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论文作者排序权威发布_一篇论文的作者排序(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文作者排序

𐟓š国家社科基金项目课题立项秘籍𐟓 𐟎“想要轻松申请国家社科基金项目课题？这里有一份超实用的立项秘籍，助你一臂之力！ 1️⃣ 前期相关论文展示𐟓ƒ 不要直接填写作者姓名、单位、刊物或出版社名称、发表时间或刊期。建议格式如下：《㗃—㗃—㗃—X㗃—》（独立作者，CSSCI）《㗃—㗃—㗃—㗃—㗣€‹（第二作者，核心期刊）《㗃—㗃—㗃—㗃—㗣€‹（第一作者，核心期刊） 2️⃣ 前期相关著作或研究报告𐟓š 展示你的专著或研究报告，突出你在该领域的专业性和研究成果。《㗃—㗃—㗃—㗃—㗣€‹（专著或研究报告，第一作者）《㗃—㗃—㗃—㗃—㗣€‹（专著或研究报告，第二作者） 3️⃣ 核心观点提炼𐟒ኦ€𛧻“你前期成果中的核心观点，建议列出3-5个，简洁明了地表达你的研究重点。 4️⃣ 参考文献精选𐟓– 列出与你的研究最直接相关的国内外参考文献，尽量不遗漏。建议8-10个中文文献，6-8个英文文献。 5️⃣ 注意事项⚠️ 活页文字表述中不得直接透露个人信息或相关背景资料，否则将取消参评资格。课题名称要与《申请书》一致，一般不加副标题。前期相关代表性研究成果限报5项，只填成果名称、成果形式、作者排序、是否核心期刊等，不得填写作者姓名、单位、刊物或出版社名称、发表时间或刊期等。已结项或在研项目、与本课题无关的成果等不能作为前期成果填写。申请人的前期成果不列入参考文献。 𐟓ˆ遵循这些步骤，你的国家社科基金项目课题立项申请将更加专业和有吸引力。祝你申请成功！𐟎‰

读博感悟：交朋友比发表更重要最近一个刚开始博后职场生涯的师姐给我发来了她的博士毕业论文致谢。里面对我有一段非常真诚的描写和感谢，说实话，看完那段话后我的开心不亚于前段时间刚发表了一篇文章。𐟎‰ 这位师姐的博士毕业论文写得非常艰难，经历了不负责任的导师，数次搬家，家庭变故，还有论文被拒……𐟘⠥幥𛶨🟤𚆥𗮤𘍥䚥Š年才最终顺利毕业了。我亲历这个过程，陪她散心聊天、帮她看数据和论文结构、帮她彩排口头答辩、检查她的求职PPT、拉着她在最低谷的时候去看演唱会和露天交响乐……𐟎䰟Ž𖠦ˆ‘想，每一个绝望的人都希望在阴霾的日子里有个始终坚强的陪伴吧。𐟒ꊊ读博前，我曾经跟学院里一个优秀的学姐求经，问起她读博期间最重要的事情是什么，她毫不犹豫的回答：「学会跟你的导师和peer相处。」𐟧 当时觉得一头雾水，现在发现真是无比准确。我并非有意要脸谱化学术工作者，但以我有限的与人打交道的经验来看，大部分做研究的人都是比较自信及排他的。𐟘䠤𛥥‰的笔记分享里也写过，读博的peer pressure是很大的。大家之间相互竞争其实是常有的事情，原因可能多种多样，从论文作者排序到争取导师更多关注……𐟘’ 可能也因为这样，我常常觉得在学术环境里那些热爱分享和帮助别人的人都有一种特殊的人格魅力。学会包容与你想法不一样的人，学会谦卑并看见每个人身上的闪光点，这对我来说是长期的修行。𐟌Ÿ 后来有同学常说，感觉你人缘很好，大家总爱找你聊天，也会评价你是一个阳光温暖的人。其实没做过什么惊天动地的大事，都是小事情——比如我会记住某个博士后的论文课题，看到相关资讯时顺手转给TA作为参考；比如我会认真听其他peer的研究话题，给他们充分鼓励的同时也尝试为他们提能改进他们研究的建议；比如会真诚地赞美别人的新发型、新衣服……𐟑—𐟒‡‍♀️ 想分享我超爱的杨紫琼在今年哈佛大学的演讲：生活并不总是一个零和游戏。每一个赢家，不一定都有一个输家。事实上大多数成功故事的重点不在竞争，而在合作。𐟤 希望大家都能有peer support。更重要的，做一个永远温暖和良善的人，你的好运迟早会来～𐟍€

