北京科通编辑(图)-海南SCI文章修稿-SCI文章修稿

科学确定选稿方向

数学是关于事物秩序的学科，其目的在于探索、描述并理解隐藏在复杂现象背后的秩序。马克思说过: 一种科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。高校科技期刊编辑要站在编辑学的角度，SCI文章修稿，借助数学方法来探讨期刊评价指标的规律性和关联性因素，以管理学方法来提升期刊的学术影响力。例如《中国矿业大学学报》，通过对2005—2011年《中国矿业大学学报》校内外作者来稿量、基2金资助情况、作者职称、各学科发表论文等载文信息和期刊影响因子、被引量的数据统计，实现了载文信息与期刊文献计量指标复杂非线性关系的分析。

互信息(mutual information，MI)用于描述2个关系变量间共有信息的含量，其值越大表示变量间的共有信息量越大，依赖程度越强。利用MI 评估载文信息与文献指标间的相关性是切实可行的。在载文信息统计数据中，鉴于采取匿名审稿制，作者的单位属性可以忽略，载文的创新性已经过专家评审，基2金资助情况不再考虑，将其中的作者职称、各学科作为输入变量与期刊影响因子和被引量等文献指标等输出变量用PLS(Partial Least Squares) 方法构建数学模型，然后引入MIV( Mean Impact Value)的计算策略，获得输入变量对某文献指标MIV的累积贡献率(ACＲ)，根据MI、ACＲ数值的大小，评估分析作者职称、各学科对文献指标的影响程度，为今后有针对性地选用稿件指明方向。

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SCI论文写作，细节处理要到位

SCI学术价值大，对论文质量要求很高。所以，为了顺利发表论文，作者在写SCI论文时，除了要把握论文的整体，还要注意从细节出发，对细节的处理要到位。

1、标题的写作尽量不要出现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。

2、摘要写作不要充斥大量数字。因为人对数字是最不敏感的，abstract需要的是清晰的逻辑思路，广州SCI文章修稿，一定要层次分明。

3、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。

4、语法问题。经常出错的语法：主动被动语态误用;名词作形容词误用(避免类似 three-dimensional cultured primary rat hepatocytes 这样的长词组，用 of 拆开);which 从句紧跟要说明的词;句子里避免多个动词并列(the drugelicited….， produced…..， increased…. and decreased….。能用从句时就不要用并列句，和中国喜欢排比句的语言习惯不同);松散连接的从句不如独立成句(while，but 之类，或者是 thus，and 连接的句子);避免太长的句子，即使要用也需层次分明，海南SCI文章修稿，不至于要读几遍才看懂它的结构;时态：has been……经常用到，但主从句避免同时采用 has been，其中一个要换成过去式。

5、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。

6、 文章格式：缩写；斜体；单位符号（采用国际单位)；大小写；单位和数字间空格；字体统一(避免中文字体以免国外的电脑不识别)

7、字母大写规范。句子或等同于句子的部分首字母大写；如果是列举条目并且全部思想是以简短的形式表达，首字母不必大写，如：To start writing a research paper， scientists need：1. enough date， 2. valid references， 3. writing principles；如果所列举的条目不能简短表达，则每个条目要以大写字母开头，并以句号结束。

随着技术系统EI检索复杂化和技术资料数量的膨胀因素的影响，武2器装备期刊系统知识库越来越庞大，而使用者希望能够准确高2效的EI检索到有用信息。但现有的大部分期刊系统还停留在基于关键字精2确匹配，查全率和智能性都不高。主要存在的问题表现在:采取关键字匹配EI检索方式，对语义相近的词语无法判定其概念上的相似性，例如EI检索概念相同但表述不同的同一个概念，那么EI检索结果就完全不同，这就带来了很大的问题;EI检索结果只是简单罗列，使用者往往要在很多的信息中寻找想要的信息。

很难实现与用户的交互，也缺乏关联智能性;缺乏推荐和启发式关联机制，EI检索结果往往只是特定的，如果使用者想查找相关的其他信息则必须重新构想关键字进行二次EI检索。因此，提高现有期刊系统海量数据的EI检索的智能化和关联机制就成为期刊技术研究的一个关键技术。针对这一问题，本章提出了一种基于Jena推理机的期刊智能化语义EI检索方法，并通过实例进行了说明。期刊语义EI检索语义EI检索建模分析语义EI检索是本文期刊系统的核心技术之一，设计获取用户的EI检索词后经过语义扩展完成相关的推理查询。

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