科研中的读与写
2012-7
清华大学出版社
董永贵
249
303000
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《科研中的读与写》由董永贵编著。 《科研中的读与写》简介：
科技阅读，或许是一门值得研究探讨的艺术。
如果将数据的概念定义为各种用符号、曲线、图表等形式表达的理论公式、技术指标以及实验结果等非文字内容，那么对这种广义数据的读与写，即用清晰的语言显现其中隐藏的信息，几乎涵盖了专业学习与具体科研过程的全部内容。
所以说，好的科研，是从数据的阅读开始的。
1 阅读的习惯
1．1 科学的素养
l．2 阅读的环境
1．3 阅读的深度
l．4 打造自己的专业数据库
1．5 工程问题的阅读
参考文献
2 阅读的节奏
2．1 阅读的起点
2．2 整体阅读与局部研究
2．3 阅读的堆栈
参考文献
3 科技文献中的信息提取
3．1 文献的检索
3．2 科技文献的基因
3．3 独特内容的程式化展示
3．4 阅读的痕迹
参考文献
4 研究论文的数据阅读
4．1 说明图的阅读
4．2 实验细节的阅读
4．3 数据曲线与图表的阅读
4．4 数据阅读的顺序
参考文献
5 纸上的科研
5．1 现实的起点
5．2 实验室中的笔记本
5．3 数据与理论模型
5．4 实验数据的阅读
5．5 下一次的出发
参考文献
6 数据表达与写作
6．1 写作的框架
6．2 实验内容的整理
6．3 理论公式与研究水平
6．4 数据的链条
6．5 讲述一个完整的故事
参考文献
7 交流的习惯
7．1 交流与沟通
7．2 交流的规则
7．3 论文的发表
7．4 演讲的习惯
8 阅读的边界
8．1 自由的阅读空间
8．2 阅读的品位
8．3 阅读的热情
参考文献
数据阅读，是作者（董永贵）从多年科研教学实践中凝练出来的一个理念。将数据的概念从常见的阿拉伯数字拓展为用符号、曲线、图表等形式表达的理论公式、技术指标以及实验结果等非文字内容，对这些广义数据的阅读以及写作表达，几乎涵盖了专业学习与具体工作过程的全部内容。数据阅读能力，是担负专门科学研究或技术工作时所需专业素养的集中体现。 《科研中的读与写》从对科学素养的讨论出发，针对教科书阅读、文献检索、科研论文阅读、实验数据阅读、数据表达与写作、学术交流等环节，系统介绍了数据阅读的方式方法以及一些常用的技巧。作者相信，好的科研，是从数据的阅读开始的。
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