SCI 论文之作图四大原则
SCI论文写作及投稿ppt课件
2、SCI期刊影响因子和分区
如何确定SCI期刊分区和IF？
• （2）微信公众号fenqubiao
每天可免费查4个期刊； 了解SCI期刊相关信息。
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2、SCI期刊影响因子和分区
如何确定SCI期刊分区？
（3）重庆大学研究生信息管理系统（MIS系统）
只能查询到分区，无法看到影响因子
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2、SCI期刊影响因子和分区
duct=WOS&search_mode=GeneralSearch&SID=S2tBCgLlIvqFmclwBVT& preferencesSaved=
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2、SCI期刊影响因子和分区
• 影响因子（Impact factor, IF）是ISI的期刊印证报告（ Journal Citation Reports, JCR）中公布的一项数据， 从1975年开始，每年公布上一年的数据。
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(二) EI 工程索引
创 刊 于 1884 年 ， 是 美 国 工 程 信 息 公 司 （ Engineering Information Inc.）出版的著名工 程技术类综合性检索工具。EI选用世界上工程技 术类期刊2000余种。收录文献几乎涉及工程技术 各个领域。它具有综合性强、资料来源广、地理 覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等 特点。
• 我国科研机构一般采用中科院分区，有些机构也有自己的 一些分区标准。
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2、SCI期刊影响因子和分区
如何确定SCI期刊分区和IF？
• （1）中科院JCR分区在线平台
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需要单位付费才可使用；
每年分区表发布之后，可以 在各种科研学术论坛里下载 到Excel或者PDF格式的文件。
Proceedings)科技会议录索引
发SCI论文必须掌握的4种统计图
发SCI论文必须掌握的4种统计图
数据分析培训、数据分析师认证、数据分析项目、数据分析与数据挖掘经验交流，数据分析会员制；【订阅者权益】：数据分析咨询、国内相关数据分析培训优惠、数据分析沙龙、数据分析资料、数据分析联盟会员资格
编者按
人言“一图胜千言”，确实；在统计分析结果数据的表达中，统计图发挥着牛XX的作用，一篇高质量的SCI论文，里面肯定会有统计图（99%）,可你知道SCI论文最常用的统计图是那几种嘛！
Top1.柱状图
柱状图是用于反映不同组别数据的差异比较，可以是数值变量的比较，也可以是分类变量的比较，如多组身高比较，多组效率的比较。
Top2.折线图 用于反映一组或多组数据变化的趋势，以及不同组间比较。
Top3.箱式图
主要用于反映数据的分布特征，同时可以反映多组数据的差异比较，只能用于数值变量哦！
当样本量不大的情况下，近年箱式图叠加散点图比较的流行。
Top4.散点图
散点图主要用于反映数据之间的相关性。
松哥统计说
上面给大家强调了SCI 最常用的四种统计图，如何如何实现，其实咱们前面都不定期发布过如何实现了。
统计图也很容易犯错的，留个悬念下次说吧！同时当统计图较多时，还需注意排版问题，甚至与其他类型图进行组合。
关注本号，给你好看哦！。
SCI论文中的学术诚信与原创性要求
SCI论文中的学术诚信与原创性要求学术诚信和原创性是科学研究中非常重要的要素，尤其在SCI论文的撰写与发表过程中更显关键。
SCI（Science Citation Index），即“科学引文索引”，是世界著名的科学文献检索系统，拥有较高的学术声誉和严格的评审体系。
本文将探讨SCI论文中学术诚信与原创性的要求，以及如何确保论文的质量与可靠性。
学术诚信是科研工作的基石，也是SCI论文撰写中的核心原则。
学术诚信要求研究者诚实、正直地开展科学研究，维护科学的公正和客观性。
在撰写SCI论文时，研究者应遵守以下几点学术诚信规范：1. 不篡改数据：研究者应严谨地收集、记录和分析数据，并如实地报告研究结果。
不得故意删除、修改或伪造数据以符合研究假设或论文结论的要求。
