科技文稿图表的层次结构怎么处理?怎样表述才能使层次清晰?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/10 14:42:59
科技文稿图表的层次结构怎么处理?怎样表述才能使层次清晰?

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科技文稿图表的层次结构怎么处理?怎样表述才能使层次清晰?
信息来源:创新医学网
图表是科技文稿的重要组成部分,是科技文稿赖以表达主题思想的直观而简洁的方式.因此,其正确性将直接影响文稿的信息传播功能,值得科技工作者重视.但是,笔者的亲身实践和已有的研究表明〔1~3〕,在作者原稿或已经出版的书刊中,图表存在着严重的失误.目前对图表的研究已经较为深入,提出了许多有效方法〔1~6〕,但由于这些方法尚缺乏系统性,面对众多的方法在运用中难以驾轻就熟.因此,本文试图通过对图表的结构分析,建立统一的结构模式,从而提出一套图表的分析优化方法.
1 图表的结构分析
1.1 建立图表结构的基本思路
在通常的情况下,人们愿意把图表本身作为一个单独的系统来研究,图表作为人工语言是对文式内容的有效证明与补充,而图、表、文、式作为论文的几个重要组成部分,图表表达含义与论文整体思想的一致性是衡量图表正确性的标准之一.因此,在研究图表结构系统时,要从论文整体考虑.论文在图表结构系统中居较高层次.同时,图表题代表了仅次于论文的一部分内容.而基准则是图表的核心组成部分,对于定量坐标图和表,基准则包含了坐标(栏目)里的量名称、量符号、量单位、刻度(取值范围)等.而图表中的线条或数据则是在某一基准下得到的变量.因此,图表结构可以用图1表示.对于非定量坐标图而言,该基准同样存在,只是所含要素及存在形式有所不同.这并不影响该层次结构的普适性.
1.2 图表的结构分析模型
从图1可知,图表的层次结构中各层次系统之间密切相关,低层次系统从属于高层次系统,低层次系统内容应相关于或一致于高层次系统内容.从高层次到低层次系统逐级判断相关性是图表审读的重要方面.另外,同一层次系统内的要素完整性及相关性的分析是图表审读的又一方面.例如:“基准”中含有量名称、量符号、量单位、刻度等,各要素间还有一定的决定作用;“变量”中含有要素变量1、变量2……,每一变量又含有形式语言(如线条组成图形)、说明语言(如解释性文字或符号).因此,审读“变量”时,既要考察某一变量的形式语言与说明语言的一致性与完整性,又要考察每个变量之间的相关性.基于以上分析,建立图表的结构分析模型如图2所示.箭头代表进行结构分析的顺序或方向.
2 运用图表结构模型进行分析优化
2.1 层次相关性逐级判断
2.1.1 “论文”与“图表(题)”
图表的审读要从“论文”整体开始.在文字中,往往会出现“如图x…”、“如表y…”等字眼,这时就需要通过图x或表y找到对应的图表(题).在作者的原稿中,也不时出现文字叙述与图表(题)矛盾的情况,这主要是作者写作或修改文稿时,图表编序以及增删图表出现的失误.这种错误在编辑审稿时,只要遵照层次相关的判断原则,很容易被发现.更重要的,是判断论文是否需要这样的图x,表y,凡属无关的或冗余的图表均应删去;反之,需要而未提供的,则应补充.
2.1.2 “图表(题)”与“基准”
在利用“图表(题)”与“基准”、“变量”的相关判断进行图的审校中,只要将图中的“基准”或“变量”(非坐标图里的不同部分可视为结构分析模型中的“基准”或“变量”)对照图题逐一审查其矛盾性,就不难发现问题.
表结构系统也存在此类问题,不是表题说明不正确,就是列表时基准选择不明了.如表1,从表题看,该表要体现的“变量”是“出现次数”,而从列表看,“出现次数”是其中一个栏目基准,另一个栏目基准为“雨级”,“变量”为某一雨级的暴雨日出现n次的“站数”.显然,表题说明与基准选择出现矛盾,究其原因,表列得不错,只是表题说明存在问题,将表名改为“暴雨日出现1~8次的站数统计”,则可清楚地体现该表阐述的“变量”,即,较好地反映设计此表的目的和表的主题.当然,该表还有些问题需要指出:雨级的范围划分不准确,“≥50mm” 包含“≥100mm”,前者应改为〔50~100)mm.
2.1.3 “基准”与“变量”
“基准”决定“变量”,更换“基准”选择,“变量”随之而变.但如何保持“变量”与“基准”之间根本性质的一致是值得注意的.
