学术论文摘要格式与核心结论表述标准​

需规范格式与精准表述核心结论,格式上,要涵盖研究目的、方法、结果和结论等要素,语言简洁明了,避免冗余,核心结论表述应突出研究创新点与价值,用客观、准确词汇阐述研…

需规范格式与精准表述核心结论,格式上,要涵盖研究目的、方法、结果和结论等要素,语言简洁明了,避免冗余,核心结论表述应突出研究创新点与价值,用客观、准确词汇阐述研究发现,如揭示新规律、提出新方法等,要确保结论与研究内容紧密相关,逻辑连贯,遵循这些标准,能让摘要清晰呈现研究全貌,便于读者快速把握论文要点,提升论文的学术影响力与传播效果 。

格式要求

  1. 长度

    摘要长度通常根据论文类型和期刊要求有所不同,一般控制在 200 - 500 字左右,也有一些期刊对摘要字数有更严格的规定,短摘要可能要求 100 多字,长摘要可能不超过 800 字。

  2. 结构
    • 研究背景与目的:简要阐述研究问题产生的背景,说明开展该研究的目的是什么,让读者明白研究的必要性和意义。“随着互联网技术的飞速发展,数据量呈爆炸式增长,如何高效存储和检索数据成为亟待解决的问题,本研究旨在提出一种新型的数据存储与检索算法,以提高数据处理效率。”
    • 研究方法:介绍研究过程中采用的主要方法、技术手段或实验设计等,这是摘要的关键部分,能让读者了解研究是如何进行的。“本研究采用深度学习中的卷积神经网络(CNN)模型,结合迁移学习技术,对医学影像数据进行分类训练,通过收集大量的医学影像样本,并进行预处理和标注,构建了一个包含多种疾病类型的影像数据集。”
    • 研究结果:呈现研究得到的主要发现、数据或实验结果等,要突出关键信息,避免过于详细的数据罗列。“实验结果表明,所提出的算法在数据存储效率上比传统算法提高了 30%,检索准确率达到了 95%以上,且在处理大规模数据时具有更好的稳定性。”
    • 研究结论:总结研究的主要结论,说明研究结果的意义和价值,以及对未来研究或实际应用的可能影响,如“本研究提出的算法为解决大数据存储与检索问题提供了一种有效的新方法,具有较高的实用价值和推广前景,有望在相关领域得到广泛应用。”
  3. 语言风格
    • 简洁明了:使用简洁的语言表达核心内容,避免冗长复杂的句子和不必要的修饰词,每个句子都应传达重要信息,不浪费读者的时间和精力。
    • 客观准确:摘要应客观地反映研究内容,避免主观评价和情感色彩,使用准确的术语和数据,确保信息的可靠性。
    • 独立完整:摘要要能够独立成篇,即使读者不阅读全文,也能通过摘要了解研究的主要内容,要避免引用文中未解释的缩写、符号或参考文献。

核心结论表述标准

  1. 明确具体

    结论要直接、清晰地指出研究得出的关键结果,不能含糊其辞或模棱两可,不要说“研究取得了一定的成果”,而应明确说明“研究发现,新型材料在特定条件下的性能提升了 20%”。

  2. 突出重点

    强调研究中最重要、最有价值的发现,避免将次要信息与核心结论混为一谈,如果研究有多个重要结论,可以按照重要性进行排序,依次阐述。

  3. 与研究目的呼应

    结论应与研究开始时提出的目的紧密相关,回答研究想要解决的问题,如果研究目的是探索某种因素对植物生长的影响,结论就应明确说明该因素对植物生长的具体影响情况,如促进了生长、抑制了生长或没有显著影响等。

  4. 具有普遍性和可推广性

    尽量使结论具有一定的普遍意义,能够在更广泛的范围内适用,如果研究结果受到特定条件或样本的限制,应在结论中明确说明,以便读者正确理解和应用。“本研究的结果基于特定的实验环境和样本群体,在其他条件下可能需要进一步验证。”

  5. 避免夸大或缩小

    结论要基于研究数据和事实,客观地反映研究结果,既不能夸大研究成果的价值和意义,也不能缩小或忽视重要的发现,不要因为想要突出研究的创新性而过度夸大结论,也不要因为担心结果不理想而故意淡化重要发现。

示例《基于机器学习的股票价格预测模型研究》随着金融市场的日益复杂,股票价格预测成为投资者和学者关注的焦点,本研究旨在构建一种基于机器学习的股票价格预测模型,以提高预测的准确性和可靠性,研究采用长短期记忆网络(LSTM)作为核心算法,结合历史股票价格、交易量等多维度数据构建数据集,对数据进行清洗、归一化等预处理后,将数据集划分为训练集和测试集,通过调整模型的超参数,如学习率、隐藏层节点数等,对模型进行训练和优化,实验结果表明,所构建的 LSTM 模型在股票价格预测方面具有较高的准确性,在测试集上的平均绝对误差(MAE)为 0.52,均方误差(MSE)为 0.38,预测准确率达到了 78%,与传统的统计模型相比,该模型能够更好地捕捉股票价格的长期依赖关系和复杂非线性特征,本研究为股票价格预测提供了一种有效的新方法,有助于投资者制定更合理的投资策略,具有一定的实际应用价值。

核心结论:本研究成功构建了基于 LSTM 的股票价格预测模型,实验证明该模型在股票价格预测上具有较高准确性,平均绝对误差为 0.52,均方误差为 0.38,预测准确率达 78%,且能更好捕捉股票价格的长期依赖和非线性特征,为股票价格预测提供了有效新方法,对投资者制定投资策略有实际应用价值。

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