2. 不抄袭他人成果：研究者在撰写SCI论文时必须遵守版权法，并明确引用他人的研究成果。
直接复制他人的文字、图表或结果都被认为是抄袭行为，需注明引用来源，并标注被引用部分。
3. 不提供虚假信息或不当授权：在SCI论文中，研究者不得提供虚假信息或伪造授权，包括但不限于提供虚假实验结果、虚假合作单位和虚假论文作者。
原创性是SCI论文中的另一个关键要求，指的是论文内容应具备独创性和创新性。
为确保SCI论文的原创性，研究者应从以下几个方面进行考虑：1. 创新研究思路：SCI论文要求研究者提出有新颖思路和独特见解的研究问题。
在阅读相关文献并了解已有研究成果的基础上，研究者应从不同的角度考虑问题，并提出独立的研究思路。
2. 独立原创实验：为确保SCI论文的原创性，研究者应进行独立的实验设计和实验操作。
在研究过程中，应注重发现新现象、发展新方法或得出新结论，以展示独立的创新能力。
3. 文章撰写与表达：SCI论文的写作也要注意原创性要求。
研究者应避免过度引用他人的研究成果，并通过合理的组织结构和清晰的语言表达来体现自己的独立思考和创新能力。
对于确保SCI论文的学术诚信和原创性，研究者需要采取一些具体措施：1. 详细记录实验数据：研究者应准确记录实验过程和结果数据，在论文中提供充分的实验细节，以供其他研究者进行复现和验证。
如何撰写SCI论文的研究方法与数据分析
如何撰写SCI论文的研究方法与数据分析随着科研水平的提高和国际学术交流的日益频繁，撰写SCI论文成为许多科研工作者的重要任务。
本文将介绍撰写SCI论文的研究方法与数据分析的一般步骤和注意事项。
一、引言论文的引言部分是整个SCI论文的开端，也是最重要的部分之一。
在引言中，应该清楚地说明研究的背景和意义，概述前人的研究成果，突出自己的研究问题和目标，并提出自己的研究假设或研究目的。
在撰写引言时，要注意以下几点：1. 简明扼要地介绍研究背景和意义，阐明研究的重要性。
2. 评述已有研究，引用相关文献，列出前人的研究成果，指出前人研究的不足之处。
3. 突出自己的研究问题和目标，并提出自己的研究假设或者研究目的。
二、研究方法研究方法是SCI论文中非常重要的一部分，它描述了研究中所采用的实验设计、样本选取、数据采集和分析方法等。
研究方法的撰写应遵循清晰、详细和可重复的原则。
以下是撰写研究方法时需要注意的几个方面：1. 实验设计：详细描述研究设计的步骤和过程，包括所采用的研究方法、实验对象、实验条件和实验流程等。
2. 样本选取：说明样本的来源、选取标准和样本量，并列出样本特征和参与者个人信息的统计学描述。
3. 数据采集：说明数据的采集方法和工具，例如问卷调查、实验测量、观察记录等。
同时，还需说明数据的有效性和可靠性措施，并排除实验过程中的偏差。
4. 数据分析：详细描述所用的数据分析方法和工具，例如统计方法、计算模型等。
在描述数据分析方法时，需注明具体的统计软件和参数设置。
三、数据分析数据分析是SCI论文中的重要步骤，它对研究结果的解释和验证起着关键作用。
在数据分析部分中，需要详细地描述和解释所采用的统计方法和技术，并以图表形式展示研究结果。
以下是数据分析的主要内容和注意事项：1. 描述统计分析：分析样本的基本特征和分布情况，例如平均数、标准差、频数等。
可以使用表格、柱状图、饼图等形式进行展示。
2. 探索性数据分析：对数据进行探索性分析，例如通过散点图、直方图等方法，分析变量之间的关系、趋势和分布情况。
SCI论文写作要点
SCI论文的基本要求
1. 先进性，创新性：对现有理论的添加、贡献，理论方
面有创新见解，应用方面有创新技术，原有技术移植 到科学领域，研究方法创新与改进。 2. 可行性：选题不能过大，也不能过低，科学原理可行， 符合自然规律，团队知识素养、特长、能力、水平可 行，实验条件、时间、设备可行； 3. 重要性：回答一个非常重要的问题，或研究回答科学 领域中具有深远影响或重大经济、社会效益的问题； 4. 科学性：反映事物发展的客观规律，运用前人理论探 索新问题，揭示本质。
SCI研究结果
有人把Results和Discussion放在一起，但大多数论文要求分开叙述。一
些SCI刊物的rapid communication要求Results和Discussion合并。 突出具有科学意义和代表性的数据，对实验或观察结果要高度概括和提 炼； 结果章节只描述结果，不作解释。在讨论章节中惊醒解释，并与已知报 道比较，不要重复所有结果。 简述实验：By western blot analysis, we found that….，报告主要 结果：main results…； 结果一般分为若干自然段，每个自然段表示一个中心思想；也可分为几 个小标题分层标述，从重要到不重要，从简单到复杂，按同类排列； 数据表示可用文字与图表相结合的形式，测定结果很少，用文字描述即 可；数据较多时，用图表形式完整、详细表述，文字部分用来指出图表 的重要特征或趋势。 不要把图表序号作为主语或作为段落的主题句（如不要写Fig.2 shows that….；The results is given in Fig. 1.），应在句子中指出图表 所揭示的结论，并把图表序号放入括号内（Fig.2）
