科研理论与工具解析 | 研究类sci/ssci写作框架

前言概述

撰写并发表SCI/SSCI论文是众多研究者学术生涯中的关键环节。在长期实践中，我们深刻认识到：清晰的论述结构与创新的研究内容具有同等重要的地位。本文旨在系统梳理我们在论文写作实践中积累的经验，详细解析各核心章节的写作目标与规范要求，并提供相应的参考范例。我们希望这份材料能够为您的学术写作提供有价值的参考，促进学术交流与共同进步。

1

PART 01 标题（Title）

一、核心目标

精准传递研究核心信息，兼顾学术规范性与辨识度，让读者快速明确研究对象、方法与区域，符合目标期刊标题风格，避免冗余或歧义。

二、内容要点

1. 必备要素：包含研究对象（如城市设施、街道空间、城市自然活力）、研究区域（如伦敦、北京、旧金山）、核心方法（如多尺度地理加权回归、计算机视觉、机器学习）三大核心组件。

2. 逻辑结构：用介词（如 “on”“of”“using”）串联要素，形成 “研究主题 + 研究区域 + 技术方法” 的清晰逻辑链。

3. 简洁性：英文标题控制在 10-20 词，中文标题控制在 20-30 字，避免生僻术语或缩写，确保跨领域可读性。

三、写作解析

1. 优先用 “动宾结构” 开头（如 “Assessing...”“Evaluating...”），突出研究的针对性与行动性；若有方法创新，可在标题中体现（如 “multi-scale”“integration of...”）。

2.避免模糊表述（如 “Study on...”“Research of...”），直接聚焦核心议题，确保标题与正文研究内容高度匹配。

四、参考案例

1. Assessing the impact of urban amenities on vulnerable groups in [研究区域]: A multi-scale geographically weighted regression analysis

2. Evaluating the inclusiveness of urban street space in [研究区域] using crowdsourced videos and vision-language models

3. Measuring urban nature vitality in [研究区域]: An integration of street view imagery and machine learning

2

PART 02 摘要（Abstract）

一、 理论定义

以 250-300 词构建 “背景 - 问题 - 方法 - 结果 - 结论” 完整逻辑链，浓缩论文核心内容，突出创新性与价值，吸引读者深入阅读，同时满足期刊摘要规范。

二、内容要点

1. 研究背景与意义：点明研究领域的学术定位（如城市空间公平、生态宜居性）与现实需求（如弱势群体保障、城市规划优化），简述现有研究的普遍局限（如数据单一、方法静态）。

2. 研究对象与范围：明确案例区域、核心分析单元（如 LSOA 单元、街道网格、绿地缓冲区），说明区域选择的合理性（如代表性、数据可得性）。

3. 研究方法：概述多源数据类型（如普查数据、街景影像、社交媒体数据）、核心技术（如空间匹配、语义分割、模型算法）与分析框架，体现方法的整合性。

4. 核心结果：呈现关键量化发现（如影响系数、相关性、显著性）、空间 / 尺度特征（如区域差异、尺度效应），避免定性描述为主。

5. 结论与价值：凝练核心规律，明确理论贡献（如完善评估框架）与实践价值（如规划建议），提及方法的推广性（如适用于同类城市）。

三、写作解析

· 采用 “倒金字塔” 结构，从宏观背景逐步聚焦到具体发现，确保逻辑连贯；优先呈现量化数据，避免重复标题信息或引入新术语。

· 结果部分需呼应研究问题，结论部分需关联背景中的现实需求，形成 “需求 - 研究 - 解决” 的闭环。

四、参考案例

[研究领域，如城市空间公平] 是 [学科方向，如城市可持续发展] 的核心议题，对 [现实目标，如弱势群体权益保障] 具有重要意义。当前相关研究多依赖单一数据源，存在 [具体局限，如时空分辨率低、评估维度不全] 的问题。本研究以 [研究区域] 为案例，选取 [分析单元，如 LSOA 单元 / 街道网格] 为核心研究载体，聚焦 [研究主题，如城市设施影响 / 街道包容性 / 自然活力]。整合 [数据类型 1，如人口普查数据]、[数据类型 2，如街景影像] 等多源数据，通过 [预处理方法，如空间匹配] 完成数据标准化，运用 [核心方法，如 MGWR / 计算机视觉] 构建评估框架。研究发现：[量化结果 1，如某设施可达性每提升 X%，某指标变化 Y%]；[量化结果 2，如某变量影响系数在 A 区域为 M，显著高于 B 区域]；[规律特征，如某指标与某因素呈强相关，r=Z]。本研究揭示了 [核心规律，如空间要素与人群需求的匹配机制]，完善了 [理论基础，如环境正义理论] 的实证支撑，为 [实践领域，如城市规划] 提供 [具体建议，如设施布局优化] 方向，方法可推广至同类城市研究。

