⭐ 為什麼有人看論文快，有人卻很慢？
#如何搜尋文獻 #論文該怎麼找
為什麼有人能整理數十篇既有文獻與亞洲現況，制訂 guideline，有人卻連論文都看不完？
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為什麼有人能整理數百篇文獻，一年發表 10 篇 meta-analysis，但有人卻連一個主題都讀不完？
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如果帶著「我要發表 meta-analysis」的目的，論文該是怎麼找、怎麼瀏覽、怎麼篩選，以及最後挑出來的精華，又該如何精讀？
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【📣 無資源起步的首選】
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不需要 IRB 且免收案，無資源、沒經費、零基礎也不怕！對於沒有資源的年輕研究者來說，meta-analysis 是起步的好領域。
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▶️ 【年度回顧】新思惟研究課程之友，2020 年共 689 篇論文發表！
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▶️ 2021 年 4 月新思惟校友總計 96 篇發表，其中 11 位是首篇論文發表！
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足見好工具在手，發表論文並不難。
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⭐️ 高手看 paper 和你不同的原因？
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論文是作品，得讀沒錯；但更重要的，是你帶著怎樣的「目的」去讀這些作品。
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要晨會報告，讀的重點是，與科內臨床工作相關的細節，以及從文字中看出不同醫院的資源與文化不同。
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要整理 guideline，論文閱讀重點是各篇的 indication、outcome 與普遍的適用性。要發表 meta-analysis，重點當然就是研究設計、評估量表與該文章的特殊意義。
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甚至，同是實證，要做 EBM 競賽，與要發表 meta-analysis，所閱讀的重點，也有所不同。
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缺乏這種「目的」感，看 paper 只好逐字逐句、鉅細靡遺的讀，自然速度就慢，而且連重點都抓不太到，更別說本來想完成的成果，品質不佳，甚至半途而廢。
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這堂課，#曾秉濤醫師 將與你分享，如果帶著「我要發表 meta-analysis」的目的，論文該是怎麼找、怎麼瀏覽、怎麼篩選，以及最後挑出來的精華，又該如何精讀？
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⭐ 一年發表 10 篇 meta-analysis 的好手，帶你學！
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#曾秉濤醫師，擅長從臨床工作找到發表議題，已發表超過 50 篇 meta-analysis 論文，並組成研究團隊。
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🚩一無所有的新手，也能闖出有論文的未來。
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在防疫的日子裡，論文越早做好準備，發表事半功倍，拚出自己的學術成績！
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8/22（日）統合分析工作坊
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
論文該怎麼找 在 Re: [請益] 該如何讀論文... - 看板Master_D 的必吃
一些經驗供你參考。
I. 找論文
a.
除了從最新的論文找起外，對新入門者來說，另外一個找論文的方式是從同
實驗室的論文開始看起。
國家圖書館首頁的碩博士論文檢索系統可以找到同實驗室學長姐發表過的碩
博士論文。
b.
每個碩博士論文後面有reference，從reference可以再找到更先前的論文。
這樣可以慢慢地找到該領域的源頭。
有時候從源頭讀起比較簡單。因為通常早期的論文演算法比較沒那麼複雜。
c.
另一種方法是，在keyword中加上tutorial, overview之類的關鍵字，有時候
可以找到對於該領域的概括介紹的論文。運氣好的話，可以找到寫的非常好的
tutorial。 這種對該領域做整理介紹的論文找越新的越好。
II. 看論文
學術論文有固定的格式，章節的順序，每個章節該放的內容都是大同小異。就
好像中文文章有固定的起承轉合格式，成龍的電影NG片段一定是放在片尾一樣。
瞭解這些規則對你看論文有很大的幫助。到研究生生涯後期，有時候甚至一天
可以看超過10篇論文，因為你可以一下子就找到你要看的內容。
以資工論文來說，章節安排不外乎是:
0. Journal/Conference
1. Title
2. Authors
3. Abstract
4. Introduction
5. Framework, Algorithm
6. Experiement, Results, and Discussion
7. Conclusion and Suggestion
8. Appendix
9. Reference
0.Journal/Conference
首先先看論文第一頁最上面(或最下面)通常會有寫該期刊或研討會的名字。
讀論文時留意一下，特別去注意什麼樣的期刊會刊登什麼樣的論文。有些期
刊喜歡演算法，有些期刊喜歡有數學推導。
1.Title
論文標題可以看出此論文的大方向。
例如: 標題是"A fast algorithm for face image recognition"的話，你就
知道這篇論文是在做臉部辨識，而且著重在速度。
標題是"An accurate face image recognition method using Fuzzy algorithm"
的話，你就知道這篇論文是在做臉部辨識，著重在精確度，而且是用Fuzzy algorithm
來做的。
訂論文題題其實是個大學問。"A better algorithm for face image recognition"
就是個不好的標題。誰知道所謂的better指的是速度比較快?比較準確?還是比較不
耗記憶體?