一篇文章19个共同一作，这是什么操作？最近有一篇发表在《Nature》上的文章引起了不小的轰动，那就是AlphaFold2的研究论文。你们知道吗？这篇文章竟然有19个共同一作！𐟘𑊊首先，这篇文章的第一作者还是通讯作者，最后的通讯作者也兼了共一。更夸张的是，这些共一作者里还有今年的诺贝尔化学奖获得者！𐟎‰ 说实话，看到这种情况，我真的是有点佩服国外学术界的这种“随意”风格。感觉他们在文章作者排序上真的没我们国人这么讲究。𐟤㊊不过，话说回来，国外在找教职的时候，是不是也只看共一和第一作者啊？感觉这种排序方式在国内真的是非常看重。𐟤” 总之，这篇文章真的是让我大开眼界了。19个共同一作，这是什么水平？你们怎么看？𐟤”

泰国学术论文作者署名那些事儿 𐟓š 在泰国，学术论文的作者署名可是个大学问。一篇论文可以有一位或者几位作者共同署名，而泰国学术界对署名的规定主要依据对文章贡献的大小来排序。简单来说，就是谁贡献大，谁就排在前面。这个排序大致可以分为三种：第一作者 (First author) 𐟏… 第一作者可是论文的“老大”，他们的名字会出现在所有作者的名单第一位。第一作者对研究成果负全责，通常是自行完成原稿的写作。也就是说，这篇论文的主要工作基本上都是他/她干的。主要贡献者 (Essentially intellectual contributor) 𐟧 主要贡献者也是相当重要的角色。他们在自己精通的专业领域内，为研究提供了重要的知识支持，还在研究设计上承担了重要责任，比如数据分析、归纳和提出结论与建议等。虽然名字可能排在第二位，但他们的贡献可是一点都不小。通讯作者 (Corresponding author) 𐟓슩€š讯作者则是整个研究团队的“外交官”，负责研究成果的发表，确保研究成果得到广泛传播。他们负责与出版单位联系，呈现研究的信息、证据、结论和经历等。虽然名字可能排在最后一位，但他们的作用可是不可或缺的。总的来说，泰国学术界对论文作者的署名有着明确的规定和标准，旨在确保每位作者的贡献都能得到应有的认可。希望这些信息能帮到你，下次写论文时也能明确自己的位置和职责！𐟓–

𐟔全国皮肤科医生学术影响力榜单 𐟎‰全国皮肤科医生学术影响力排名新鲜出炉啦！这份榜单基于全球学者查询系统的丰富数据，通过复杂的科学建模，精确计算了每篇论文作者的得分，并按照学者全部论文的总积分进行排序。𐟓š从学术竞争力的角度，它反映了学者在当前皮肤科领域的权威性和学术水平。快来收藏这份榜单，以备不时之需吧！𐟌Ÿ