不要全部来自题目，不要重复； 来源于题目、摘要、小标题、结论。
SCI科研论文写作中的实验数据统计与分析
SCI科研论文写作中的实验数据统计与分析实验数据统计与分析在SCI科研论文写作中扮演着重要的角色。
准确、全面的数据统计与分析结果可以支持作者的研究结论，并增强文章的可信度和科学性。
本文将介绍SCI科研论文中实验数据统计与分析的基本原则和常用方法。
一、数据统计的基本原则1. 可靠性：在进行数据统计之前，需要确保所收集的数据来源可靠，避免任何偏差或错误。
控制实验过程中的干扰因素，并保证实验结果的可重复性。
2. 全面性：数据统计要尽可能覆盖所有相关的观测指标，保证数据的全面性。
同时，要注意数据的适应性，即确保所统计的数据能够准确反映研究目的和问题的要求。
3. 统计方法的选择：根据研究目的和数据的类型，选择合适的统计方法。
常用的统计方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
二、常用的数据分析方法1. 描述统计：描述统计是对数据进行整体性的概括和描述，包括中心趋势和离散程度。
常用的描述统计指标有均值、中位数、众数和标准差等。
2. 方差分析：方差分析是一种常用的比较分析方法，用于判断不同因素对实验结果的影响。
通过比较各组之间的方差大小，确定实验组和对照组之间的差异是否显著。
3. 回归分析：回归分析用于探究因变量和自变量之间的关系，并建立数学模型。
通过回归分析可以预测未知数据或者评估自变量对因变量的影响程度。
4. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数可以判断变量之间的线性关系及其强度。
5. 实验设计与数据分析的结合：为了提高实验数据的准确性和可靠性，科学家们常常会采用合理的实验设计方法，如随机分组、重复实验等。
在数据分析阶段，选择适当的统计方法和假设检验步骤，以验证实验结果的可靠性。
三、可视化数据分析的应用除了传统的统计方法外，可视化数据分析也被广泛应用于SCI科研论文中。
通过图表和图像的方式，直观地展示和解读实验数据。
常用的可视化方法包括条形图、饼图、散点图、折线图等。
良好的数据可视化可以提高读者的阅读体验，同时也便于读者更好地理解和演绎数据。
14--SCI-论文写作与投稿步骤和要领
修改稿 Cover letter
• Dear Dr/ Prof.. : • On behalf of my co-authors, we thank you very much for giving us an
opportunity to revise our manuscript, we appreciate editor and reviewers very much for their positive and constructive comments and suggestions on our manuscript entitled “Paper Title”. (ID: 文章稿号).We have studied reviewer’s comments carefully and have made revision which marked in red in the paper. We have tried our best to revise our manuscript according to the comments. Attached please find the revised version, which we would like to submit for your kind consideration. • We would like to express our great appreciation to you and reviewers for comments on our paper. Looking forward to hearing from you. • Thank you and best regards. • Yours sincerely, • Corresponding author:Name: ××× • E-mail: ××××@××××
