据学术堂了解，前言是论文正文的开头，是正文最开始的地方，主要是书写在该课题研究过程中前人存在哪些问题、作者想要通过怎样的方式去解决问题、作者的研 究成果会对未来的发展产生怎样的影响和价值，可以说是整篇文章的点睛之处，非常重要。但是很多人并没有意识到前言的重要性，在写作过程中也存在很多问题， 如条理不清、中心不明、篇幅过长等等。必须要充分了解前言的定义、来源和作用，才能写好前言，增加论文的魅力。一、论文前言的定义前言也叫引言，是论文的开场白，写在论文最前位置，与导言、序言类似的一部分内容。书写前言主要是为了将文章的来龙去脉想读者交代清楚，激发读者的阅读兴趣。在写作之前，需要对相关的研究内容进行了解，做好充分的准备，最大限度的将本课题研究的意义和价值交代清楚。二、论文前言的特点1、前言的长度要以论文的总字数为依据做出调整，一般五千字的论文，前言字数要控制在五百字左右，过短无法交代清楚写作目的，过长又会让人觉得乏味。2、前言要高度概括、重点突出。除了必须要交代的重点问题之外，其余内容应在正文中进行叙述，列表、插图以及一些客套的语言不应该出现在前言中。3、前言的写作应该尊重事实和科学，一些不适当的自我评价或未经科学证实的不能出现在前言中。三、论文前言的怎么写1、叙述式前言。这是最常见的前言写作方式，就是用精炼、概括的语言平铺直叙，将自己的思想明确的表述出来。2、引用式前言。指的是通过引用文献、古诗词、古文等来表达自己的中心思想，目的是为了体现论文的文学性、展示专业学术性。3、设问式前言。指的是通过设置问题的方式来表达自己的思想。这种方式更能激发读者的阅读兴趣。论文前言的撰写并不是只能使用一种写作方式，可以根据需要将两种不同的写作方式结合起来，这样写出的前言效果会更好，论文主旨的传达才会更清晰。四、论文前言写作的注意事项通过相关的调查发现，很多人在撰写论文前言的时候都会出现开门不见山、泛泛而谈、单纯罗列等问题，严重影响了前言的效果，也无法实现写作前的目的因此，在 撰写前言的时候要注意：第一，前言的内容要与课题研究的内容充分结合，开门见山，概括性的介绍研究的目的、意义以及内容等，但是不要写成文献综述的形式， 两者是有区别的。第二、准确性。要确保前言写作用词的准确性，不要使用一些似是而非的词语；引用的文献、诗词要有正确，论文本身是科学、严谨的，错误的引 用信息会是论文的可信度大大下降。第三，要控制前言的长度，切记繁琐、冗长。
无论哪个翻译软件翻出来的都是比较生硬的，一眼就能看出来。如果非要用软件翻的话，谷歌在线翻译相对来说好一些，不过还是推荐人工来翻译，北京译顶科技那边都是人工给你翻译的
医学论文翻译挺难的，没有一点的水平完全翻译不过来，建议还是找机构，让清北医学翻译帮忙把。
一、选题要小而精 选题是撰写医学论文的第一步，只有确定了题目才能进行下一步的工作。在选定题目时一定要"小题大做"，切忌大题大作。
二、文章要有创新性 文章的创新性主要体现在内容上，即作者对某一疾病的新发现或新见解以及新的治疗方法等。
三、语言要精炼 在撰写过程中要注意语言的精炼与准确；避免使用口语化语言和不规范用语；尽量不用或少用缩写词和符号；正确使用标点符号等。
四、参考文献不能少 参考文献是医学文献的重要组成部分之一，它不仅能够反映作者的科研水平及学术成就，而且还可以为读者提供查找资料的重要线索和方法指导。《中华人民共和国著作权法》第二十二条规定：
"作品刊登后，除著作权人声明不得转载外，其他报刊可以转载"。所以引用他人成果时必须标注来源出处（如引文出处的期刊名）。
您好，本社可以帮您完成，论文我们很专业，包修改，希望我的回答对您有帮助，望采纳！！！
SCI论文无非就是那几个大部。首先title要起得明了，让编辑一看你的标题就知道你是做什么的，目的是什么，编辑每天看那么多文章就喜欢看这种一看标题就很清楚的。其次是introduction，要综述一下前人的成就，解决了哪些问题，哪些问题没有解决而你针对这个问题提出你的观点，大致就是这样。method就是写你的实验方法，一定要如实写，说不准谁用你的进行了重复。result就是根据你的图和图表陈述结论，千万不要写你自己的看法或猜测，这部分要放讨论了。conclusion或者discussion，这部分就是写你对出现的结果的理解和分析，以及这个结果可能会出现什么影响。写完以后如果对语言部分不太自信，可以找论文润色公司对您的文章进行语言润色，然后再投稿。英国的sci期刊很重视语言是不是native的，润色的话我们实验室用的是艾德思论文润色，他们是欧美的编辑，觉得还不错。望采纳
SCI医学论文如何去写,其实可以从11个要点入手：1、一定要有吸引力的题目，思路清晰的摘要和漂亮的图。这三者是决定SCI论文命运的关键。实际上大部分reviewer，审稿的方法是快速看一下SCI文章文章题目，摘要和图，如果这三者不满意，这篇文章基本就Over了。一定要让reviewer心情愉快!不要挑战他的心情!因为这些reviewer大多是大忙人，你让他觉得烦了，你的文章不会有好结果。2、标题简洁、明确，有力。尽量不要出现novel,new等字眼，从逻辑的角度讲，写科技文章的目的就是报道新的进展，如果不新的话那也没有发表的必要了。从审稿人的角度讲，他首先不会因为你写了个new就会觉得你的文章有新意，有时候还会适得其反，让审稿人觉得你在挑战他的经验和智商，于是千方百计找你文章里不new的地方。中文杂志中经常会出现“初探”“初步研究”等词，这些都不宜在SCI文章中出现。3、Abstract里不要充斥大量数字。因为人对数字是最不敏感的，abstract需要的是清晰的逻辑思路，一定要层次分明。