高质量sci论文关小红pdf

是投稿系统问题。要是自己用pdf转化软件转的话就不会出现这种情况。转化文件时，在pdf打印机属性里选择“高质量打印”(一般的默认选项都是“标准”)，那样会清晰不少，和word上差不太多，但文件也会变大。

一篇合格的SCI论文总有几点是必不可少的。以下，是学术堂集各方智慧总结的良心贴，与大家分享合格论文的写作技巧和方法~~排版是给人的第一印象，当然也需按要求。现在网上搜索还是比较强大的，有不同的排版格式，或者自己能够多练习如何灵活运用word等软件，不只是写论文，对于其它东西也是非常有帮助的。编程语言对于论文的作用也许很多人都听过，它对论文起着重要的作用。理工科的科研工作者应该感触尤其深，可以这么说，理工学科的基础和深入发展往往都是要转化为数学问题进行描述和解决。然而复杂的数学往往不便于理解，如何更好的展示我们的结果，往往是需要一些编程手段。比如利用matlab来绘制结果的曲线图。好的科学思想或者算法设计，一定是需要一个软件来实现的，这就是编程语言的重要性。　　一、一些的理论与数学化描述　　一个问题必须通过理论进行严格的阐述，这是科研的表达方式。实现这一点一定需要一些数学化的表述，集合论、图论、概率论、微积分，等等。一定要设法熟悉和使用数学化的描述。数学化描述的优点就是思路清晰，科学严谨，简洁精炼。写一篇论文，或者学一门科学知识，往往需要学习其对应的数学工具和数学表述，就是这个道理。这个学习过程就是科研的套路，怎么学的，我们就设法怎么照着去做、去发展。　　二、专业化的术语与合格的分析结果　　术语对于我们在科学研究中的重要性不言而喻。论文中常使用的术语，一定要熟悉和使用其专业化术语。大家都习惯了这种表述，你也这样说，才方便大家理解你的工作。结果分析也应该是合理的，分析的量是不是大家常分析的都关心的物理量。结果还要直观易懂，分析严谨等等。　　三、模型图及结果的绘制和整理　　一篇文章最一开始给人最直接的印象就是图。论文的图有两种，一个是模型图，另一个是结果图。模型图是为了文章中能够更直观的表达出你所要论述的观点。模型图是能为文章增添光彩的。好的模型图可以反映出问题的特征，让问题具有一定的可视性。很多好杂志的论文，文章中的模型图都画得非常好看，不仅是美观，也把文章要表述的问题描绘的生动、到位。　　如果说模型图是锦上添花的效果，那么结果图就是关乎到文章的最直接最实在的部分。结果图顾名思义就是将文章的理论结论以图的形式展现，文章的结论正确与否就可以从结果图看出。对于结果图的绘制要做到清晰明了，尽量使信息丰富，同时能使人一目了然，看到你工作的意义、创新性。　　四、数据库、手册、已有文献的实验　　这部分是学者们都必须要掌握的，却常常容易忽略的内容。数据库、手册、已有文献的搜集是必须的。他们的作用是，可用来与你的结果进行验证对比。学术论文都提倡创新性及价值，但创新出来的理论或者方法一提出来，首先需要的是做详细的验证，验证它的可行性和优势。不可行就没意义了，可行但没优势，意义也不大了。　　五、无错误的英语描述　　虽然英语不是我们的母语，但是如果想写高质量的文章就必须得克服语言关，毕竟SCI多数是国际杂志，是用英语的。文章中表述不能有错误，如果文中思想和内容写的很好，但是在英文表述中出现了一些语法错误，即使问题不大，也会让审稿人的印象不好。如果英语错误漏洞百出，怎么让审稿人和编辑相信你的工作还有更深远的科研意义呢？

1、想做出有影响的工作，高水平SCI论文发表，就一定要在选题和研究方法上有所创新。只有具备创新的SCI论文才更能被SCI期刊收录，对于重复的研究和选题我们也只有在得出新的结论时论文才具有意义。2、避免低级错误：利用WORD等软件查拼写和语法错误;认真核对每篇参考文献，检查作者的姓名和杂志名称有无拼错、页码有无错误、引文的格式是否前后一致。对于论文的数据结果，一定要仔细的审查看看是否出现遗漏或者在统计学处理的时候出错。论文中低级错误的存在会影响审稿人的印象，因为它反映了作者对科学的态度。3、避免写自己无法驾驭的长句，表述力求清晰简明。不要过多“自我肯定”，如For the first time, novel等。由于国内研究人员普遍英文水平在撰写SCI论文时还存在难度，所以过于冗长的句子，我们应该适当的进行拆分，不要因一句长句导致出现语法错误，甚至连句子的意思都出现偏颇。工作的创新性应由读者来判断。4、文章不是越长越好，不要为凑字数而说废话。由于版面的问题，SCI期刊对于SCI论文的字数一般也会有所限制，所以在撰写论文之前，我们要仔细查看想要投递期刊的投稿须知，了解对字数的限制或者其他内容，在撰写过程中心中才能有所把握。5、好的科学论文应该有血有肉，切忌写成干巴巴的实验或计算报告。尽管科学论文要具有科学严谨性，但并不表示我们在表述上就要以简单的数据和实验来展现。避免论文内容枯燥的关键，在平时的知识积累，包括对文献的掌握，对数据背后科学图像的深入思考和透彻认识。