2.Authors
看論文時，留意一下作者有哪些人，哪個國家的，哪間學校，哪個系所的。學術界
也是講關係的。
通常排第一個的是動筆寫論文的人，或是對該論文貢獻最大的人。通常排最後一個
的是比較大頭的人。
聽說有些論文的作者是按字母順序排。但是在工程領域我還沒遇過這種排法。
3. Abstract
接著看論文摘要。摘要裡面會介紹該論文的重點以及貢獻。
論文摘要很短，裡面主要就是兩個重點:Problems and Solutions. Problems指的
是該領域遇到的問題。以前述第二個例子來說，problem是目前已知的臉部影像辨
識方法辨識成功率低。solution是用fuzzy algorithm來提高準確度。該論文的貢
獻就是提出改進的演算法來讓影像辨識變較準確了。
4.Introduction
簡介通常會對該論文的領域做個介紹。並且對相關文獻做個回顧，尤其是前人做過
的貢獻。有時候會對該領域的論文做個小整理。
更重要的是，文獻回顧通常是褒中帶貶。例如:某某論文用基因演算法提高影像辨
識精確度，但是速度因而降低....之類的。
這樣才可以帶出理由來解釋為什麼要做這篇論文的研究，以及這篇論文的貢獻。(如
果前人都做得很完美了，就不需要這篇論文了)
5.Framework, Algorithm
接下來就是論文的核心了。 這個章節會翻開黑盒子，告訴你她是如何做到提高影
像辨識精確度的。這個章節會有演算法的描述，有peudo-code給你看。有時候會有
一些數學式子。
好的論文，這個章節要寫到能讓別人讀了之後可以完全重製你的結果。像是變數的
初始值要交代。
6.Experiement, Results, and Discussion
這個章節就會有程式執行的結果。通常作者會把他的演算法的結果跟前人的演算法
的結果放在一起比較，來證明他提出來的演算法真的有比別人的好。
如果是比速度的論文，用的機器，CPU，Memory是哪些，要講明。
7. Conclusion and Suggestion
最後會總結討論，再次強調該論文的貢獻，給個結論，或提出該論文未來可以再
繼續改進的方向。
8.Appendix
附錄有時候有，有時候沒有。通常數學推導的證明會放在附錄。
9.Reference
Reference裡面列出前人的文獻。注意一下這些文獻的發表年度跟發表期刊。
順便注意一下Reference的寫作格式。每個期刊都有他自己的寫作格式，若你將
來要投稿時要遵循。
等你論文看多了，到後期都只是在看algorithm和result兩個章節而已。
III.
給教授的報告總結整理你讀過的論文中，每一篇的解決的問題是什麼，解決
方案是什麼，實測結果是什麼。
你可以依解決的問題來對論文分類，也可以依解決方案來分類。
例如，臉部辨識是一個問題。但是有些論文著重在速度，有些論文著重在準
確度。所以你可以將速度類的論文分一群，準確度類的論文分一群。
對於速度類的論文，又可以再依解決方案來分類。例如有些論文是改進演算
法，有些論文是用硬體加速。這樣就又可以分兩類了。
實測結果也很重要。論文是如何做實測的?用的機器環境是什麼?有沒有造假
的嫌疑?
總之，讀論文就是要用找碴的態度去讀。
※ 引述《howshou (好小 )》之銘言：
: ※ 引述《ktilu (Blue)》之銘言：
: : 我是今年考上資工所的研究生
: : 老師要我到 "google學術搜尋" 讀一些相關論文
: : 之後寫篇報告給他...
: : 在搜尋打上keywords就可以找到很多論文
: : 但這麼多論文我不知要從何讀起
: : 依引用次數的多寡而選定某幾篇嗎?
: 了解為何某篇論文會被一直引用, 對你比較有幫助。
: 會分辨論文的好壞, 你才知道如何寫一篇好的論文。
: 你應該先從 "最新的論文" 著手。
: 建議你先用年份過濾, 先閱讀幾篇最新的論文。
: 看了幾篇, 你會去發現一些事情,
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.217.35
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