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meta分析期刊怎么投解读_meta分析投稿期刊推荐(2024年11月精选)

内容来源:合毅科技所属栏目:新闻更新日期:2024-11-28

meta分析期刊怎么投

发SCI论文不告诉导师,真的合适吗? 最近在知乎上看到一个挺有意思的话题:有个信领域的博士发了两篇meta分析的SCI论文,总共影响因子5分,但没署名导师的名字。很多人都在讨论,如果导师知道了会怎么处理? 对于这种情况,很多导师表示:学生发文章不带我,这完全没问题,说明学生有能力在学术界生存,这是我对学生的最高期待。但是,作为导师,我有知情权。如果连这点知情权都不给,那真是挺让人心凉的。 还有个研究生发文章时找导师推荐期刊,但期刊表示不发学生的文章,建议导师挂名第一作者刊发。几经辗转,学生拒绝给导师挂一作,转投了其他学术期刊。导师觉得这种做法很不妥,表示就算转投其他刊物,也应该跟自己说一声,毕竟是托人办事。 但学生的一句话激怒了他:“老师,投的这个新刊物也带了您为第二作者,您并没有什么损失”。导师觉得自己初衷只是想帮助学生,但学生却认为自己是图他的论文署名,感觉很寒心,并表示和该学生缘分已尽,希望以后微信上不要再联系了。 毕竟是自己的导师,最起码的尊重还是要有的!发SCI论文不告诉导师,悄悄挂上导师的名,这种做法真的合适吗?

生信分析为何频频被拒? 最近,生信分析在学术界的风头似乎有些不如从前,许多研究者开始转向孟德尔随机化研究。这不禁让人回想起十年前,大家纷纷弃用meta分析,转而研究生信的情景。𐟤” 那么,为何生信分析现在变得如此困难呢?其实,这背后的原因并不复杂。首先,生信分析本身需要大量的实验数据和复杂的分析方法,这使得其发表难度极大。根据内部数据显示,生信文章的被拒率竟然高达90%以上,即使是那些已经做了简单实验的研究,也难以逃脱被拒的命运。𐟘“ 其次,学术界对生信分析的认可度并不高。期刊和单位往往更倾向于那些经过严格实验验证的研究,而生信分析由于其主观性和不确定性,往往难以获得足够的信任。𐟙…‍♂️ 那么,生信分析为何在学术界难以立足呢?这可能与学术发展的规律有关。随着科学研究的不断深入,新的研究方法和理论不断涌现,而生信分析作为一种相对较新的研究方法,自然会面临更多的挑战和质疑。𐟔 因此,对于那些正在考虑是否要投身生信分析的研究者来说,这是一个值得深思的问题。生信分析虽然有其独特的优势,但也需要面对更多的挑战。如何在这两者之间找到平衡点,将是一个值得考虑的问题。𐟤” 总之,生信分析的未来充满了变数和挑战。对于那些有志于在这一领域取得突破的研究者来说,他们需要做好充分的准备,迎接未来的挑战。𐟌Ÿ

如何在一个月内完成Meta分析? 在开始学习Meta分析的第38天,我终于完成了整个流程,包括数据分析、绘制图表、组图和写文章。准备把文章投出去的时候,心情还是很复杂的。 最近一周,我感到非常沮丧。原本以为完成了一阶段工作后会感到轻松和喜悦,但实际情况并非如此。一方面,这篇Meta分析一直在赶进度,组里也没有人以前做过Meta分析,只有一些不太相关的课程和网上的公开学习资料。从零开始学习,还要以最快速度做完所有事情,期望这个idea能投个好期刊,真的是身心俱疲。这一个多月没有一天是休息的,尤其是最后两周,基本上三天开一个小会,早上一睁眼就坐在电脑前,隔一天熬一个夜到两三点。最后几天每天修一遍稿,还加了新的分析和图。还好终于结束了,不然我真的快熬不住了。 另一方面,同步进行的另一个项目很不顺。连续三周,每一周都在尝试改变,但每一周都没有得到好结果。开完组会的路上还在想,我都已经习惯了坐在电脑前兴冲冲地改完代码,静等一分钟代码跑完,最终显示出一个令人失望的数值。所有的尝试积累到这一周,沮丧到了极点。组里没有其他人是这个方向,今天的组会汇报我都不知道咋说自己下一步的想法,目前我想到的看到的所有方法都尝试过了。还被导师安慰了,导师真的人很好,跟我说这个课题就是很难。我不知道是不是真的很难,但每一次组会上说我尝试了xxx但结果还是不理想的时候,都觉得很惭愧。 能量不足的时候遇到难关,真的很容易怀疑自己。最近的压力来源主要有三个方面: Meta分析那边,师兄想要趁热打铁再做一篇类似的,也是很好的idea。我初步查了查文献,好像也够用。其实做过一遍之后就不会那么难了,绝大多数难关在第一遍的时候就都解决了,但这两天迟迟没有开始,就是感觉好累,想一想这一个多月的每一个坎就心累。 七月还有一个新的学习任务,是组里师兄来讲新的技能,我知道是个很好的机会,开始了之后必然会好好去学,看看能不能搞点啥,但也确实因为这件事也感觉到有点压力。 另一个项目,有点不知道怎么往下走了。组会开完,晚上回来看了两个小时的剧,没去看一点文献,有一点逃避心理。也不知道这个组的东西什么时候能走上正轨,我什么时候能不再有这种让人迷茫的“漂浮感”。 情绪一旦上了就很难用理性来对抗,但想了想还是要尽可能着眼于一些让自己能感到鼓舞的角度来看待问题。