4、图与表的选择问题。能用图尽量用图表示，包括各种统计图。图更直观一些，表都是数字，很难理解的。如果一篇文章让reviewer看起来“难受”的话，结果就可想而知了。另外，近年来主张图尽量组合在一起，这样也容易理解一些。图也要涵盖足够的信息，不能动不动就出来一个图，一篇文章的图也不是越多越好，因为图占用太多的版面。5、参考文献和引用一定要规范。最好用文献管理软件(如Endnote)来编辑，不要手工制作，费力且不讨好。对于所有的投稿文章，参考文献全部重新查找，并用软件生成，确保不犯各种小错误。6、节标题的拼写一定要准确。不建议用一个单词，而建议用一个短语或句子。7、切忌超长段落。一般一个段落以3到5个句子为宜，千万不要追求一气呵成的感觉而堆在一起，动辄一页纸的大段落让谁看了都犯愁。一定要让文章看起来简洁清爽。8、图表切忌模糊不清。在审稿阶段图表和正文一般是分开的，要求图的质量要高，要有足够高的分辨率。9、遵循科技写作的常规要领。科技写作是有着自己的一套规则的，不讲规则只能是让审稿人觉得你是个新手或者非正规军，这样拒起稿来几乎没有什么心理压力。10、文章的格式要符合规则。一般来讲通篇双倍行距，段落之间留出空行，正文跟参考文献字体要区分开。11、写完后最好先找一个在国外呆过几年的中国人修改第1次(这样能纠正明显写作错误和表达，又明白你的写作意思)，然后再找一个英语为母语的人修改(最好是学医的，这样能够纠正一些微小错误和表达习惯)。最终的目的是即使退稿也不是因为语言问题。人家修改完了注意在回信中致谢和在文章中致谢。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
原文链接：
在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别：首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, = TRUE){xna <- (x)if ()x <- x[!xna]else if (any(xna))return((NA, 5))x <- sort(x)n <- length(x)if (n == 0)(NA, 5)else {n4 <- floor((n + 3)/2)/2d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n) * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])}}
医学生有必要学r语言。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
诸位大概都知道，统计分析领域常用的语言包括SPSS、SAS、Stata，因素，它们统称为统计分析软件。R语言也是一种数据分析工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种交互式实现。
它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。
R语言其实就是一种环境平台。它提供平台，而统计分析研究和计算机研究人员可以将各自通过编程形成的统计分析方法以打包（package）的方式放在R语言平台上，供一般的统计分析者直接使用。
我们可以不懂统计分析原理，但是我们可以通过写一句命令就可以让软件调用统计分析包帮我执行某一个统计分析。
R语言的开放性， 它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。最新的统计分析方法，最复杂的方法都能在R语言上发现。
由于它比SPSS、SAS、Stata，注重于编程，相对来说学习起来具有一定难度，但它属于傻瓜式的编程。你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令帮你完成。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
原文链接：
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
每个学校的目录都有细微的差别。这要看学校的具体情况。
从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行)，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。
正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。
了解核心期刊具有重要的意义。就编者而言，可以从核心期刊吸取经验。就读者而言，树立核心期刊意识，可以明确价值取向，提高阅读档次。例如，语言文学专业的学生，首先要阅读《中国语文》、《文学评论》等核心期刊，而不是本末倒置。
就图书馆而言，在经费有限的情况下，订阅时当然是以核心期刊为首选目标。就科研管理部门而言，可以统计分析单位或个人在核心期刊上发表论文的情况，以此作为衡量其学术水平的一项重要指标。因此，人们往往以在核心期刊上发表文章为自己的追求目标。
我觉得德语吧·~~现在也挺重要的·~而且这个语种也比较好学
我就是学医的，现在学医大部分就是西医，既然是西医肯定是英语。而且你假如想在医学上发展肯定得获得更高学位，英语重要性不言而喻。
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