例如:一位作者在其论文中给出一坐标图(如图3).图的基准分别为“热处理制度”、“粒径”,其中基准“热处理制度”的特点是:既不连续,也非有序.据此特点,再看“变量”,不难发现:基准本身就离散而无序,其变量怎么能连线呢!显然不对!将其改为点图或柱形图就正确了.
表格中的此类问题同样突出.列表讲究基准的选择与排列,“基准”选择好了,其“变量”就会表现得直观而准确.反之,则会闹出些笑话和错误.表2就是一例.为使分析的问题比较集中,对此表作了删简.从该表看,其基准较多,说明需要表达的信息较多,这并不影响表格的信息传递功能,只要表的“基准”选择适当、排列有序就行.但该表的问题就出在“基准”还不够多.看该表最后一行的“变量”里,既有面积数,也有人数,再看对应的“基准”之一是“淹没”,意思清楚了:建水电站除淹没土地外,还“淹没”了成百上千的人.显然不行,这就是“变量”与“基准”范围不一致造成的笑话.其优化并不难,只需将该“变量”中的人数分出来,另立一基准“移民”就可以了.
项目 上库特性 下库特性
正常蓄水位/m 705 186
死水位/m 690 162
最大坝高/m 20(30) 72
最大坝长/m 约 150 170
有效库容/104m3 1000 4700
流域面积/km2 6.5 253 …
淹没 147人,0.244km2 1400人,0.667km2
2.1.4 “变量”与“论文”
考察“变量”与“论文”整体的相关性,就是通常说的文图、文表是否一致的问题.对于科技编辑而言,发现错误是关键.层次相关判断是发现问题的重要方法.文图不一是常见的问题,到底是文的问题还是图的错误,这需要凭借专业知识或与作者联系进一步判断.有一例(图4),部分相关的文字这样写道:“……通过这五个点的WA的截面中的稳定性图表示在图4中,并且标上了相应的数字.……比较曲线1和5,两者的起振切深大致相同,可是跳跃振幅却相差大约四倍.”循着摘录的文字,集中审视曲线①和⑤(图中用“①”,文中就不应用“1”;余同).不难掌握,所谓“起振切深”,指的是B1和B5的横坐标值,它们的确“大致相同”.而所谓“跳跃振幅”,指的是B1B′1和B5B′5的高度.不必精确度量,就可看出:B5B′5的高度大约是B1B′1的四倍.问题就出在这里, 大约是四倍与“相差大约四倍”不是一回事,其“相差”只有大约三倍.这就是运用层次相关判断发现的问题,如果将这两个层次系统割裂开,单独判断任何一个系统,都很难挑出毛病.
图4 颤振振幅与切深的关系
2.2 要素完整性判断
从图2看出: 图表中,主要在“基准”层和“变量”层存在要素是否完整的问题.由于“基准”层要素的完整性问题判断起来相对直观,而且已经研究得比较成熟〔1~5〕,本文不再讨论,下面主要就“变量”层的要素完整性问题进行探究.
“变量”层要素的考察从两方面进行.其一,某一变量中存在“形式”和“说明”两要素.所谓“形式”是指某图形形状本身,没有明确含义.而“说明”则指通过文字或符号对某图形形状内涵的阐述和补充.这两者缺一不可,离开任何一方都不能准确传递信息,甚至毫无意义.图5、图6便是此类例子.
图5 Mo-Si-Co 800℃等温截面
图6 MIM成型范围图
图7 保持时间对变质效果的影响
图5表示一个三元相图的等温截面,该图的“变量”可视为由两个子变量组成:变量之一是直线(相线)构成的相区,这是相图的固有特征,无需特别说明;变量之二是散布于各相区的“.”、“o”,这并不是相图本身具有的,而是作者加入的,该图的问题恰恰出在这里,这两个“形式”代表什么?图系统没做任何交代.这不仅使该图缺乏自明性,更使变量之二失去了意义.图6同样为要素残缺,但与图5有所不同.图中的“欠注区”、“断裂区”、“无缺陷区”、“断裂及中心通孔区”等可分别看作构成图6“变量”的几个子变量,通过分析这几个子变量可发现:除了“无缺陷区”在图中有明确的区域外,其他三区都没有准确的“形式”区域,作为二维的平面坐标图,其可能性则有近10种,让人猜测起来,谈何图的自明性与准确性呢!这就是子变量中只有“说明”而无“形式”的一种要素残缺.
其二,子变量正是组成图的“变量”的要素,其同样存在残缺的问题.文献〔2〕中便有一例,从图题看,该图是表示两种计算方法的结果比较,因而在结构上就应该有两条曲线.但是,图中只有一条曲线,显然,残缺了一种子变量,这种图自然无法实现其功能.