3

PART 03 引言（Introduction）

一、核心目标

界定研究问题的学术与现实价值，通过文献综述明确研究缺口，清晰阐述研究目标、内容与创新点，引导读者理解研究的必要性与核心贡献。

二、内容要点

1. 研究背景与理论基础

· 阐述宏观政策 / 社会趋势（如联合国可持续发展目标）对研究领域的推动作用。

· 关联核心理论（如空间正义、城市活力理论），说明理论对本研究的支撑作用。

· 明确研究主题（如城市设施可达性、街道包容性）与现实目标（如弱势群体保障、人居质量提升）的关联。

2. 文献综述与研究缺口

· 梳理现有研究在方法（如数据来源、分析技术）、内容（如研究对象、评估维度）、区域（如不同发展阶段城市）的进展与共识。

· 精准指出现有研究的三大缺口：数据层面（如依赖传统数据、时空覆盖不足）、方法层面（如忽略空间异质性、缺乏多尺度分析）、内容层面（如聚焦单一群体、忽视动态变化）。

3. 研究问题与目标

· 提出 2-3 个具体可量化的核心研究问题（如 “某要素对某群体的影响呈现何种空间特征？”“如何构建某维度的精准评估体系？”）。

· 明确总体目标（如构建多维度评估框架）与 3 个左右子目标（如解析影响机制、建立量化标准、验证空间规律）。

4. 研究创新与意义

· 方法创新：如融合多源数据与新兴技术，突破传统方法局限。

· 内容创新：如聚焦弱势群体或多维度评估，填补内容空白。

· 实践意义：如为特定区域的规划、政策制定提供数据支撑。

三、写作解析

· 采用 “倒金字塔” 结构，从宏观背景逐步聚焦到具体研究问题，避免逻辑跳跃。

· 文献综述避免简单罗列，采用 “主题式” 梳理，通过 “共识 - 争议 - 缺口” 的逻辑引出研究必要性。

· 研究问题与目标需一一对应，创新点需结合研究缺口，体现针对性与可行性。

四、参考案例

1. 研究背景与理论基础

· 背景：全球城市化进程中，[研究主题，如城市设施布局] 直接影响人居质量，联合国 “可持续城市” 目标明确提出需强化 [相关要求，如空间公平保障]。

· 理论：空间正义理论强调资源分配的公平性，为解析 [研究对象，如设施与群体需求的关系] 提供核心分析框架；城市活力理论则为评估 [研究指标，如自然活力] 提供维度支撑。

· 关联：[研究主题] 作为空间公平与活力的关键表征，对 [特定群体，如残疾人群 / 居民] 的生活质量具有直接影响，亟需开展精准研究。

2. 文献综述与研究缺口

· 进展：现有研究已证实 [共识结论，如设施密度与使用频率正相关]，在 [方法 1，如问卷调研]、[方法 2，如单一模型分析] 等方面积累了经验。

· 缺口：但仍存在明显不足：①数据上，多依赖 [传统数据，如统计年鉴]，缺乏 [新兴数据，如街景影像] 的融合应用，时空覆盖有限；②方法上，多采用 [静态模型，如 OLS]，忽略 [空间异质性 / 尺度效应]，难以揭示精细机制；③内容上，多聚焦 [普通群体 / 单一维度]，对 [弱势群体 / 多维度协同] 的关注不足。

3. 研究问题与目标

· 研究问题：（1）[某要素，如城市绿地] 对 [某群体 / 指标，如残疾人口分布 / 活力评分] 的影响在 [研究区域] 呈现何种空间特征？（2）如何基于多源数据构建 [某维度，如街道包容性] 的量化评估体系？（3）[区域 / 群体] 差异是否导致 [研究对象] 的适配性分异？

