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淡然是很难的，没有把握，可以先发一篇文章试试看看咯
好的项目成果：高水平论文必须是对社会有实际贡献作用的，如果论文成果光靠纸上谈兵、冥思苦想从而得到的成果是谈不上高质量了。通过实际项目的科研成果才能被学术界接受。
sci文章是被sci(Scientific Citation Index,<科学引文索引>)收录的期刊所刊登的文章，sci文章可以算是国际学术界的顶尖文章级别，sci文章可以代表本专业在全球的最先技术以及发展趋势，所以sci文章在学术界的认可度很高。
一篇论文的高质量与否，主要取决于作者对课题的前瞻性的优劣，实验实施的方法的正确以及数据的观察与记载是否合理，还要看作者对所取的数据的分析是否到位。这些是一篇论文质量高低的区别所在。也就是说，这就是高质量论文的基本要求。
同问
即最近10年间各研究领域中被引频次排名位于全球前1%的论文
需要帮忙联系同学原，创，查，重
如何撰写好一篇学术论文一、选题选题是否成功是研究成功的前提。有一种说法，哲学社会科学不像自然科学，没有成功与不成功之说，只要愿意去做，最后必然成功。此话谬矣。没有好的选题，即便是洋洋洒洒数万言乃至数十万、数百万言，结果都是无用的废话。这就不能视为成功的研究。成功的研究一定是建立在成功的选题之上的。那么，什么是成功的选题呢？简而言之就是选题要有问题意识。二是指研究的具体范围。成功的选题应该是范围具体，不是大而全的。也就是选题不能过大，过大的选题会使研究无法深入下去，只是如蜻蜓点水。另一方面是题目太小，研究就会过于沉迷于琐碎的细节，从而使研究失去了价值和品位。特别是有的细节并不具有代表性，也不能真正反映事物发展的趋势，但由于研究者的视野太小，没法从细节中发现事物发展的基本规律。三是要对一个学术问题产生质疑，或者说要有争鸣性。学术研究是无止境的，真理更是无止境的。很多学术观点在当时是对的，或者说是真理，但时间和条件都变化总之，选题是很讲究技巧的。
据学术堂了解,在核心期刊发表的论文,就可以称为核心论文 核心期刊是某学科的主要期刊一般是指所含专业情报信息量大,质量高,能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊 有关专家研究发现,在文献情报源的实际分布中,存在着一种核心期刊效应,即某一专业的世界上的大量科学论文,是集中在少量的科学期刊中 这一现象,可以从许多领域中看到,例如,从对法国《信号通报》中物理学的世界文献的研究看到,90%的文摘条目仅取自占全部期刊总数的30%,《化学文摘》从9%的期刊中可摘录到全部文摘条目的75% 因此,在文献情报量激增的时代,核心期刊效应普遍引起了人们的重视 目前,确定核心期刊的方法有多种,我国一般根据以下几条原则来综合测定:(一)载文量(即刊载本学科的文献量)多的期刊;(二)被二次文献摘录量大的期刊;(三)被读者引用次数多的期刊
首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
现代汉语中的文学这个概念，指一种用口语或文字作为媒介，表达客观世界和主观认识的方式和手段。当文字不单单用来记录历史事实、报道新闻事件、撰写科学论文等，而被赋予其他思想和情感，并具有了艺术之美，才可称为文学艺术，它属于语言艺术。文学以不同的形式即体裁，表现内心情感，再现一定时期和一定地域的社会生活。作为学科门类，包括中国语言文学、外国语言文学及新闻传播学。文学是属于人文学科的学科分类之一，与哲学、宗教、法律等学科并驾齐驱。诗歌、散文、小说、剧小说、剧本、寓言、童话等不同体裁，是文学的重要表现形式。文学以不同的形式即体裁，表现内心情感，再现一定时期和一定地域的社会生活。文学是一个名词，在句子中一般作主语、宾语和定语。