医生职称评审全攻略，收藏不吃亏！医生们，职称评审的详细攻略来啦！无论你是初级医生还是高级医生，这篇攻略都能帮你理清思路，顺利通过评审。赶紧收藏起来吧！初级职称（医士、医师/住院医师）对于中专或大专毕业的医生来说，考取执业助理医师证是第一步，拿到证后你就是医士了。等你考取执业医师证后，自动晋升为医师，这就是初级职称。中级职称（主治医师）想要从医师晋升为主治医师？那你需要本科毕业四年、硕士毕业两年或者专科毕业六年。满足这些条件后，考取主治医师证，通过考试后就能晋升了。副高级职称（副主任医师）拿到主治医师证后，你需要再努力一把。本科或硕士毕业的医生需要再工作五年，博士毕业的医生只需三年。满足条件后，可以申请副主任医师的申评。正高级职称（主任医师）副高级职称拿到手后，接下来就是主任医师了。本科或硕士毕业的医生需要再工作五年，博士毕业的医生只需三年。满足条件后，申请主任医师的申评。准备资料准备资料可是个大工程，建议按照以下类别来准备：个人信息：包括你的基本资料、继续教育学时证明和已获得的职称证书等。学术成果：发表论文、参与课题、申请专利和出版的著作等。特别要注意成果的级别、作者排序和检索证明。职业业绩：提供你在相关专业领域内近3-5年的最佳业绩或荣誉的材料。申报流程申报职称的过程其实也不复杂，主要步骤如下：填写申报表：首先得填好申报表。单位审核：填好后交给单位审核。网上提交：审核通过后在网上提交。现场确认：提交后需要现场确认。专家评审：接下来就是专家评审了。公示结果：最后等公示结果出来就行了。小贴士别忘了提前准备好所有需要的材料，避免临时手忙脚乱。提前了解评审流程，心里有个底。申报前多和同事、前辈交流，吸取经验。希望这篇攻略能帮到你，祝大家职称评审顺利通过！𐟒ꀀ

Harvard引用秘籍！轻松搞定𐟓š 写论文的时候，文献引用真的是个头疼的问题，但别担心，Harvard格式其实没那么复杂！只要掌握了几个关键点，你就能轻松搞定。下面我来详细讲讲。文献列表（Reference List）𐟓š 首先，文献列表是论文中所有引用的汇总。它通常放在文章最后，列出所有引用过的文献。按照Harvard格式，文献列表应该做到以下几点：单独一页：文献列表要单独放在一页上，不能和其他内容混在一起。行距：每行之间要有一行完整的空格，也就是双倍行距。排序：文献按作者姓氏的首字母顺序排列。如果没有作者，则按标题首字母排序。日期排序：如果同一作者有多篇作品，按日期排序；如果作品在同一年，则按标题字母顺序排列，并在日期后分配一个字母（a、b、c等）。文内引用（In-text Citation）𐟓 文内引用是直接在正文中引用他人观点的地方。Harvard格式要求文内引用包括作者的姓氏、出版年份和页码。具体操作如下：引用1位作者： Mitchell (2017, p. 189) states... 引用2-3位作者： Mitchell, Smith and Thomson (2017, p. 189) state... 引用多位作者： Mitchell et al (2017, p. 189) state... 小贴士𐟒ኊ写论文的时候，记得多检查几遍，确保引用格式正确。可以使用一些在线工具来帮助你整理和检查引用格式。最后，别忘了在文献列表和文内引用中保持一致，这样你的论文看起来才会更加专业。希望这些小技巧能帮到你，让你的论文写作更加顺利！如果有任何问题，欢迎随时来问我哦~

共同一作和第一作者，哪个更有分量？最近几年，学术界的各种“相亲”活动越来越多，大家都在寻找合作机会，争取更多的基金、期刊编辑和评审的支持。于是，“共同一作”这个概念就火起来了。不过，合作虽然爽，但到了发文章的时候，才发现这背后还有一个“火葬场”。共同一作到底是啥？𐟤” 在我国的学术评价体系中，学术期刊通常只认顺位排序第一的作者，也就是“第一作者”。如果一篇论文有多个作者，那就按贡献程度降序排名，比如第二作者、第三作者。即使两个名字并列摆放，也默认前者是一作。所以，大家一般默认第一位的贡献比后面的大一点。然而，在中国的评价体系中，共同一作给人感觉就是一作，而共同一作的第二位就感觉不是第一作者了𐟘‚。所以在关键的时候，比如找工作、提职称、申请奖项，共同一作的含金量可能就不够用了。共同一作的含金量高吗？𐟤” 这个其实要视情况而定。一般来说，越重要的时刻、场合，共同一作的含金量越低𐟙ƒ。求学阶段：在硕博评奖及毕业时，以“共一”身份发表的论文相对认可度较高。无论是评奖评优还是毕业要求，一般院校都是认可的。求职阶段：顺利毕业后求职高校、科研院所，以“共一”身份展现成果的简历材料，基本能够被认可，但含金量已明显下降。𐟓‰要争夺重点机构、重点岗位时，已无法确保你在竞争者中建立优势。晋升阶段：涉及职称评定时，“共一”的作用大幅削弱，因为高级职称科研成果的【纯度】也是非常重要指标。在评审规则中，有些顶尖高校人事处给出的明确要求是，第一作者只认可1个人，意思是“共一”完全无效。小贴士𐟓Œ 如果你是多人合作完成一篇论文，又确定自己是最高贡献度，那绝不要轻易把一作拱手让人。导师可以出现在通讯作者的位置，这点无须担忧。但如果合作伙伴确实对文章有直接贡献，那也得给个“共一”意思意思，实事求是嘛。总之，共同一作和第一作者的区别还是挺大的。在关键时刻，第一作者的含金量更高一些。所以，大家在选择合作伙伴和发表论文时，还是要慎重考虑哦！