· 研究目标：总体目标为构建 [研究主题] 的多尺度评估框架，子目标包括：①解析 [研究区域] 内 [核心要素] 的影响机制；②建立 [评估维度] 的量化标准；③验证 [空间 / 群体] 分异规律。

4. 研究创新与意义

· 创新点：①方法创新：融合 [技术 1，如计算机视觉] 与 [模型 1，如 MGWR]，突破传统数据与方法局限；②内容创新：同步聚焦 [多维度 / 弱势群体]，填补内容空白。

· 意义：为 [研究区域] 的 [实践领域，如无障碍规划 / 街道改造] 提供精准支撑，丰富相关理论的实证案例。

4

PART 04研究方法

（Methodology）

一、核心目标

详细描述研究设计与技术路径，确保研究的可重复性与结果可信度，清晰呈现 “区域 - 数据 - 变量 - 模型” 的完整逻辑链条。

二、内容要点

1. 研究区域概况

· 基本属性：地理位置、行政区划、面积、人口等基础信息。

· 核心特征：自然环境（如地形、绿地占比）、社会经济（如收入水平、人口结构）、研究主题相关特征（如设施密度、街道类型）。

· 选择依据：说明区域的代表性（如典型城市类型）、数据可得性、研究需求适配性等。

2. 数据来源与处理

· 数据清单：按类型列出多源数据，包括来源（如官方统计、平台 API、实地采集）、时间跨度、分辨率 / 精度、核心用途。

· 预处理流程：分步骤说明数据筛选（如研究时段 / 区域筛选）、清洗（如异常值处理）、标准化（如指标归一化）、空间匹配（如坐标统一、单元对齐）的方法。

· 质量控制：说明数据信效度检验（如 Kappa 系数验证）、缺失值处理（如插值法）、伦理考量（如隐私数据脱敏）等措施。

3. 变量定义与测量

· 变量分类：明确因变量、自变量（可按类型细分，如设施类、交通类、社会经济类）、控制变量。

· 操作化定义：每个变量的具体含义（如 “绿地可达性” 指步行 15 分钟可达绿地的面积占比）。

· 测量方法：数据来源、计算 / 提取方式（如 POI 密度法、街景语义分割、统计年鉴直接获取）。

4. 分析模型与技术

· 核心模型：模型名称、选择依据（如处理空间异质性、多尺度分析需求）、基本原理（简洁公式或逻辑说明）。

· 技术工具：数据处理（如 ArcGIS、Python）、模型运行（如 R、SPSS）、可视化（如 Matplotlib）的软件 / 库名称。

· 研究流程：用文字或流程图呈现 “数据采集→预处理→变量构建→模型运行→结果验证” 的完整步骤。

三、写作解析

· 细节导向：变量定义、数据参数、模型设置需具体（如 “采用 Python 的 Scikit-learn 库实现随机森林算法，树数量设为 100”），确保他人可重复实验。

· 逻辑连贯：说明各环节的衔接关系（如 “因变量通过街景数据提取，与自变量的空间单元统一为街道网格”），避免方法与研究目标脱节。

· 术语规范：首次出现的方法 / 工具需完整表述，后续可使用缩写（如 “多尺度地理加权回归（MGWR）”）。

四、参考案例

1. 研究区域概况

· 基本信息：研究区域位于 [地理位置，如某国东南部]，行政区划包括 [X 个区县]，总面积 [X km²]，2023 年末常住人口 [X 万人]。

· 核心特征：地形以 [平原 / 山地] 为主，绿地覆盖率达 [X%]；人均可支配收入 [X 元]，[特定群体，如残疾人口] 占比 [X%]；城市设施呈现 “[空间特征，如中心密集、外围稀疏]” 分布，街道功能混合度高。

· 选择依据：该区域是 [城市类型，如特大城市] 的典型代表，[研究主题相关] 数据积累完整，且存在 [现实问题，如设施分布不均]，与研究需求高度适配。

图1.研究区域地图

来源：Who gets to use the street? Evaluate the utilization and inclusiveness usingcrowdsourced videos and vision-language models

2. 数据来源与处理

· 数据清单：①[数据 1，如人口普查数据]：来源于 [官方机构]，2023 年数据，精度为 [街道级]，用于提取社会经济变量；②[数据 2，如街景影像]：通过 [平台 API] 获取，2024 年采集，分辨率 [X 像素]，覆盖 [X% 研究区域]，用于提取环境变量；③[数据 3，如 POI 数据]：来源于 [商业平台]，2024 年更新，用于计算设施密度。

