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署名原则：以实验生物学为例。作为论文署名的人员应该是在实验设计、数据收集、数据分析和论文写作等全过程中做出了实质性（或主要）贡献的人。按照惯例，一般作为实验的实施者，又是论文的执笔者，自然应该是论文的第一作者，如研究生、博士后、一些年轻学者等。

导师或者项目（课题、实验）的设计者，对论文的主体主要负责的人一般作为通讯作者，列在排名的最后一位。联系出国做博士后人都知道往往论文作者的最后一位往往是实验室的负责人。第一和最后一位作者之间的作者排序可以根据对论文的实际贡献大小进行。

论文的作者应该做到能够对论文的细节和主要结论熟悉并同意发表，并能够回答读者等对论文的相关问题和质疑。

由于有些时候，对一篇论文的贡献大小是很难定量化的，所以最好是在实验开始前，就讨论好论文作者的署名顺序。如果能早些讲清楚署名的原则和相关安排，以后就不会产生一些不必要的纠纷。

扩展资料：

学位论文

学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。

学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。

硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。

博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，并具有独立从事科学研究工作的能力，在科学或专门技术上做出了创造性的成果。

参考资料来源：百度百科-学术论文

发表SCI论文一般：1你做了一定的科研，弄出了点创新的东西 2自己写作能力和语言表达能力比较强 3所投期刊合适。其中写作能力这个非常重要，如果第一次投稿，建议可以发EI试试，如果学校认可的话，可以发EI会议论文，你百度下：EI学术会议中心，有很多相关学习教程。SCI录用难度很大，而且大部分审稿很长时间，如果想锻炼自己的写作能力，可以百度下：普刊学术中心，很多写作技巧类教材可以多学习下

