文献综述写作的10个原则

来源：张金龙科学网博客

转载：研硕论文社

一、确定主题和读者

选择的主题必须⬇️：

👉你特别感兴趣， 最好是最近有一些新的研究论文，出现了一些新的问题等，需要写综述；

👉对于学科是重要的，这样，你所能参考的文献就比较多，而且也会有很多人愿意看你写的综述；

👉有非常明确的研究问题，否则，所包含的文献就会有上千篇，太泛泛的综述对别人是没有什么帮助的。

要综述的主题往往来源于已有研究所提出的问题，也可能是阅读或者讨论时兴致所致。综述所针对的读者群最好能专一些，如果是跨学科的综述，其他领域的学者也可能感兴趣。

二、文献检索与再检索

确定好题目后，就要开始检索文献。以下是检索文献的五条建议：

✏️ 记录检索的过程，以便可以重复检索

✏️ 对于找不到pdf的文献，要记下题目、作者和期刊，之后再通过其他方式获取。

✏️ 一定要使用文献管理系统，如Mendeley，Papers，Qiqqa，Sente 等。（个人最喜欢Zotero）

✏️ 早些确定哪些论文应该保留，哪些不应该保留的标准。这一标准，也就是文献检索涵盖的范围，可以在综述中做出相应介绍。

✏️ 不仅要看研究论文，也要看之前的综述。假如某一领域已经有相关的综述，也不要轻易放弃， 而是要继续准备你自己的综述。这时候可以这样应对：

1⃣️在你的综述中讨论之前综述的研究方法，不足和结论；

2⃣️努力找出一个之前综述没有涉及或者讨论不够深入的方向；

3⃣️整合该综述之后出现的新的研究成果

检索研究论文和综述论文时，一定要记得以下三个原则：

✔️要全面

✔️要在不同数据库中检索， DBLP，Google Scholar，ISI Proceedings，JSTOR Search, Medline, Scopus, Web of Science....

✔️要检索相关文献以及图书被引用的情况

三、读文献时要做好笔记

如果读文献时，自己想到的如果不及时写下来，那么在写综述的时候，就需要超级好的记忆力。不过大多数人没有这么好的记忆力，所以， 读文献时，最好能将重要的内容和自己的想法写下来。

要想一下，这篇文献应该放在综述里面的什么位置。有了这些笔记，写作时再进一步组织正文就容易得多。最好避免在没有阅读笔记时写综述，因为那样难度极高。也要注意，文献阅读笔记要用自己的话写出来，避免直接拷贝原文的句子。笔记要写写清楚作者、年份、题目等， 以备参考，文献管理软件这时候肯定能帮到你。

四、选择综述的类型

按照长短，综述可以粗略分成小综述（minireview）和大综述 （full review）。小综述有字数以及引用文献数的限制，内容短小，一般只包括最近几年的研究进展，受到一些杂志的青睐。

小综述一般来说不会列出一些进展的细节。大综述则比较自由，可能会包括一些研究进展的细节，同时也会列出一系列文献，让有兴趣的读者进一步阅读。按照内容，有描述性综述（descriptive）和 整合性综述 （integrative）之分。

描述性综述着重方法、进展以及相应的解释。整合性综述着重于研究的思想以及概念。除此之外，还有叙述性综述以及定性综述，系统性综述等。系统性综述基于现有文献的数据，检验假说，整合分析（metaanalysis）是常用方法。各种类型的综述之间并无明确的界限，需要根据问题、文献、作者以及刊物等灵活选择。

五、综述要聚焦，但又能引起很多人的兴趣

综述要讨论的问题要明确，同时也要放在学科发展的大背景中。这样既有同行阅读，也可能有其他领域的学者阅读。

六、要有批判性和一致性

好的综述并不是只是介绍当前的进展，罗列文献。综述需要指出研究方法上的问题以及研究中的不足等。读者在读完一篇好的综述， 应该了解：

👉所综述领域的主要进展

👉有争议的领域

👉主要的研究问题

当然，要实现这三个目标是不容易的。不同的人擅长不同的方向，邀请不同的作者撰写不同方面，有助于写出一篇优秀的综述。从写作风格上，好的综述在行文（语态、时态等）也会保持统一。

七、逻辑结构

优秀的结构往往有以下特征，让人开篇有益：

1. 反映最新进展；

2.有良好的结构；

3.行文流畅；

4.聚焦；

5.具批判性。

研究性论文用到的前言、材料与方法、结果与讨论、结论等类似的结构，并不适用于综述性论文。但是综述论文也要交待清楚综述的背景和意义，通篇要有清晰的逻辑，列清楚综述的主要结论以及要传递的最重要信息（takehome message），这些和研究性论文是相通的。

系统性综述近年来常常包括文献检索的方法，如给出用了哪些数据库， 用了哪些关键词， 检索的时间范围等。

为了让综述的结构更清楚，可以画一个流程图， 设定好各部分的内容，分别撰写，再将各部分串起来， 以便吸引读者和引导读者阅读并得出相应的结论。流程图不但对于写综述是十分有用的， 甚至可以放在综述中。