· 预处理流程：①筛选：保留研究区域内 2024 年有效街景影像；②清洗：采用 “3σ 法则” 剔除人口数据异常值；③标准化：将各设施密度指标归一化至 [0,1] 区间；④空间匹配：统一所有数据至 WGS84 坐标系，匹配至街道网格单元。

· 质量控制：街景语义分割结果通过专家评分验证，Kappa 系数达 0.85；缺失的设施数据采用 “邻域插值法” 补充；涉及个人信息的普查数据已做脱敏处理。

图2.研究方法与框架

来源：Who gets to use the street? Evaluate the utilization and inclusiveness usingcrowdsourced videos and vision-language models

3. 变量定义与测量

· 因变量：[变量名，如街道包容性评分]—— 反映街道对不同群体的适配程度，通过街景影像提取 [要素 1，如无障碍设施]、[要素 2，如步行空间] 等指标，采用熵权法计算综合评分。

· 自变量：①设施类：[变量 1，如绿地可达性]—— 步行 15 分钟可达绿地面积占比，基于 POI 与路网数据计算；②交通类：[变量 2，如公交站点密度]—— 每平方公里公交站点数量，来源于交通部门数据；③社会经济类：[变量 3，如人均收入]—— 街道单元人均可支配收入，由普查数据聚合得到。

· 控制变量：[变量 4，如人口密度]—— 每平方公里人口数，来源于普查数据。

4. 分析模型与技术

· 核心模型：采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型，因该模型可识别不同变量的空间作用尺度，解决传统 GWR 模型 “单一尺度” 局限，基本公式为：[简要公式，如 y_i = β_0 (u_i,v_i) + Σβ_k (u_i,v_i) x_ik + ε_i]。

· 技术工具：使用 ArcGIS 10.8 进行空间数据处理，Python 3.9（Scikit-learn 库）实现语义分割，MGWR 2.2 软件运行回归模型，Matplotlib 绘制结果图表。

· 研究流程：数据采集→数据预处理与质量控制→变量构建与标准化→MGWR 模型参数设置与运行→模型拟合度检验→结果提取与可视化。

图3.自我城市数据集构建与LLaVA-PI训练框架

来源：Who gets to use the street? Evaluate the utilization and inclusiveness usingcrowdsourced videos and vision-language models

5

PART 05 研究结果 (Results)

一、核心目标

客观呈现实证分析的关键发现，以数据为核心，按研究逻辑组织内容，突出与研究问题的对应性，为讨论部分提供事实支撑。

二、内容要点

1. 基础特征分析

· 描述性统计：呈现核心变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，说明数据分布特征。

· 空间分布特征：通过空间热图、聚类图等呈现因变量与关键自变量的空间格局（如 “高值聚集于市中心，低值分布于外围”）。

2. 模型验证结果

· 拟合度检验：报告模型核心拟合指标（如 R²、调整后 R²、AICc），说明模型解释力。

· 稳健性与适用性检验：如多重共线性检验（VIF 值）、残差空间自相关检验（Moran’s I），验证模型可靠性。

3. 核心研究问题响应结果

· 按研究问题分点呈现：每个问题对应量化结果，包括变量关系（如回归系数、显著性水平）、空间 / 尺度特征（如不同区域系数差异、变量作用尺度）。

· 关键发现强化：对显著或意外的结果进行重点呈现（如 “某变量对因变量的影响在老城区显著为正，在新城区不显著”）。

4. 辅助分析结果

· 补充验证：如敏感性分析（改变参数 / 样本后的结果稳定性）、分组对比分析（不同群体 / 区域的结果差异）。

· 异常结果说明：对与预期不符的结果（如不显著的变量）进行客观描述，不做解读。

三、写作解析

· 客观中立：仅陈述数据结果，避免主观解读（如不说 “某变量促进发展”，而说 “某变量与因变量呈显著正相关”）。

· 图文结合：用表格呈现统计量，用地图 / 图表呈现空间特征，文字仅做关键解读与补充，避免重复图表信息。

· 逻辑清晰：按 “基础特征→模型验证→核心发现→辅助补充” 的顺序组织，每个部分均呼应引言中的研究问题。

四、参考案例

1. 基础特征分析

· 描述性统计：核心变量中，因变量 [变量名，如街道包容性评分] 均值为 [X]，标准差为 [Y]，取值范围 [Z1-Z2]；自变量 [变量名，如设施密度] 均值为 [M]，标准差为 [N]，表明变量分布存在一定差异（表 1）。

