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　　SCI论文核心框架含摘要、引言等八部分。摘要以五句话概括背景、方法、数据、结果及价值;引言阐明研究背景与问题;文献综述论证研究意义与方法可靠性。方法部分说明研究策略、数据采集与分析方式;数据部分介绍数据来源、特征及预处理方法。结果呈现核心结论，讨论对结果深度解读与对比，结论则提炼核心成果、启示与局限。下面小编详细展开介绍一下，仅供参考。

　　一、Abstract(摘要)

　　摘要核心为“五句话层级结构”，精准概括论文核心内容：

　　1、研究背景与意义：阐明研究的必要性，点出现有研究的空白或不足;

　　2、研究方法：明确支撑本研究的核心方法;

　　3、研究数据：说明验证方法所采用的数据类型及来源;

　　4、核心结果：提炼研究得出的关键结论;

　　5、研究价值：阐述结论对所属研究领域的理论与实践意义。

　　二、Introduction(引言)

　　1、研究背景(Research Background)：聚焦研究问题的重要性，通过阐述该问题带来的实际影响(如损失、挑战等)，论证研究的现实价值。

　　2、研究问题(Research Problem)：在背景铺垫下，明确本研究的具体方向，说明该研究在解决现存实际问题中的定位与作用。

　　三、Literature Review(文献综述)

　　文献综述核心在于“双重论证”——证实研究目标的意义与研究方法的可靠性，包含三个核心层次：

　　1、研究问题合理性论证：围绕研究问题，梳理领域内相关研究，明确现有研究的局限(如未解决、解决不充分等)，凸显本研究的填补空白价值;

　　2、同类研究借鉴：提炼现有文献中可参考的核心内容，包括分析工具、研究成果等，为本文研究提供依据;

　　3、跨领域方法借鉴：拓展至相邻或非相关研究领域，重点吸收可复用的研究方法，为本文方法选择提供支撑。

　　通过3.2与3.3的梳理，最终确定本研究的核心方法体系。

　　四、Method(研究方法)

　　系统阐述研究实施的完整路径，核心包含三部分：

　　1、研究策略(Research Strategy)：总述研究的整体思路与实施框架，明确研究的逻辑主线;

　　2、数据采集方法：基于研究问题的深度认知，确定需采集的数据类型(含数据结构、核心变量等)，说明数据采集的针对性与合理性;

　　3、数据分析方法：详细说明采用的分析工具(如数学分析、逻辑推理、统计模型等)。若采用统计模型，需涵盖模型建立、校验、推断及评价对比的完整流程。

　　五、Data(数据说明)

　　聚焦数据特征与处理逻辑，清晰呈现数据基础：

　　1、数据基础信息：说明数据来源、采集时间周期，并通过期望值、方差、中位数、极值等描述性统计指标，呈现数据核心特征;

　　2、数据预处理方法：阐述对原始数据的初步处理策略，确保数据的有效性与适用性。

　　六、Results(研究结果)

　　基于前述数据分析方法，客观呈现核心研究结果。无需对所有结果逐一罗列，应重点突出与研究目标紧密相关的关键结论，确保结果表述清晰、数据支撑充分。

　　七、Discussion(讨论)

　　对研究结果进行深度解读与横向、纵向对比，核心包括：自身研究结果的内部对比、与现有研究成果的外部对比。若存在结果差异，需深入分析差异成因，通过差异性论证强化本研究的独特价值。同时，结合数据支撑进一步印证研究观点的可靠性。

　　注意：Results侧重“客观呈现”，受数据分析方法框架制约;Discussion侧重“主观解读”，是对结果的高度抽象与价值提炼，需突出研究的核心亮点。

　　八、Conclusion(结论)

　　对研究进行系统性总结，核心包含四部分：

　　1、研究过程综述：概括研究的完整实施路径(期刊论文可简化，学位论文需详细阐述);

　　2、核心结论提炼：并非Results与Discussion的简单复述，而是对研究成果的进一步抽象与概括;

　　3、研究启示(Implication)：基于结论，阐明研究对所属领域的理论贡献与实践启示，侧重应用价值;

　　4、研究局限(Limitation)：客观分析本研究结果的局限性，为后续研究指明方向。