SCI论文中的表设计与规范要求
SCI论文中的表设计与规范要求引言：在科学研究中，表格是向读者传达实验结果和数据的重要工具之一。
正确设计和规范使用表格能够使读者更清晰地理解研究成果，并保证论文的可读性和准确性。
本文将介绍SCI论文中表格的设计原则和规范要求。
一、表格的设计原则1. 简洁明了：表格应当简明扼要，排版整齐。
避免使用过于复杂的表格结构，只包含必要的信息，在表中通过简洁明了的语言和数字展示实验数据。
2. 命名规范：表格标题应具有描述性，能够准确概括表中内容。
标题应位于表格上方，使用粗体字，并进行编号，以便于读者引用。
3. 分类排列：如果实验数据包含多个类别，应将表格按照类别进行分组排列，从而使得数据的对比和分析更加方便。
可以使用水平线或不同的背景色来分隔每个类别。
4. 一致性：在表中使用统一的单位、格式和字体，以确保表格整体的一致性。
建议使用Times New Roman或Arial字体，并设置恰当的字号和行距。
5. 提供解释和注释：对于表格中的特殊符号、缩写或其他需要解释的内容，应提供注释或脚注，以帮助读者准确理解表格内容。
二、表格的格式要求1. 表头：表格应包含明确的表头，并使用粗体字，以便于读者快速识别。
表头应概括表格的主题或内容，并可以设置居中、居左或居右对齐方式。
2. 行列：表格的行和列应进行编号，以便于读者引用和索引。
表格的行应标明不同的实验条件或对象，列应标明实验结果或数据。
3. 线条：表格中的横线和竖线应当合理使用，以区分表头、表身和表尾。
使用粗线条可以加强表格的结构感，但应避免使用过多的线条，以免给读者阅读带来困扰。
4. 数据展示：表格中的数据应以合适的方式进行展示，可以使用数字、百分比、符号或文字等形式。
对于较大数值或精度较高的数据，可以使用科学计数法或小数来表示。
5. 跨页处理：若表格内容超过一页，则应在每页上方标注表格的编号和标题，并在新页上重复表头。
同时，保证表格的连续性，确保跨页时数据的对应正确。
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SCI 论文之作图四大原则
原则一：分辨率
多数期刊对不一样的图也会有不一样的要求，一般情况来说有三种要求：
1、line artwork(纯纯的黑白图，没有中间颜色)是要求最高的，1200dpi 以上;
2、combiantion artwork(halftone artwork 与line artwork 的组合，或彩色图与line artwork 的组合)属于中间档，600dpi 以上。
3、halftone artwork(颜色深浅有差别的灰度图，也就是我们最常用的形式)要求最低，300dpi 以上就OK 了;大家可以从实验阶段就留心保存高分辨率的原始图，一般来说600dpi 就完全够用了(line artwork 是极少数的情况，特殊对待)，当然也不能一味追求高分辨率，分辨率太高会导致图片很大，投稿时上传容易出现困难。
原则二：图片格式
多数期刊要求图片为TIFF 格式或EPS 矢量图，并且要形成独立文件。
好多同学就会冒出来说："我好钟意bmp 或者jpg 的。
"小编大人对此表示绝不能纵容这类**惯的养成，因为这两种格式包含的信息量相对较少，即便是可以转换为TIFF，质量也会因此而下降(部分图像信息也会丢失哦)。
那又会有好多同学冒出来说："矢量图看起来好清楚哦!"其实那和TIFF 没有太大的区别，只要是满足分辨率就通通可以。
原则三：物理大小
关于这方面小编要强调这是不容忽视的。
虽然在投稿阶段并没有做出严格的要求。
可在印刷排版时就会变的格外讲究起来。
但是大家也不要过于担心，一般情况只会规定一下宽度，半幅(单栏)在7.5cm 左右，全幅(双栏)在15cm 左右，不同期刊的要求会略有差异。
原则四：色彩要求-仅针对彩色图
关于这个问题大家很少会注意，一般情况分为2 种：RGB 用于数码设备上;CMYK 为印刷业通用标准，这两种对图片色彩的要求也是不尽相同的，多数期刊在Manuscripts Accepted for
Publication 阶段会要求图片为CMYK 色彩。
但现在很多期刊都是有网络版的，且RGB 图比CMYK 图表现出的效果好，色彩亮丽，更适合出现在网络上。
而由RGB 转变为CMYK 模式容易，但是由CMYK 模式转变为RGB 模式，图象的表现力却会下降。
所以有些期刊开始要求提供RGB 的图。
小编表示大家平时也留心保存RGB 的图，不仅是为了发表论文，也会需要制作PPT 报告，RGB 的图要更加的合适哦。
简单总结一下：会议文章对图片质量的要求比较低，一般投了后基本都没有修改的机会，而杂志文章对图片质量的要求相当高，可能来回改几次才能满足要求。