· 空间分布：[因变量] 呈现 “中心高、外围低” 的空间格局，高值区集中于 [区域 A，如老城区]，低值区分布于 [区域 B，如城市边缘]；[关键自变量，如绿地可达性] 高值区与 [因变量] 高值区存在部分重叠（图 1）。

图4.所有变量间的相关矩阵

来源：Evaluating implied urban nature vitality in San Francisco: An

interdisciplinary approach combining census data, street view images, and

social media analysis

2. 模型验证结果

· 拟合度：MGWR 模型调整后 R² 为 [0.75]，AICc 值为 [X]，显著低于 OLS 模型的 [AICc 值 Y]，表明模型对数据的解释力较强，且考虑空间异质性后拟合效果更优。

· 稳健性：所有变量的 VIF 值均小于 5，无多重共线性问题；残差 Moran’s I 值为 [0.12]（p>0.05），表明残差无显著空间自相关，模型适用性良好。

3. 核心研究问题响应结果

· 问题 1 响应：[自变量 1，如绿地可达性] 对 [因变量，如残疾人口聚集度] 的平均回归系数为 [-0.32]（p<0.01），表明二者呈显著负相关；其作用尺度为 [X km]，在 [区域 A] 的系数绝对值（[-0.58]）显著大于 [区域 B]（[-0.15]），显示核心区影响更强。

· 问题 2 响应：构建的 [评估体系，如街道包容性] 包含 3 个维度 8 个指标，其中 [指标 1，如无障碍设施占比] 的权重最高（0.32），指标体系信度系数（Cronbach’s α）达 0.87，表明其可靠性较强。

· 问题 3 响应：[区域对比] 显示，[变量 2，如公交密度] 对因变量的影响在老城区系数为 [0.45]（p<0.01），在新城区系数为 [0.12]（p>0.05），区域差异显著；[群体对比] 中，该变量对 [群体 A] 的影响系数是 [群体 B] 的 2.3 倍。

图5.PSS的多维度利用分析

来源：Who gets to use the street? Evaluate the utilization and inclusiveness usingcrowdsourced videos and vision-language models