署名作者是那些对论文做出实质性贡献的人。 一般实验的实施者和执笔者为第一作者。 一般实验的设计者(指导者)等(如导师或科研团队(课题)的领队)可为通讯作者。 到了毕业的季节了，许多研究生在忙于写论文。我想谈点个人对于发表学术论文时的署名问题的看法。 论文的署名是一个很重要的问题。署名一则是分享成果的荣誉，二则是一种责任。往往涉及到名利的事情处理不好是很容易产生误会、误解或矛盾的。看起来似乎很简单的署名问题，实际操作起来有些时候也是很难的。 我们知道，当今的科学研究已经不再是一个人单枪匹马的时代了，大的科研项目如脑的研究、人类基因组学、全球气候变化的研究等，需要科学家之间、学术团体之间、国内外科学家之间的合作才能完成。这样一篇论文的署名人数也越来越多，一些国际合作研究项目，论文的署名人数有几十人甚至几百人已经不是新鲜事情了。那么署名如何排序呢? 署名原则：以实验生物学为例。作为论文署名的人员应该是在实验设计、数据收集、数据分析和论文写作等全过程中做出了实质性(或主要)贡献的人。按照惯例，一般作为实验的实施者，又是论文的执笔者，自然应该是论文的第一作者，如研究生、博士后、一些年轻学者等。导师或者项目(课题、实验)的设计者，对论文的主体主要负责的人一般作为通讯作者，列在排名的最后一位。联系出国做博士后人都知道往往论文作者的最后一位往往是实验室的负责人。第一和最后一位作者之间的作者排序可以根据对论文的实际贡献大小进行。论文的作者应该做到能够对论文的细节和主要结论熟悉并同意发表，并能够回答读者等对论文的相关问题和质疑。由于有些时候，对一篇论文的贡献大小是很难定量化的，所以最好是在实验开始前，就讨论好论文作者的署名顺序。如果能早些讲清楚署名的原则和相关安排，以后就不会产生一些不必要的纠纷。 对于一些重要的论文，有多个作者做出的贡献是等价的，可以作为联合第一作者处理，但是作为联合通讯作者的比较少见。那些对实验过程做出了贡献 (如实验员、动物饲养员等)但没有达到作为作者的程度、在论文的写作过程中提供一般性帮助(如协助查阅文献、分析数据)时，在论文中必须进行致谢。 有些特殊情况也是需要考虑的，如有些提供了某项研究的重要学术思想和设计思路的；有些提供了实验中不可缺少的实验材料；有些提供了研究中必须的重要实验设备；等等类似情况，如果当事者(方)提出要作为论文作者署名，是可以考虑的。当然有些是在实验开始前就已经讨论决定了的，就没有这些麻烦了。 作者的责任：必须强调的是在论文上署名的作者除了分享成果的荣誉外，重要的是要对论文成果的真实性等方面负有责任。如果在论文中没有特别的分工说明，发表的论文的一旦出现了问题，如出现数据不实、剽窃、抄袭等学术不端行为时，所有作者都要承担相关责任。 现在有些刊物在发表前让作者签名，说明阅读过并同意发表论文中的数据和结论，有些刊物是规定通讯作者可以代表所有作者。还有些刊物要求明确说明每个作者的责任和贡献，如谁收集的数据；谁设计的实验，谁实施的实验；谁参与讨论，谁进行数据分析；谁执笔等。前些日子Nature 上刊登诺贝尔奖得主Linda B.Buck 和共同作者发表的声明，撤销了他们2001 年发表在Nature 上的一篇论文，声明中说："他们发现2001 年的论文数据和原始数据间有矛盾。" 文章注明了每个作者的贡献，原文是这样的：Author Contributions(作者贡献)：L.B.B.and L.F.H.,conceived the project(获得项目),L.F.H.and J.- P.M.prepared gene-targeting constructs to generate the mice(准备所必须的实验材料),S.S.trained Z.Z.in gene-targeting techniques(负责技术培训),Z.Z.prepared and analysed the mice and provided all figures and data for the paper(实施实验、获得数据、提供数据和图表),and L.B.B.and Z.Z.wrote the paper(执笔写作).Correspondence and requests for materials should be addressed to L.B.B(通讯作者是Linda B.Buck)。 不规范署名：现阶段在国内也确实存在着论文署名不规范问题，有些是属于不知道规矩，有些则是其他原因： 1.随便挂名；不管对论文有无贡献，只要是一个实验室的，一个研究集体的成员，每个成员几乎在每篇论文上都署名。这样可以增加每个人员发表论文的数量。 2.领导挂名：有时候有些研究人员为了"巴结"某些领导或掌握资源的官员，在某些论文上署上领导的大名。也有些时候是相关领导暗示或主动要求挂名。 3.名人被借"光"挂名：有时候有些学者为了论文审稿或发表顺利，没有征求当事人的同意，就强行将一些学问高的学者(如院士等)的名字挂上(有些可能是自己的导师等)。 4.为了职称晋升而挂名；有些人为了评职称急需，而在没有任何贡献的论文上挂名。 5.强求挂名；有些项目负责人或实验室领导强求在实验室的所有论文上署上自己的名字。 6、为了某种目的而收买挂名；如学校评估、博士点申请等急需高质量的论文，利用金钱收买，在论文上署名。 7.为了毕业和学位而挂名：有些学生为了满足单位的获得学位的要求，急于毕业获得学位，在自己没有贡献的文章上挂名。 提醒导师和研究生需要注意的事情：由于某些利益目的(如考核等)，有些研究生将自己硕士期间的工作，以读博士学位的单位名义发表；或者署上自己的博士导师的名字；或者论文中没有自己硕士导师的名字等等，这是非常错误的，每位导师和研究生都必须严肃对待这些事情。首先论文(成果)的产权归原单位(获得项目支持的单位)。硕士生要尊重自己导师的劳动，不能太"势力眼"。同理，博士生毕业后，博士期间的所有数据都必须以原单位的名义发表，博士生导师应该作为作者之一(如果导师负责的话，一般应该是通讯作者)，原单位必须是第一产权单位。 "客座研究生"问题：现在由于扩招，有些导师没有科研经费，没有课题。研究生自己四处寻找能够提供实验条件和经费支持的导师，这些学生被称为"客座研究生"。不可思议的是学生的原单位明文规定，这些研究生发表的论文必须是第一作者，署名是第一单位，才能申请获得学校的学位。实在难以理解，既不提供研究经费，又没有提供研究思想、实验条件，等等，等着享受成果，还有这种要求?不知道怎么会出台这样的政策?哪些教授们也就同意了?不考虑学校的声誉和影响? "多栖教授"问题：当今一篇论文挂很多单位的多问题，一则是由于兼职的、 "两栖"的教授学者太多；再则是由于现实的利益关系。看看某些所谓我国"独立创新"的高质量论文，实则是在国外的实验室做的结果，由于自己在国内某个单位兼职(讲座教授之类的)，这位学者的名字上会有两个甚至多个单位。还有一些学者纯粹是为了增加论文数量，在与自己的专业毫无关系的论文上挂名。国内的"多栖教授"的论文署名情况也是这样的。 作为研究生还应该明白的一点是成果的归属问题：如果你从事的研究课题项目、学术思想和实验总体设计都是导师或者实验室负责人完成(或负责完成的)，不管这个成果有多大多重要，即使是获得诺贝尔奖的成果，成果应该归属于这个实验室，属于你的导师或项目负责人。当然，研究生所做出的贡献是不可埋没的。 应该承认，我们国家很多事情都在改进之中，有些规范正在建立之中。以前有些事情确实属于不知道(不知者不为过)，有些则是由于利益驱动所致，如绩效考核时，有些单位规定署名靠前的作者，赋分值高，通讯作者也按照排名顺序赋分。这样就出现了有些通讯作者署名在中间或靠前的位置上。这些现象前几年很普遍，现在还存在，但已经逐渐少多了。只要大家明白了相关规矩，相关政策逐渐完善合理，自然就会走上正规了。但是那些领导随便决定作者顺序、导师可以随意将论文的第一作者赠送给某人的做法是严重违反学术规范的。