𐟒ꥌ𛥭槔Ÿ速成Meta分析Day4攻略! 𐟓… 挑战5天Meta分析速成记,今天来到第4天啦!𐟎‰ 𐟓š 任务一:数据提取大作战!𐟔 针对6篇目标文献,火速提取出所有必要数据!记得分清分类和连续性数据,别混淆哦!𐟧𞠦•𐦍𔧐†完毕,胜利就在眼前啦!𐟌Ÿ 𐟒𛠤𛻥Š᤺Œ:R语言魔法时刻!𐟒늦•𐦍†备就绪,接下来是R语言展现神威的时刻!𐟚€ 运行神奇代码,不到1分钟,结果图惊艳呈现!异质性、分组分析效果超赞,太美啦!𐟘 𐟓 任务三:文献质量评价不放松!𐟔 虽然整体流程顺畅,但R语言生成的文献评价图有点小小遗憾。𐟘… 别担心,我们还有ReviewManager这个神器来助力!仔细评价6篇原始文献的质量,然后绘制出完美的评价图!𐟓ˆ 𐟖‹️ 任务四:模仿写作大挑战!𐟓– 利用精读的2篇高分Meta分析文献,开始模仿写作之旅!𐟓 有优秀范文引路,我们的写作技能一定会更上一层楼!𐟚€ 𐟏ƒ‍♀️ 明天就是冲刺日啦!我们将一鼓作气完成Introduction的写作,并进行Abstract、文献引用等一系列收尾工作。𐟓 然后,按照目标期刊的要求,投出我们的稿件!𐟒𜊊𐟒ꠥꨦ我们流程清晰,步步为营,一定能顺利产出令人满意的Meta分析结果!第一篇成功了,第二篇、第N篇就都不在话下啦!加油加油!𐟒ꀀ

本科发表SCI论文的4本必备参考书 发表SCI论文对保研、考研都有很大帮助,对未来找工作和升职称也很有益。我在本科期间作为共同作者发表了3篇论文,以下是我当时参考的一些书籍: 𐟓š 首先,医学统计学是基础中的基础。任何科研数据分析都离不开统计学。我非常喜欢中山大学公卫学院方积乾教授的《生物医学研究的统计方法》,这本书是我见过的最详细、最专业的统计学教材。我有幸上过老先生的课,受益匪浅,终身受用! 𐟓Š 在R语言崛起之前,SPSS是最受欢迎的统计软件。即使到现在,对于一些常规的统计学分析,SPSS也完全够用。而且SPSS不需要编程基础,易于初学者上手。推荐《医用统计方法及其SPSS软件实现》,全书图文结合,手把手教你如何操作SPSS,小白也能轻松掌握! 𐟓 论文写作是发表前的关键一环。有的同学可能完全不了解科研论文的撰写方法。除了直接模仿已发表的论文外,还可以读一读《医学SCI期刊论文的撰写与发表》,能够规避很多错误,节省时间。 𐟓ˆ 如果你有急功近利的需求,比如为了补充履历或者刷绩点、综测等,科研并不是一蹴而就的。有时候需要时间和机遇,更要人力和财力。如果要求速成论文,可以学一学Meta分析。只需要收集已发表的论文,就可以完成一篇SCI水平的Meta分析与系统综述。Meta分析是循证医学中证据等级最高的一环,也算是为医学科研做了贡献。 欢迎大家在科研方面多多交流,共同进步!