4. 辅助分析结果

· 敏感性分析：改变街景影像样本量（±20%）后，核心变量的回归系数变化幅度均小于 10%，表明结果具有较强稳定性。

· 异常结果：[自变量 3，如商业设施密度] 对因变量的影响系数为 [0.08]（p>0.05），未通过显著性检验，需在讨论部分进一步分析原因。

6

PART 06 讨论（Discussion）

一、核心目标

深入解读研究结果的内涵与价值，通过与现有研究对话明确贡献，分析研究局限，提出未来方向，实现从 “数据结果” 到 “学术价值” 的升华。

二、内容要点

1. 核心结果的机制阐释

· 关键发现解读：解释 “为什么会出现这样的结果”，结合理论与现实背景分析内在机制（如 “老城区设施密度高，故对包容性影响更显著”）。

· 空间 / 尺度特征解读：分析不同区域 / 尺度结果差异的原因（如 “新城区人口密度低，设施可达性的影响被稀释”）。

2. 与现有研究的对比对话

· 共识呼应：说明本研究结果与现有研究的一致之处（如 “某变量的显著影响与 Smith 等（年份）的研究结论一致”），强化结论可信度。

· 差异辨析：解释与现有研究的不同之处（如 “本研究发现某变量影响不显著，可能因研究区域发展阶段不同”），避免简单否定。

3. 理论贡献

· 理论验证：为现有理论提供新的实证支撑（如 “本研究结果验证了空间正义理论在特大城市的适用性”）。

· 理论拓展：补充或修正现有理论（如 “发现某变量的作用尺度差异，拓展了传统理论的单一尺度认知”）。

4. 实践启示

· 针对性建议：结合研究区域实际，提出具体可操作的建议（如 “在老城区增加无障碍设施，在新城区优化设施布局密度”）。

· 应用场景：明确建议的适用场景（如 “该规划建议适用于人口密集的老城区更新项目”）。

5. 研究局限与未来方向

· 客观局限：从数据（如样本覆盖不全）、方法（如模型假设限制）、内容（如未考虑动态变化）三方面说明局限，避免回避关键问题。

· 未来方向：针对局限提出具体改进方向（如 “未来可纳入时序数据，分析长期变化规律”），而非泛泛而谈。

三、写作解析

· 深度优先：避免重复结果部分内容，重点挖掘结果背后的 “原因” 与 “意义”，体现研究的深度。

· 逻辑闭环：每个解读均关联引言中的研究问题与理论基础，形成 “提出问题 - 分析结果 - 解释意义” 的完整逻辑。

· 谦逊客观：对局限不回避，对贡献不夸大，未来方向需基于本研究基础，具备可行性。

四、参考案例

1. 核心结果的机制阐释

· 关键发现：[变量 1，如绿地可达性] 与 [因变量，如残疾人口聚集度] 的负相关关系，源于绿地设施的 “吸引效应”—— 高可达性绿地能提升区域宜居性，吸引残疾人口向周边聚集的同时，也通过环境改善降低了聚集强度。

· 空间差异：[变量 1] 在老城区的影响更强，因老城区人口密集、设施基数低，绿地可达性的边际效益更高；新城区绿地资源充足，该变量的影响被其他设施稀释，与区域发展阶段的设施供给特征一致。

2. 与现有研究的对比对话

· 共识：本研究中 [变量 2，如公交密度] 对包容性的显著正影响，与 [领域内研究共识] 一致，印证了交通便利性对空间公平的基础作用。

· 差异：与现有研究中 “商业设施密度显著影响活力” 的结论不同，本研究中该变量影响不显著，可能因研究区域商业设施过度饱和，边际效益递减，体现了不同城市发展阶段的差异。

图6.空间耦合与人口流动：产品服务系统中利用率与包容性的动态关系

来源：Who gets to use the street? Evaluate the utilization and inclusiveness usingcrowdsourced videos and vision-language models

3. 理论贡献

· 验证：结果支持空间正义理论中 “资源可达性影响群体空间分布” 的核心观点，为该理论在 [城市类型，如特大城市] 的应用提供了新的实证案例。

· 拓展：发现不同变量的作用尺度存在显著差异（如设施类变量作用尺度较小，交通类较大），修正了传统理论中 “单一尺度作用” 的认知局限。

4. 实践启示

· 规划建议：针对老城区，建议优先提升 [变量 1，如绿地可达性]，可通过 “口袋公园” 建设缩小可达性差距；针对新城区，需优化 [变量 3，如设施布局均衡性]，避免资源浪费。

· 政策方向：将 [评估体系，如街道包容性评分] 纳入城市规划考核指标，重点关注 [区域 B，如边缘区] 的设施补短板。

5. 研究局限与未来方向

· 局限：①数据上，街景影像仅覆盖 [X%] 研究区域，可能影响结果代表性；②方法上，未考虑 [动态变化，如年度差异]，难以揭示长期机制；③内容上，未纳入 [变量 4，如居民主观感知]，评估维度不够全面。