如果论文投稿前就达到了较高的质量，相信修改时会轻松很多。
复制与粘贴的小技巧
图片：如果图片的来源是origin、visio、autocad等软件，且图片以后不需要再次修改，建议粘贴时采用“选择性粘贴”，选择“windows图元文件”或“增强型图元文件”;
文字：如果文字的来源是网络、pdf文件、或者其他文档(格式不同)，建议粘贴时采用“无文本格式”粘贴。
作图软件的利器
1、EXCEL
这个不用多说，小伙伴们都比较熟悉，不少小伙伴也**惯用excel来整理数据。
不过需要注意的是，excel虽然在处理图表时功能强大，在作数据图方面，也毫不逊色，但是，它生成的图，分辨率有限。
一般小文章要求不高(300dpi)没问题，但是一些要求严格的期刊，如1200dpi，它就无能为力了。
而且，图片的导出只能通过复制、截图或者用VBA，前两者分辨率可能不满足要求，后者要装VBA，操作也非常麻烦。
此外，有些特殊的图，excel也显得有心无力，比如纵坐标分段，又比如，临床研究中的生存曲线。
2、Origin和Originpro
这两个都是OriginLab公司研发的专业制图和数据分析软件，简单易学、功能齐全、操作也很灵活，大部分科学研究的统计、作图、函数拟合等要求都可以满足，尤其适合曲线、曲面的图。
它还提供了几十种二维和三维绘图模板，而且允许用户自己定制模板。
Origin pro是Origin的专业版，增加了峰值拟合、表明拟合、统计、信号处理等功能。
生成的图片可以很方便地导出为TIFF/bmp/eps等十多种格式。
3、Prism
一个简单易用的医学绘图软件，功能非常强大，几乎能搞定所有医学研究所需的统计与作图。
除了作图之外，它还能帮你把不同的图组合之后导出，但是形式比较单一(见下图排列的方式)。
4、StatisticalProduct and Service Solutions(SPSS)
SPSS是世界上最早的统计分析软件，它的主打功能是数据统计分析(据说在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此
可见其影响之大和信誉之高)，但是它的作图功能也算齐全，而且很多excel无法做的统计型结果图(如误差线图)，在它这里就轻而易举。
5、MATLAB
这个绝对是灰机中的战斗机。
其强大的数据处理能力加上出色的显示能力，几乎能做所有的图片处理，传说只有你想不到，没有它做不到!但是使用它首先得学会MATLAB的编程。
6、关于图片的导出
上面提到的软件，除了excel外，本身都有强大的图片导出功能。
而事实上，我们除了数据统计作图后需要导出图外，还有一些图片，是实验过程中拍摄的照片，如荧光显微镜拍的显微照片。
一般这些仪器配套的拍摄软件都会有比较齐全的图片导出功能。
但是有些小伙伴觉得截图更方便，又不想损失分辨率。
这里给大家推荐两款截图软件：ACDsee、Snagit。
这两款操作简便，功能也非常强大，Snagit 甚至可以捕获活动的画面。
共聚焦图片处理
1.拍照时要保留大中小三个倍数的图，且图片分辨率不能太低(我们用1024*1024)，能大则大，我们是因为机器限制。
用的时候要进行裁减，比如文章上放的是200倍和400倍的图，实际上200倍的图来自拍照时100倍的图，400倍的图来自拍照时200倍的图。
这样有利于准确地形成系列图片。
2.图片对比度、中间色之类可以(或者是必须)在保证趋势的基础上进行适当调整。
3.荧光图片不提倡定量，定量要配合western。
4.应该是tif格式。
5.拍照时一般不要把对比度调节的太大，尽量保存细节。
拍的太强了后期是不好调弱的，或者背底太暗了也会丢失细节的。
这些后期都可以通过软件调节。
6.低倍-高倍的顺序。
反之会形成暗区，特别是在高倍加zoom放大层扫之后特别明显。
这是教训，不能看见高倍下面比较好的结果，就欣喜若狂，先高倍后低倍。
7.一定要保留你的oib格式，不能因为省空间，只存留tif格式。
有些杂志会要求伪色，比如，红色的用粉色显示，要是有oib格式就很好调整，重新出图就是。
没有oib，用tif也可以用其他软件转换，但总觉得最后的颜色不是很对，因为很难把握粉色的色值。
8.层扫的图片叠加或出2D的tif图，建议不要用“输出所见”这个选项，这样出来的1024-1024的会变成512-512，这时候还是选择一般tif，1024-1024，后期再用其他软件合成会比较好。
9.结果好，拍照好，才是最基本的，一定要杜绝对结果的修改。
对于形态学的图片来说，用软件修改后的用一些二进制的软件打开后可以明显看出修改过程。
这是同学告诉我的，自己没试过，因为没这样修过。