留学生必备文献整理神器，效率翻倍！ 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 作为留学生，写论文真的是让人头疼的一件事，尤其是在英国硕士阶段的高强度学术写作环境下。如何高效地搜索和整理文献显得尤为重要。今天，我要给大家介绍一个超级好用的文献检索神器——Research Rabbit！ 𐟔 使用步骤 𐟔 创建项目：点击“New Collection”创建一个新的项目，并命名。添加论文：在这个项目中，点击“Add Papers”，输入论文的DOI号码或者前几个字进行搜索，甚至可以直接从Zotero、Endnote和Mendeley导入。整理文献：加入相关论文后，会有“Similar Work”、“Earlier Work”和“Later Work”等选项。追踪作者：根据论文作者，可以追踪这个作者的其他论文，以及推荐相关领域的其他作者。还可以根据时间⏰和关联度进行排序，方便整理文献。查看摘要：每篇论文都可以直接在平台上看到Abstract，效率杠杠的。 𐟌ˆ 界面设计 𐟌ˆ 我个人非常喜欢Research Rabbit的界面设计，版面简洁，操作起来非常方便。最重要的是，这个平台完全免费！只要注册并等待审核通过就可以使用了。还没用过的小伙伴们，强烈建议你们尝试一下！ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫠𐟒እœ褽🧔蒥search Rabbit时，记得定期更新你的项目，以确保最新的研究成果都被纳入其中。这样你就能在写论文时保持领先一步的优势啦！希望这个神器能帮到大家，让写论文变得更加轻松愉快！

SFT数据极限：LLM隐式指令微调揭秘今天要介绍一篇非常有趣的论文，探讨SFT数据的极限：在最简单的条件下，我们能用什么数据来进行微调𐟐𖣀‚论文的主题是“无需显式指令微调，语言模型也能实现指令跟随”。听起来有点反直觉，对吧？作者提出了两种“隐式指令微调”的方法：响应微调（Response Tuning）：只使用响应数据来训练模型，不提供对应的指令（更通俗地说，只训练回答，不给指令）。技术上，这相当于优化p(y)而不是p(y|x)。令人惊讶的是，这种方法在AlpacaEval评估中能达到与指令微调模型43%的胜率。（不过AlpacaEval本身的准确率有点感人）单任务微调（Single-Task Finetuning）：在狭窄领域的数据上进行微调，如诗歌生成或数学问题求解。有趣的是，这种方法也能产生广泛的指令跟随行为。就像你只教模型写诗，结果它不仅会写诗，还能给你做菜谱。在诗歌数据上微调的Llama-2-7B模型在AlpacaEval上能获得23.7%的胜率。一个关键发现是“响应排序能力”（Response Ranking Capability）。作者发现，预训练模型已经具备将正确响应排序高于随机响应的能力。这暗示预训练过程中可能已经学到了指令-响应的映射关系。通俗来说，预训练模型似乎已经学会了指令和回答之间的对应关系，只是概率太低采样不到。这就像是我们其实知道答案，但不敢举手回答，怕说错被老师批评。不过我发现𐟤”，在AI助手数据在互联网越来越泛滥的今天，很多预训练模型已经理解了用户和助理的概念了𐟐𖣀‚感觉我们可能需要重新思考指令微调的本质。而且语言模型聪明到这种程度了吗？我们是不是要真的思考，“智能”是不是真的存在？