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SCI论文写作中的3C
发布者:admin   发布时间: 2014-05-21 09:58 浏览次数:

SCI论文写作中的3C

Academy of Management Journal编辑部发表了系列文章,谈论文写作要注意什么问题。该刊2012年第1期由Yan(Anthea)Zhang和Jason D. Shaw合写的文章属于这个系列的第5部分,专门讨论“方法”与“结果”两小节的写作。我觉得,文章所谈的内容不仅适用于管理学论文,而且具有超出管理学学科的一定的普遍意义,故简要介绍其观点。

  两位作者对该刊保存的大量拒稿信档案进行了考察,看看被拒文稿有什么共同问题,结果发现,它们主要在completeness(完整性)、clarity(清晰性)和credibility(可信性)这3C中的至少一方面出了问题。

  “方法”小节的3C

  完整性

  “方法”小节要实现3个目标,每个目标都涉及完整性的问题。

  1.要交代研究过程的how、what和why。比如,论文涉及的所有测度值如果能放在附录中就很好。

  2.使得读者读完论文后,能够就本文的优点与缺点作出评价。

  3.提供充分的信息,让人家有可能重复本项研究,得出同样的结果。

  清晰性

  作者在清晰性方面经常出问题,比如,说本文所用的指标是对原有指标做了改进,却没讲清楚到底是怎么改动的,改动的依据是否充分。

  可信性

  1.一定要交代为什么选取某个样本。

  2.最好简要小结一下本文采用的构念(Construct)的定义,然后再描述相关构念的测度指标。

  3.说清为什么要进行某种操作。比如,有多种可供选择的指标时,应说明本文除了最后选定的指标外,还考察过哪些其他指标,为什么弃用那些指标。

  4.一定要就模型设定和数据分析方法展开一些论证,比如同样对于面板数据,是采用固定效应模型还是采用随机效应模型?

“结果”小节的3C

  完整性

  文章采用的分析单位、样本规模、模型的变量等,一定要阐述清楚。

  清晰性

  常见的问题是,有的作者没有把研究发现与起初的研究假设关联起来。有时候,你得出的结果不能支持假设,但是,不具有显着统计意义的结果,与期望值符号相反的结果,也是同等重要的。有的作者喜欢将这些不太理想的结果给隐藏起来,反而被审稿者逮个正着。

  另外,对于不同的变量,这一段是按这个次序叙述的,下一段也按这个次序来叙述,也有助于文章的清晰性。

  可信性

  1.要回答,为什么自己对结果的阐释是合适的。

  2.如果存在着多种指标、方法和模型设定方式,而作者只选了一种,就可能被批评为“摘樱桃”――挑选有利的结果来支持自己的假设。因此,最好要提供补充性的分析和稳健性检验。

  3.即使所得结果具有显着的统计意义,读者仍会问:那又怎么样?具有显着统计意义的效应未必是实际意义重大的效应。因此,可以做一些追加分析来表明研究结果确实具有实际意义。


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