi)研習(xí)社【復(fù)試集訓(xùn)營】(尊享班)即將開始“文獻(xiàn)帶讀”活動,那么作為科研小白如何才能快速抓住一篇文獻(xiàn)的重點,大致理解文獻(xiàn)的研究內(nèi)容呢?讓我們先來提前get文獻(xiàn)閱讀小技巧吧!

孫同天博士曾經(jīng)撰文提倡,閱讀文獻(xiàn)時應(yīng)摒棄被動閱讀,做到主動閱讀。也就是說,讀文獻(xiàn)并不是從頭到尾跟著看一遍就可以了,我們還需要針對文獻(xiàn)提出一些問題,隨后帶著這些問題去讀文獻(xiàn)!


那么針對一篇文獻(xiàn),我們可以提出哪些問題呢?小衛(wèi)為大家總結(jié)了一些文獻(xiàn)閱讀中的常見問題,對于任何一篇文獻(xiàn),我們都可以嘗試在閱讀中尋找這些問題的答案。

從上面的問題也可以看出來,一篇文獻(xiàn)的信息量其實是很大的,僅僅按部就班地讀下去,讀完后很容易發(fā)現(xiàn)自己什么也沒記住。因此,推薦大家每篇文獻(xiàn)至少閱讀3遍,分批次解決以上問題!接下來就和小衛(wèi)一起看看具體該如何操作吧~

第一遍閱讀

1

標(biāo)題部分

中文文獻(xiàn)與英文文獻(xiàn)排版不同,但總的來講文章開頭處的信息可以分為3塊。

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①所屬期刊,查閱期刊評分可以幫我們判斷這篇文章的價值,高分文章更具有與借鑒意義

②文獻(xiàn)標(biāo)題,標(biāo)題用最簡潔的語言來精準(zhǔn)描述了本篇文獻(xiàn)所解決的問題,是文章開頭處最重要的信息

③作者及其所屬單位

▲ 中文文獻(xiàn)標(biāo)題部分

▲ 英文文獻(xiàn)標(biāo)題部分

2

摘要和關(guān)鍵詞部分

看完標(biāo)題后,如果你對整篇文章講什么不是特別確定的話,可以再看一下關(guān)鍵詞,也就是整篇文章的主題,相對于文獻(xiàn)標(biāo)題來講關(guān)鍵詞更容易讓你抓住重點。

▲ 紅框部分為關(guān)鍵詞

文獻(xiàn)的摘要可以讓我們對整篇文章有一個快速的了解。摘要是一篇文章的小的縮影,也是整篇文章最為重要的部分,一般分為四個部分:目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。通過閱讀摘要部分可以讓我們迅速了解文章主要內(nèi)容,迅速決定這篇文獻(xiàn)是否符合我們的要求,是否需要繼續(xù)閱讀。


在閱讀時,同學(xué)們需要重點關(guān)注方法和結(jié)論部分,尤其是方法部分中本文的研究對象、研究方法及使用的統(tǒng)計學(xué)方法,這些內(nèi)容能迅速幫助同學(xué)們理清文章脈絡(luò)。


對于英文文獻(xiàn)來講,摘要更是能夠幫助我們了解整篇文獻(xiàn)重要的專業(yè)詞匯,只要搞懂這些詞匯,文獻(xiàn)閱讀難度就大大降低啦。

▲ 標(biāo)注部分為需要重點查閱的單詞

第二遍閱讀

在閱讀完第一遍后,同學(xué)們就知道這篇文章的主題了。接下來就進(jìn)行第二遍閱讀,此時需要同學(xué)們閱讀各章節(jié)的大小標(biāo)題。論文由引言、對象與方法、結(jié)果、討論這幾部分構(gòu)成,每部分又可分為幾個小節(jié)。對文章大小標(biāo)題的瀏覽可以幫你快速梳理文章脈絡(luò),了解主要研究成果后我們就可以將重點聚焦在引言和討論部分。

▲ 中英文文獻(xiàn)結(jié)構(gòu)

1

引言部分

引言可以分為三個部分,背景、遺缺及目標(biāo)。

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①背景,描述論文所關(guān)心的是什么問題,說明問題的重要性,指明研究主題或?qū)崿F(xiàn)需求對背景問題的發(fā)展的重要性。(下圖黃色部分)

②遺缺,是針對需求中指出的現(xiàn)有研究空白或者不足,闡述本篇研究的意義。(下圖綠色部分)

③目標(biāo),是指本篇文獻(xiàn)將要介紹的或者解決的問題(即本文研究內(nèi)容),解決問題的思路和期望實現(xiàn)的目標(biāo)。(下圖橙色部分)

▲ 文獻(xiàn)引言部分

引言部分能夠幫助我們解決前兩個問題,即文獻(xiàn)所研究的問題及主要概念的定義。對于英文文獻(xiàn),引言部分更為重要,此部分閱讀難度較低,能幫助同學(xué)們理解專業(yè)名詞的含義,適應(yīng)英文閱讀的節(jié)奏。看完引言部分后,就來檢測一下這些問題解決了嗎?

