夜雨聆风
一个被反复提及的误区
「先写篇中文核心练练手吧，SCI 太难了。」
这句话你听过多少次？可能自己也说过。
背后的逻辑很朴素：中文是母语，写起来顺手；英文是短板，光看文献就头大，更别提动笔写了。
但这个逻辑，在 AI 时代已经不成立了。
SCI 其实就是「八股文」
很多人被 SCI 吓到，是因为觉得要用英文写作文。但 SCI 根本不是作文，它是八股文。
每一部分都有固定格式：
题目：X with Y in Z → 把暴露、结局、研究对象往框里一填
方法：时间 + 地点 + 人物 + 用了什么指标 + 怎么算的统计 → 填空题
结果：先做表，再描述 → 对着表格说话
讨论：先说自己发现了啥，再看看别人发现了啥，最后说这玩意儿有啥用
发现没？只要你会填空，你就已经会写 SCI 了。剩下的，交给 AI。
AI 帮你「填空」，你负责「把关」
下面说点实操的，兄弟们拿好小本本：
第一步：让 AI 起题目
你告诉 AI：「我的暴露变量是 HBA1C，结局变量是中风，研究人群是 CHARLS 数据库，前瞻性队列研究。」
AI 啪一下给你十个题目，还告诉你哪个最好。
第二步：让 AI 写前言
两种方式：
● 套路式：填模板，稳妥，适合新手
● 自由式：AI 自己发挥，但你得有鉴赏力，能看出它写得好不好
新手建议先用套路式。就像学炒菜，先照着菜谱来，别一上来就自由发挥。
第三步：让 AI 写方法
方法最简单——你把时间、地点、纳入排除标准、样本量告诉 AI，剩下的它帮你写。
但是！ 有个重要提醒：AI 有时候会「瞎编」。
比如说它可能写「纳入了 4885 人」，但这个数字对不对？你得自己去验证。查 CHARLS 官网的原始资料，确认一下。
AI 写的东西，必须人工核验。这是铁律！
第四步：做图表，让 AI 写结果
先做三张表：
● 表一：研究人群长啥样（基线特征）
● 表二：X 和 Y 是啥关系（核心结果）
● 表三：不同人群里这个关系有啥不同（分层分析）
表做完了，让 AI 对着表写结果描述。
格式记住：Times New Roman，正文 10 号字，图表 9 号字，三线表。
第五步：讨论和摘要
讨论写三段就行：
1. 我们的研究发现是啥
2. 和别人的研究比比（这里必须有真文献，别让 AI 编）
3. 这玩意儿有啥用
最后写摘要。全文写完了，让 AI 读一遍，自动给你生成摘要。
几个「坑」帮你先踩了
坑一：文献造假
AI 最爱干的事就是给你编参考文献，还编得有模有样。解决方法是啥？让它「只列出真实存在的高分文献」，然后你自己上 PubMed 搜一下验证。假的一搜就露馅。
坑二：统计方法堆砌
别把你会的所有统计方法都塞进去。审稿人看不懂，只会让你「怀疑人生」。够用就行，比同类研究多一点点就行。
坑三：图表太丑
SCI 对格式有要求，但 AI 能帮你调。让 AI「将表格优化为符合 SCI 期刊规范的三线表」，格式就对了。
有人说 AI 写的论文「没有人味」。
但科技论文需要「人味」吗？它需要的是准确、清晰、有逻辑。这三种东西，AI 都能帮你搞定。
把语言交给 AI，把逻辑握在自己手里。
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0 基础想发第 1 篇 🈶️数据不知道怎么发文章 🈚️数据想做数据挖掘 想发高分临床模型