孟德尔随机化:反向结果真的那么重要吗? 最近,孟德尔随机化似乎成了科研圈的热门话题。很多人都在讨论,做孟德尔随机化时,正向结果和反向结果到底哪个更重要。甚至有人说,没有反向结果就发不了文章,这简直成了孟德尔随机化的发表标准。但真的是这样吗? 孟德尔随机化的本质 𐟧 孟德尔随机化,说白了,就是为了解决临床问题,为临床决策提供证据。它的作用和meta分析差不多,都是为了找到某种因果关系。如果你想做孟德尔随机化,首先要找到一个有价值的临床问题,然后用孟德尔随机化来解决它。这样才能真正发挥它的作用,为临床服务。 灌水式玩法的无奈 𐟌Š 然而,现实情况是,很多国内的医生或生物医学研究生需要文章来评职称、毕业。平时没有足够的文献阅读积累,很难在短时间内找到有价值的问题。于是,很多人选择了灌水式玩法。灌水式玩法讲究的是新颖和速度,只要能快速发表,其他都不重要。 灌水式玩法的策略 𐟏ƒ‍♂️ 灌水式玩法最担心的是课题撞车。比如,免疫细胞与某种疾病的孟德尔随机化,你做了,隔壁医院的张三、张四、张五也在做,隔壁市的李四、李五、李六也在做,隔壁省的赵五、赵六、赵七也在做。最后,全国出现了几十篇甚至更多的免疫细胞与某种疾病的孟德尔随机化文章,导致“课题撞车”。 如果你是后面做的,很多期刊看到这种文章可能会觉得审美疲劳,直接拒收。所以,速度在灌水式玩法中至关重要。 反向结果真的重要吗? 𐟤” 那么,反向结果真的有那么重要吗?其实,反向结果只是孟德尔随机化的一部分,它确实能提供更多的证据支持。但如果没有反向结果,也不代表你的文章就不能发表。关键还是要看你的研究设计、数据分析、结论是否合理。 总结 𐟓 孟德尔随机化的发表,关键在于解决一个有价值的临床问题。灌水式玩法虽然讲究速度,但也要注意策略,避免课题撞车。反向结果虽然重要,但不是绝对的发表标准。只要你用心做,总能找到自己的机会。 科研圈就是这么卷,数据就在那里,你不去抢发,别人就会去抢发。总之,机会永远留给有准备的人!

Meta重写记:统计与对比 𐟓š 每天都在文献检索中抓狂𐟘䊥𐝨𚆩똧𚧦〧𔢯𜌤𝆦•ˆ果还是不尽人意𐟙… 𐟓Š 多因素方差分析与多变量方差分析的区别:𐟑‡𐟑‡𐟑‡ 多因素方差分析:探讨一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。这里的多个影响因素指的是自变量(x1…xn)。 多变量方差分析(多元方差分析):对于多个组之间多项指标进行比较的一种复杂方差分析形式。它通过一个综合结果来解释影响因素对多项指标的效应,从而得到一个统一的结论。这里的反应变量指的是因变量(y1…yn)。 𐟓ˆ 多因素方差分析与多元线性回归的区别: 研究目的不同:前者关注多个自变量对因变量的影响是否显著,通常以P<0.05来表示。后者则侧重于多个自变量对因变量的影响程度(回归系数)以及它们之间的关系(相关系数),主要用于预测或解释因变量的变化。 应用场景:近年来,论文题目中常见的“模型构建”问题就是多元线性回归的应用,它也是文章创新点的一个重要方面。 𐟔 通过这些对比,可以更好地理解和应用统计学方法,为Meta分析的重写提供有力的支持。

中医发SCI论文的4种方法,你知道吗? 中医作为我国的传统医学,在很多人的印象中,发SCI论文是一件非常困难的事情。确实,国外对中医药理论和方药的认可程度较低,大部分中成药,如注射剂,仅在中国内地使用。中医药的个体化辨证论治也难以进行大规模临床试验。此外,中医药经典术语的英语翻译以及研究者与杂志编辑的沟通,都制约了本土中医药研究者对SCI论文的撰写和发表。 不过,如果你真的想发中医SCI论文,也不是完全没有办法。下面分享几个选题技巧,供大家参考: 𐟌 针对国际认可的疗法进行Meta分析 你可以围绕国际认可的中医疗法进行检索,例如太极、气功、针灸、拔罐等。这些疗法已经有许多临床试验发表,为进行Meta分析提供了有利条件。你可以以这些词作为检索词,结合研究类型或者疾病进行选题查找。 𐟌🠤𛥤𘭥Œ𛦉€有药物合并与西医疗法进行比较的Meta分析 中医针对某种疾病的治疗疗法众多,因此在进行合并时,针对单一疗法可能会存在文献数量不足的问题。这时,你可以将所有的疗法合并在一起,统称为中医(Traditional Chinese Medicine,TCM),然后与西医治疗如化疗相对比,或者研究中西医联合治疗的疗效。不过,这类研究的难点在于如何选取合适的疾病进行分析,可能需要多次检索和尝试。 𐟌𑠤𛥦Ÿ种中医类别的疗法进行Meta分析 你可以将中医疗法按照功效分类,如健脾益气、清热解毒或者活血化瘀等。这种分类可以降低临床异质性,因为中医讲究辨证治疗,不同的药物可能有不同的功效。将所有中医药物合并在一起无疑增加了异质性,因此采用这种分类可以更好地探究中医的治疗效果。 𐟌🠥릟种中药成分的Meta分析 你可以针对含有某种中药成分的疗法进行Meta分析,这样更有助于探究中药成分的疗效和安全性。 𐟌𑠥…𗤽“中医疗法的Meta分析 你可以选择某种具体的中医疗法,如某种药方,进行Meta分析。这种方法可以更深入地探究某种特定疗法的疗效和作用机制。 总之,如果你想发一篇中医SCI论文,选题是非常关键的一步。希望这些方法能对你有所帮助!