2

討論部分

討論的第一段往往是對重點研究成果的羅列;最后一段,則是再次重申重要結(jié)果并描述研究意義,一些文獻(xiàn)還會羅列出優(yōu)勢和局限性;在中間段落,作者會結(jié)合其他已發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn),對想要重點說明的問題進(jìn)行描述。

▲ 文獻(xiàn)討論部分

因此,在初期閱讀文獻(xiàn)時,需要把重點放在首段、末端及優(yōu)點和局限性上,要嘗試解決下圖藍(lán)線部分的問題。這些問題是對文章價值的一個判斷,也是同學(xué)們在選題時需要注意的點,如果文章沒有創(chuàng)新點的話,就是沒有意義的。

第三遍閱讀

可以看到,第二輪閱讀后,文獻(xiàn)的研究內(nèi)容和價值就極為清晰了,對專業(yè)名詞也有了足夠的了解。此時同學(xué)們就可以對研究方法部分和結(jié)果部分進(jìn)行仔細(xì)閱讀,也就是第三遍閱讀,閱讀的同時,我們也就可以解決上述剩余的問題了。

1

對象和方法部分

此部分對整篇文獻(xiàn)的研究思路進(jìn)行陳述,是整篇文章的精華所在,同學(xué)們需要仔細(xì)閱讀,為今后自己進(jìn)行研究設(shè)計打好基礎(chǔ)。同學(xué)們需要了解清楚這個文章用了什么抽樣方法,數(shù)據(jù)收集采用了哪些方法、數(shù)據(jù)分析采用了哪些方法等等。


方法部分使用大段文字?jǐn)⑹?,非常龐雜且不好理解,因此讀這部分時可以嘗試作圖將作者的整個邏輯梳理出來,并嘗試看著圖將整個設(shè)計思路陳述出來,當(dāng)你能夠用自己的語言解說這張圖就表明你已經(jīng)理解這篇文章了!雖然做圖表相對于閱讀來講速度會慢很多,但對于文章的理解幫助極大,可減少重復(fù)閱讀的次數(shù)。

▲ 研究思路示例圖

2

結(jié)果部分

文獻(xiàn)的結(jié)果部分是整篇文獻(xiàn)的實際基礎(chǔ),作者在這一部分用實驗結(jié)果推導(dǎo)和支撐自己的主要論點。通過閱讀這一部分,同學(xué)們可初步判斷文獻(xiàn)的結(jié)論是否可信,是否可以采納。


另外在閱讀過程中同學(xué)們也要學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中需要呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)及表達(dá)形式。如下圖表2不同城市環(huán)境暴露狀態(tài)下主要心血管病危險因素患病率(%)中,呈現(xiàn)了各項危險因素的粗率和標(biāo)準(zhǔn)化率,且各項率均保留小數(shù)點后一位,是否具有統(tǒng)計學(xué)意義以注釋的形式呈現(xiàn)。在做類似的表格的時候,同學(xué)們可以參考這種數(shù)據(jù)羅列方式。對于一些高分英文文獻(xiàn),也要注意其中插圖的配色和排布方式,為以后自己寫論文打好基礎(chǔ)。

▲ 文獻(xiàn)中的圖表

此外,同學(xué)們還需要注意結(jié)果中是如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行闡述的,如對幾類人群危險因素水平差異具有統(tǒng)計學(xué)意義的描述如下,可以概述為A人群XX危險因素水平(具體數(shù)值)低于B人群,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<...)。對于其他類型的文獻(xiàn),同學(xué)們也可以總結(jié)其結(jié)果表達(dá),熟悉論文的表達(dá)形式。尤其是在英文文獻(xiàn)中,更是要注意積累一些常見表達(dá)。

▲ 可學(xué)習(xí)的中英文表述

完成以上部分的閱讀后,整篇文獻(xiàn)我們就讀完啦~但任務(wù)還沒有結(jié)束,首先來檢查一下這些問題都解決了嗎?如果還沒解決的話,就再次帶著問題去閱讀一遍吧!

此外,我們還需要帶著這篇文獻(xiàn),嘗試將文獻(xiàn)所解決的問題、研究思路以及得出的結(jié)論講給給其他小伙伴聽!看看你能不能回答出他們提的問題吧~

在初期開始閱讀文獻(xiàn)的時候,一定是會遇到阻力的,但只要靜下心來,按照步驟一點點讀下來,就一定能夠讀懂。養(yǎng)成良好的閱讀習(xí)慣或許不能立刻讓你成功,但是可以幫助你離成功更近一步。歡迎各位同學(xué)開啟科研的大門!


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參考文獻(xiàn):

[1]李哲,趙偉,于石成,等.城市環(huán)境暴露狀態(tài)與心血管疾病危險因素水平及聚集的關(guān)系[J].中國慢性病預(yù)防與控制,2020,28(06):406-412.

[2]Segar MW, Vaduganathan M, Patel KV, et al. Machine Learning to Predict the Risk of Incident Heart Failure Hospitalization Among Patients With Diabetes: The WATCH-DM Risk Score[J]. Diabetes Care, 2019, 42(12):2298-2306.

END


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