2.3 要素相关性判断
2.3.1 “基准”系统的要素相关
“基准”中名称、符号、单位、刻度等要素间相互依赖相互影响.因此,在图表审查过程中,其相关性必须考虑.不同的基准(名称),其符号自然不同;同一基准(名称),单位不同,刻度也就随之不同,比如说“rad/s”、“(°)/s”都为“角速度”的单位,但两个单位对应的刻度值则大相径庭.另外,由基准性质,即可判断刻度的取值范围;判断是连续,还是间断;是均匀可比,还是离散可比…….在“基准”系统出现问题的例子很多,在此仅举一例.如图7所示,仅从该图“基准”系统就可发现问题所在: 横坐标的量名称是“保持时间”,刻度值是从“-10”开始,“保持时间”可以是负的,即实验测试在负时间内进行,这是不可想象的,显然违反了常识.图中负时间对应的“变量”自然也就不真实了.
2.3.2 “变量”中的要素相关
“变量”系统的要素相关主要指子变量与子变量之间的相关性.在图表出现的很多重大错误中(主要在“变量”里),如果离开专业知识,是难于发现的,而科技编辑的弱点正在于:对方方面面的科技专业并不都精通.但是只要运用好子变量与子变量之间相关性的判断,就容易发现此类问题.
下面图表各举一例,说明此方法.
图8是一篇有相当理论深度的文稿中提供的,而这张图出现了严重的错误.在判断错误之前,先选定该图的子变量:将图中的六方柱体结构视为变量1;图中“○”视为变量2;图中“●”视为变量3.首先,根据中学的立体几何知识可知,六方柱体的底面ABCDEF为正六边形(图中字母为作者植入,原图没有),画在立体图上,其基本的性质仍然不变,如:AF‖BE‖CD,AB‖CF‖DE,BC‖AD‖EF.即,四边形ABCO和四边形DEFO都为平行四边形.另外,立体几何的绘图中,看不见的线条应为虚线.根据这些常识判断,图8的变量1显然不正确.其次,修正了变量1之后,再看图中的“○”、“●”与变量1的位置关系如何?“○”的位置很明确,姑且认为其正确.“●”的位置就不明确了, 要是随意分布其间, 晶体结构还有什么可研究的,显然不可能! 那么,“●”与变量1、变量2到底是怎样的位置关系呢? 后与作者联系, 发现了错误并改正为图9 (DF, MN等细线是为说明位置关系而后加的).
图8 LaNi5合金的晶体结构(原图)
图9 LaNi5合金的晶体结构(修正图)
这就是科技编辑通过一定的方法发现问题的关键所在,编辑可能因为专业知识的原因无法修改错误,但一定要发现错误,本例就说明了这点.
考查表中“变量”系统的要素相关时,子变量的选择既十分重要,也十分灵活.通常而言,可以选某一行作为一子变量,也可以选某一列作为一子变量;可以选某组行作为一子变量,还可以选某组列作为一子变量.到底如何选定子变量,要视表的具体情况和研究对象而定.
表3是在某期刊上看到的,显然是经过了专家评审和编辑加工,但问题依然存在.表3看起来很大(在此已作部分删除),其结构并不复杂,可视一行作为一子变量.如果从专业方面看,该表的问题较难发现,但通过比较各子变量,问题就显而易见了,第二、三行最后一个数据与同类其他数据相差悬殊(正负之差),可这两行其他数据的大小都是介于第一和第四、五行之间,这两个数据与其他行的怎么会有正负之差呢!显然是错了,最大可能便是漏了负号.另外,第一行第八列、第二行第五列和倒数第二行第五列的数据与其他行同列数据相比,有效位数相差一、二位,从数据处理的意义讲,也是非常错误的.
3 结束语
本文试图通过分析图表的结构系统,建立起图表的结构分析模型,从而使图表中可能出现问题的环节一览无余,并根据各环节的特点提出相应的优化方法,使图表的审查程序化、系统化,既便于编辑掌握,也可有效地避免将问题遗漏.同时,本文提出的结构分析与优化思路和编辑学已有的研究成果(方法)可以有机地结合,使图表的审查更为准确和有效.

思路清晰,先做草图。

科技论文的分类就像它的定义一样,有很多种不同的分法。科技论文可从不同的角度,根据不同标准进行分类:按学科的性质和功能不同,可分为基础学科论文、技术学科论文和应用学科论文3大类;按论文内容所属学科、专业的不同,可分为数学论文、物理论文、化学论文、天文学论文、机械工程技术论文、建筑工程技术论文等等;按研究和写作方法的不同,可分为理论推导型学术论文、实(试)验研究型学术论文、观测型学术论文、设计计算型学...

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哇 真是 辛苦 估计 创新医学网的 工作人员更辛苦了