真的每件事都要在自己身上找原因吗?好累 最近发生了一件让我心累的事。好不容易写了一篇Meta分析,全程自学统计学,结果投了四次都被编辑拒绝了。终于有一次送审了,虽然不期待,但心里还是有点小激动。等了一个月,结果审稿意见回来,全是针对统计学的问题,直接被拒掉了。打电话和妈妈倾诉,想找点安慰,结果妈妈却说:“那你改改再投,多问问别人,找找自己的问题。”𐟘⊊其实我也知道自己自学的统计学不太好,照猫画虎地做。我也不是不想问人,而是找不到人问。小破站的课我也看了,问题也百度了。从研究生以来,可以说所有事情都靠自学,老师也不怎么管。还有一个女老师总是让我干这干那,毕业课题目前都没有。压力真的好大。 我知道妈妈在学习上帮不了我,但我真的希望她能说“你已经很棒了”而不是“再在身上找找原因”。从小到大,妈妈的教育就是遇到困难要先从自己身上找原因。从研究生以来,很多事情我都喜欢自己消化,自己开解自己。但我发现渐渐自己丧失了这个能力。𐟘” 晚上躺在床上,想着失败的实验,睡不着觉,发呆。早上起床后,不想去实验室,需要发几小时呆到中午。去了实验室也不想让别人发现,装作正常,觉得有些丢人。 真的好累呀,是每一天都这么累,还是只是今晚呀?今天快些过去吧。

生态学Meta分析,血泪史! 真的要崩溃了!做生态学Meta分析已经11个月了,从确定关键词、检索文献、筛选文献,到现在提取数据、计算结果,感觉永远都在重复劳动。现在还在重新提取数据、计算结果,毕业在即,真的来不及了!是我方法不对,还是生态学Meta分析本来就耗时?想和大家交流一下,时间紧张的千万别选Meta,真的是血泪教训! 1️⃣ 检索词的痛苦:一开始目标文献数量不够,我改了20多版检索词才最终确定下来。 2️⃣ 筛选文献的煎熬:随着检索词改变,我重复做了3、4遍文献筛选,从500篇到1618篇,再到6000多篇都筛选过。因为做的是多重因素作用分析,符合目标的文献很少,所以不敢错过任何一篇可能能提取数据的文献。筛选文献、理解实验设计,真的要看吐了,一天能提取3篇文献已经极限,整个人精力都耗尽,精神状态极差,非常疲惫+心累。状态不好时一篇文献数据提取3天。 3️⃣ 数据的提取:生态学文献的数据提取真的太糟心了。不像医学文献,结果数值都有表格给出,生态学文献基本没有作者把结果数据放在表里或者附件里,我都要在结果与讨论的柱状图、折线图中去点数据,再转换成数值,计算出平均值、标准差。 4️⃣ 文献质量参差不齐:一些实验根本没有在结果图中标出样本量、标准差或者标准误差。有的文献根本没有说某种处理的样本量,遇到这种情况我都要根据实验设计去测算样本量是多少。还有一些实验只说了实验的重复次数,因为提取的数据是平均值,平均值理论上以实验重复次数计算得出的,把实验重复次数作为样本量符合统计学上样本量含义,看的教程也有提到可以这样处理,但有的实验重复次数和给标出的样本量是不一致的,也不知道该如何处理更加科学? 5️⃣ 数据库的构建:48篇文献我构建数据库、提取数据用了4个月。文献数量是否会影响发表期刊的层次呢?我现在还在提取文献数据,但是数量增加不了几篇了,接下来更是一直重复计算、增加数据的循环…… 6️⃣ 多因素影响程度阈值的计算:我还想要计算多重因素条件对作物的影响程度阈值,不是Meta分析的数据结构,没有设置对照组和处理组,不同文献不同实验时间实验地点汇总的同一个指标数据,如何科学计算影响程度阈值呢? 每天没有周末、每天做到半夜下班,第二天起来一睁眼就是趁着状态好,去办公室多看几篇文献,多做一些数据,真的想哭,被提数据、计算结果恶心哭了,身累心累。

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