八、听取同行的意见

综述论文会跟研究论文一样，需要审稿，需要同行评议。写综述时，由于涉及的内容很多，很容易引入一些小错误。审稿人一般能发现综述稿件中表达模糊、不准确或前后不一致的地方。

一般在提交之前，要仔细检查稿件的字词、语法等错误，以免让审稿人提出一些让人尴尬的意见。写好的稿件也可以先发给同事或者合作者们看一看，以了解一下不同的合作者有什么意见。对于有争议的观点，获得反馈是很重要的，修改后可以进一步提升综述的质量。

九、综述包括自己的研究时，要尽可能客观

有些人在综述中对自己的研究评价过高，或者可以贬低一些同行的研究，甚至完全不提及。这样都是不好的。由于从事的领域相近，一些研究人员难免会有利益冲突的情况发生。此时最好能够客观公正地评价竞争者的贡献。邀请多个人参与撰写综述，在一定程度上能提高客观性。

十、综述要涵盖最新进展，也不能遗漏年代久远的“睡美人”

从发表到收录的数据库可能需要一段时间，有时候甚至是几个月。所以稿子写出来的时候，其实就已经过时了。在稿件的修改阶段再进行文献检索，以涵盖最新进展是很必要的。

由于综述本身要指出研究中的不足以及研究方向等，有时候，一些很久以前的文献，虽然可能很少被引用过，但其重要性需要重新评估，这些被遗忘的文献，可以称为“睡美人”。新旧兼顾，是一篇优秀综述所要做好的工作。

修改论文、综述或者申请书，真的很累， 甚至感觉比自己写还要累。总结起来， 大概有以下方面的问题：

1.缺乏中心思想，看不出作者的观点。看了半天，不知道作者想说什么。

2. 缺乏清晰的结构。结构不清晰，想要看懂不容易。

3. 行文冗长，絮絮叨叨。唉，作者高兴就好……

4. 内容空泛。XXX将有力促进生物多样性保护，改善环境，保护绿水青山。是的，我也同意，但是是怎么保护的？说得太大， 我有点儿不信呢。

5. 引入不必要的概念。本来能用一句话说清楚的事， 非要弄出一个新概念或新的专业词汇。抽象出新词汇或者引用过时的概念都不太好。如，XXX将促进“生态平衡”……问题是现在谁还用生态平衡？

6. 观点前后矛盾。刚刚说的XXX很重要， 下一段马上说， XXX不重要了。真是180°大转弯，变化太快，小心刹不住车啊。

7. 逻辑不清。本来大部分文字读起来就挺枯燥的， 你再来个不按套路出牌，后果可想而知。

如果按照，（1）是什么问题，（2）问题的后果，（3）问题的成因，（4）怎么解决问题的顺序写，读者就容易理解。没错， 思维是发散的， 思想是立体的， 但文字是线性的。既然如此， 行文时最好能把要说的事按照一定顺序串起来， 而且必须以一种容易理解的顺序串起来。如果一个人先说（1）问题该怎么解决，再说（2）问题的后果，（3）什么问题， 最后再（4）解释问题的成因， 读者心里恐怕要骂人了。

8. 缺乏论据。论述的要求就是有理有据，还是摆点儿事实比较好，因为这些是你的论据啊 。虽然论点可能是你最早意识到的，但是还是要收集证据去支持论点， 做到有理有据， 否则又流于空泛了。

9. 论据选择不当。举例：要说明物种分布区预测的算法存在缺陷， 但后面引用的是关于物种分布数据不足的论文， 然后一直在强调数据是怎样不足……这，我还真不知道说点儿什么好。

10.用词不准。专业人士，用词还是准确一点儿好。比如phylogenetic diversity, 就翻译为“系统发育多样性”吧， 至于“谱系多样性”，额，麻烦再改改吧，倒不是说完全不行， 而是“谱系”已经另有所指，不要再和“系统发育多样性”掺和了。这让我想起几种植物：苦苣菜、苦荬菜、苣荬菜、苦菜、小苦荬……命可真够苦的。做研究本来就不容易，不要再用中文增加困难了……

11.语法错误。英文没有学好的童鞋们， 请继续努力哦

12.英式中文和中式英文。“DNA条形码图书馆的组建与物种丰富的自然群落的关系特别密切，物种准确鉴定将促进详细的生态学司法研究。”……好了， 你爱说什么说什么， 这中文我看起来不太爽……别拦我，我下次直接百度翻译。在这里，我要友善提示一下，要“小心落水”哦：Take care to fall into water....

13.图表质量太差。重要的事情说三遍：三线表， 三线表， 三线表；分辨率， 分辨率， 分辨率……

14.引用文献不足或缺少重要细节。做进化树，还是要介绍用什么软件建的树吧；同理， 物种分布区预测， 也要说清楚是用什么软件预测的。All the statistical analysis were carried out in R， 就这么一句话就概括了数据分析部分，真的很厉害……但是，你说的我做不出来， 我面壁思过去了。

参考文献：

Pautasso, Marco.2013. “Ten Simple Rules for Writing a Literature Review.” Editedby Philip E. Bourne. PLoS Computational Biology 9 (7): e1003149.https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003149.