· 未来方向：①拓展数据来源，结合实地调研数据补充主观感知信息；②采用时序数据，构建动态分析模型；③扩大研究区域，开展跨城市对比研究，验证结果普适性。

7

PART 07 结论（Conclusion）

一、核心目标

高度凝练研究的核心发现与价值，形成清晰的收尾，与引言中的研究问题和目标形成闭环，避免引入新信息。

二、内容要点

1. 核心结论总结：提炼 3-4 个最关键的研究发现，直接回应引言中的核心研究问题，每个结论均基于结果部分的量化证据。

2. 理论与实践价值重申：简洁概括研究的理论贡献（如完善评估框架、拓展理论应用）与实践意义（如规划建议、政策支撑），不重复讨论部分的细节。

3. 研究局限与展望凝练：简要提及主要局限（1-2 个核心局限），并对应提出方向性的未来研究建议，保持与讨论部分的一致性。

三、写作解析

· 简洁有力：控制在 1-2 个段落，总字数占论文 5% 以内，避免冗余表述与细节展开。

· 逻辑闭环：每个核心结论均呼应引言中的研究问题，价值部分呼应背景中的现实需求，形成 “问题 - 研究 - 结论 - 价值” 的完整闭环。

· 客观谦逊：避免夸大贡献（如不用 “首次发现”“重大突破”），用 “初步揭示”“提供新视角” 等措辞。

四、参考案例

本研究以 [研究区域] 为案例，聚焦 [研究主题]，通过多源数据融合与空间分析模型，得出以下核心结论：（1）[结论 1，如某要素与某指标呈显著负相关，且影响存在显著空间异质性]，核心区影响强度显著高于外围区；（2）[结论 2，如构建的多维度评估体系包含 X 个核心指标，其中某指标权重最高，信效度良好]；（3）[结论 3，如区域发展阶段与群体特征是导致变量影响差异的关键因素]。研究完善了 [相关领域] 的多尺度评估框架，为 [理论名称] 提供了 [城市类型] 的实证支撑，同时为 [研究区域] 的 [实践领域，如城市规划] 提供了 “核心区补质量、外围区补数量” 的精准优化方向。本研究存在数据覆盖范围有限的局限，未来可通过扩大样本量与开展跨城市对比，进一步验证结果的普适性，为全球同类城市的 [研究主题] 优化提供更全面的支撑。

8

PART 08 致谢

（Acknowledgements）

一、核心目标

对研究过程中提供支持的个人或机构表示感谢，符合学术惯例，简洁真诚。

二、内容要点

1. 资金支持：感谢基金项目资助（注明项目名称与编号），如国家自然科学基金、地方科研项目等。

2. 机构 / 人员支持：感谢提供数据的机构（如统计部门、平台方）、提供技术指导的专家、参与评审的同行等。

3. 其他支持：如感谢实验室团队、研究助理的协助，或感谢期刊编辑与匿名评审专家的意见。

三、写作解析

· 规范准确：基金项目名称与编号需准确无误，避免遗漏关键资助方。

· 简洁得体：控制在 100-200 词，避免过度客套或提及无关人员 / 机构。

四、参考案例

本研究得到 [基金项目名称，如国家自然科学基金项目（编号：XXXXXXX）] 的资助，特此致谢。感谢 [机构名称，如 XX 统计局] 提供的人口普查数据，[平台名称，如 XX 科技公司] 提供的街景影像 API 支持；感谢 [专家姓名，如 XXX 教授] 在模型方法上给予的指导；感谢实验室团队在数据处理过程中的协助；同时感谢期刊编辑与匿名评审专家提出宝贵修改意见。

9

PART 09 参考文献

（References）

一、核心目标

规范呈现研究过程中引用的文献，确保来源可追溯，符合目标期刊的格式要求。

二、内容要点

1. 文献范围：优先引用近 5 年的高影响力文献与目标期刊文献，兼顾经典理论文献，确保文献与研究主题高度相关。

2. 格式规范：严格遵循目标期刊要求的格式（如 APA、Elsevier、Vancouver 格式），包含作者、年份、标题、期刊 / 出版社、卷期页码等核心信息。

3. 准确性：作者姓名、期刊名称、卷期页码等信息需核对无误，避免引用错误或伪造文献。

三、写作解析

· 排序一致：按正文引用顺序（顺序编码制）或作者姓氏首字母（著者 - 出版年制）排序，全文保持一致。

· 细节严谨：英文作者姓全拼，名缩写；期刊名称若有缩写需符合规范（如 “Urban Studies” 而非 “Urban Stud.”）。

四、参考案例

（以 Elsevier 格式为例）

1. Author A, Author B, Author C. 2024. Title of the article: Studying the relationship between urban amenities and vulnerable groups. Urban Studies, 61(3): 567-589.

2. Author D, Author E. 2025. Evaluation of street space inclusiveness using crowdsourced data. Landscape and Urban Planning, 248: 104890.

3. Author F, Author G, Author H. 2023. Measuring urban nature vitality with machine learning: A case study. Sustainable Cities and Society, 105: 103456.

结语

规范而清晰的论文结构，是有效传达学术思想的重要基础。我们希望通过本文对各章节写作要点与范例的梳理，能够为您在构建论文框架、组织论述逻辑时提供一份实用的参考。写作是一个不断精进的过程，期待这些总结能助您更好地展现研究的价值，让每一份学术成果都焕发应有的光彩。