发表学术论文多少钱(2)

你的文章要点应该一目了然，不论它是对领域的变革性创新，还是对现有理论的延伸和

扩展，该要点的特征和对应的数据支持都应清晰地提供给读者（如果这是一篇实证性文章），并且论点和论据应该在整篇文章中反复多次出现。

建议三：定位“高远”，不局限于现有数据

在你研究一棵特定的树的时候，不要忘记整片森林。对于一篇实证性文章，你的研究可能是针对某一类人、群组或者环境。但对绝大多数科学研究学科来说，我们找寻的是广义的、普适的研究方法和原则，这些方法和原则是超越任何一项具体研究的。

我并非建议你丢弃研究目标或者做不合适的广义结论，但即便是非常具体的研究，对于其他领域的类似工作过程也可能产生影响。过度泛化的危险是必须承认的，所以你可以在提醒读者这一成果的局限性的同时，指出它在类似概念的研究领域中的用途。要真正地应用，或许还需要附加测试或加入其它相关理论的验证，但别忘记提醒读者，即便你研究的是一棵具体的树，你对更广阔的理论森林也会有所贡献。

建议四：保证研究的一致性

在研究中不当地使用理论，是毁灭自己试图建立的新理论的最直截了当的方式。有些文章会试图将两个不相关的研究结果放到一起，建立一个新的理论框架并进行检验，说“若得到某结果，则得到另一结果”，而且这种推理过程在该新框架中看似合理。如果没有现成理论可引用，人们常常会专注于与理论相符的结果，却忽略那些不相符的结果。更糟糕的是，我见过有人在不同期刊中发表并不一致的结果，但却没有在后发表的文章中提到之前的研究结果。简单看来，他们踩了“不诚实”的界限。即便审稿人没有发现另一篇文章，但这两篇文章会被所有读者看到，最终也会被发现。

当然，我现在也意识到人们对于某一现象的理解会随着时间的变化而变化。这可以理解，但需要注意的是，研究者在建立新的理论来解释该现象时，应该保证该学研究的可重复性（例如，在目前的研究之前，还有2个或更多的类似结论）。在首次发表自己的研究成果之前，保证该研究的可重复性可以避免传播不必要的、或者很快就会被修改的理论。

我相信，一个高产的、但一直不断改变自己理论的学者的影响力，不会超过一位谨慎而保守的确保某个现象可以被解释、建立连贯且相对稳定的理论体系的学者。

研究一致性的问题涉及到文章的方方面面。除上述之外，研究者不该对概念上相似的现象作不同类型的分析，否则会让人觉得该研究者在众多类型的分析模型中挑选出了最支持自己观点的那个。在很多情况下，解决一个问题可能有不止一种的统计方法，但方法使用的不一致性可能会使审稿人、编辑乃至读者起疑。

建议五：别指望审稿人或审稿过程能帮你把文章“写”完

我曾经在我研究领域的顶级期刊中发现过这种现象。有时一位颇有经验、本该对此相当了解的研究者，竟然提交一篇很不完善的初稿，好似在期待审稿人或编辑告诉他，要使得文章发表，还有哪些研究该做。还有些人会不管三七二十一，先将文章提交给顶级期刊，完全不理会自己的研究结果是不是值得在顶级期刊上发表。他们会将自己的每一篇文章都从顶级期刊投起，一旦被拒，再按照期刊的影响力层次排名，一个一个往下投稿。这两种并未做好准备的投稿方式（至少对于目标期刊来说）都是浪费时间，请不要做这样的事情。

做好投稿准备不仅意味着文章与期刊在各种层面上的“匹配”，还意味着作者有花时间将文章写好。而这不仅表示文章写得足够清晰和完整，还表示作者花了足够的时间和精力修改文章的错别字、参考文献等。只有保证这些都做好之后，你才能给期刊投稿。

建议六：将文章投给“对”的期刊

这一点与建议五相似，但我仍认为这一点需要特别强调。如果文章没有投给对的期刊，投稿的过程是非常耗时耗力的。

首先，请仔细了解待投稿期刊的投稿指引。如果这是实证性期刊，不要投一篇综述性文章，因为该期刊是绝对不会发表的。而且，如果这家期刊将你的文章送给了审稿人审核，你

有可能得等上好几个月才能改投。

记得使用该期刊的正确（标准）格式，否则审稿人可能会认为你不特别了解该期刊，因为你连基本的标准投稿格式都不了解。

前面提到过的，文章“价值”要与期刊“匹配”在此处仍然适用。不要将你写过的每一篇文章都从最好的期刊开始投起，也不要将审稿过程当成改善研究的过程。当你有自信文章可以被接收后再投稿，否则，请继续你的研究和写作，直到文章与你的目标期刊相“匹配”为止。

作为一个新学者，最好的方式是一开始就投出一些比较有影响力的文章，同时将这些文章投给合适的期刊。并不是所有的实证性文章都足够投到研究领域的顶级期刊，也并不是所有理论结果都值得写到书本中的某一章节或是发表到理论性期刊中。期刊的审稿过程会因为稿件多次“乱投”而效率低下。

建议七：将研究视为一项投资

比起发表文章的建议，这一点更像是学术生涯发展的建议。但我认为它至关重要，尤其对于那些需要自己在实验室获取研究数据而非分析二手数据的实证性学科的研究者来说。在做实验或测量获得数据的过程中，你也许可以变换很多种操作和测量方式来得到支持理论的证据，但仅仅只专注于一个科研问题就像把自己的养老金全拿来投资一支股票一样，如果该项研究进展顺利，你的科研生涯也许会起步很快，但有时候，即便你的研究想法很好，实验结果也有可能不尽人意。所以最好的方式，是将研究力量分布在不同的问题上，而不要只有一种研究模式。

这并不是说你需要研究不同的领域，或者解决几个完全不相关的问题，或者与不同的导师和合作者一起工作。我只是说专注于一个特定问题的研究方式有局限性。太多的新学者在产出方面掉队，就是因为陷入了为学生时期开始的研究寻找论据的泥潭。而对于做二手数据分析的学科来说，这一点就没那么重要了。因为这类分析会用不同的方法和假设去测试同一组数据。但即便是在这样的学科分支里，请不要特别偏好某一类假设而导致忽略了更有产出潜力的方法和问题。

如同投资者会在一段相当长的时间内持续不断的投资，以保证盈亏平衡一样，科学研究的产出也需要持续的努力。有段时间你可能会特别高产，但事实上这个是你之前付出持续努力的结果。对于科研成果的产出来说，不要指望它会比股票市场的突然走高还要来的更迅猛。 …… 此处隐藏：882字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……