学术论文的语言表达 征求意见稿 总则 语言风格清晰流畅的书面语言 注意向已发表的文章学习语言专业术语必须从该领域的文献中学习避免自创的新奇语句 应注意的问题2. synthesis syntheses 合成 matrix matrices 基体 Novel biomaterials with improved, specific biological action are being developed using polymers that are responsive to environmental stimuli道客阅读论文投稿过程中用到的一些常用语 - com - stu - zhang的博客 - CSDN博客1. Dear Dr. Defendi ML: I am sending a manuscript entitled “” by – which I should like tosubmitforpossible publication in the2. Dear Dr. A: Enclosed is a manuscript entitled “” by sb, which we are submitting for publicationin the journal of -3. Dear Dr. A: Please find enclosed for your review an original research article, “” by sb.All authors have read and approveCSDN博客文献上发文章用什么语表达 - 资深教育答主答疑 - 问一问在线2239位教育培训答主在线答已服务超1.5亿人5分钟内回复Hi，为您实时解答教育类升学、学科答疑等问题，与高校名师、专家1对1在线沟通文献上发文章用什么语表达马上提问职称论文收费标准103人正在咨询论文的语言110人正在咨询文后参考文献著录规则118人正在咨询职称论文收费标准103人正在咨询问一问学术论文的常见语言表达 - 豆丁网2021年9月24日语言 语言风格清晰流畅的书面语言 注意向已发表的文章学习语言专业术语必须从该领域的文献中学习避免自创的新奇语句注意向已发表的文章学习语言...豆丁网大家还在搜职称论文收费标准写论文的高端词汇论文投稿发邮件,一般要怎么说学术论文的语言特点有哪些论文标题为什么不能用浅谈论文口语化怎么修改论文的文章结构是什么中文论文题目常用学术词汇学术论文的常见语言表达 - 百度文库8页发布时间: 2022年05月07日1. 学术论文的‎‎ 语言表达 征求意见稿‎ ‎ �总则 语言风格清晰流畅的‎‎ 书面语言 注意向已发‎‎表的文章学‎‎习语言专业术语2. synth‎‎esis synth‎‎eses 合成 matri‎‎x matri‎‎c es 基体 Novel‎‎ bioma‎‎teria‎‎ls with impro‎‎ved,3. Contr‎‎olled‎‎ drug deliv‎‎ery techn‎‎ology‎‎ repre‎‎s ents‎‎ one of most rapid‎‎ advan‎‎c百度文库学术论文的常见语言表达(8页) - 原创力文档2021年8月18日总则语言风格清晰流畅的书面语言注意向已发表的文章学习语言专业术语必须从该领域的文献中学习...原创力文档SCI 论文写作中的语言技巧有哪些? - 腾讯新闻10月26日只著录公开发表的文献。公开发表是指在国内外公开发行的报刊或正式出版的图书上发表。在供内部交流的刊物上发表的文章和内部使用的资料,尤其是不...腾讯网

推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier.  全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases.  全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！