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1. Abstract（摘要）
标准摘要由五句话组成，覆盖五个层次：
Introduction（研究缘由）：说明进行本项研究的背景与原因，指出现状中本研究的缺失或已有研究存在的不足。
Method（研究方法）：明确本研究采用的方法。
Data（验证数据）：说明用于验证方法的数据类型与来源。
Results（研究结论）：呈现从研究得出的主要结论。
Implication（意义）：阐述结论在理论及实践上的价值。
2. Introduction（引言）
2.1 Research Background（研究背景）
证明研究问题的重要性，如该问题造成的损失严重，则研究具有显著意义。
2.2 Research Problem（研究问题）
在背景基础上，明确要研究的具体问题或方面，并指出该研究可解决哪些现实问题。
2.3 研究现状
概述他人已做的工作及其发现。
2.4 现存不足
分析他人未做或做不好的部分，并说明这些不足可能带来的严重后果。
2.5 Objective & Scope（研究目标与范围）
-
Objective：本研究要解决的核心问题。
-
Scope：界定研究范围（例如洪水后有10个后续问题，本研究仅聚焦其中6个关键问题）。需在文献综述中解释为何选取这些问题而舍弃其他。
3. Literature Review（文献综述）
目的：证明研究目标有意义，研究方法可靠有效。包含三层内容：
选题合理性（Justification）
针对做过但未做好或未开展的研究问题，让读者认同本研究的价值。
现存文献参考价值
提炼对本研究有用的分析工具与成果。
跨领域借鉴
借鉴非直接相关领域的研究方法。
注意：文献综述不是简单罗列文献，而是发现问题并辩护研究目标与方法。
4. Method（研究方法）
研究策略：概括研究过程。
数据采集方法：基于对研究问题的深入理解，确定所需数据类型（变量）、数据结构及采集周期。
数据分析方法：包括数学分析、逻辑推理、统计建模等。
-
统计建模流程：模型建立 → 模型校验（计算） → 模型推断（计算结果） → 模型评价与对比。
5. Data（数据）
围绕数据本身进行简要描述，包含：
数据来源与采集周期、描述性统计值（均值、方差、中位数、极值等）。
初步处理方法：如清洗、转换、标准化等。
6. Results（结果）
基于所选数据分析方法（建模及推断过程）呈现模型分析结果。
特点：
严格受数据分析方法框架约束。
清晰陈述研究发现，不作过多解释或引申。
7. Discussion（讨论）
聚焦于重要结果（不必涵盖全部结果）。
横向/纵向对比：
-
自身结果间的比较
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与他人结果的比较
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若存在差异，分析成因（增强研究重要性）。
三重境界：
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得出与别人相同的结果（意义较小）。
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得出不同结果但不分析原因（需升华）。
-
得出不同结果并进行成因分析（高水平）。
与Results的区别：Discussion打破结果原有顺序，提炼最具价值的发现，并进行抽象阐释。
8. Conclusion（结论）
标题可为Conclusion，但实际包含四个方面：
研究过程综述（期刊论文可不写，学位论文必须写）。
研究结论：对Results与Discussion的进一步抽象与概括，而非简单复述。
Implication：研究成果对该领域的贡献与启示（侧重启示）。
Limitation：承认即使在研究范围内（Scope），因数据有限或方法不完善所带来的局限性。
-
成因两方面：Scope造成的局限；数据与方法的局限。
9. Future Study（未来研究）
基于：
对Limitation的认识
对Conclusion中Implication的认识
提出后续研究课题。
✅ 总结：
这套框架的优势在于逻辑闭环——从选题合理性论证到方法辩护、数据采集与分析、结果呈现与讨论、结论升华及局限反思，再到未来研究方向，覆盖了SCI论文的完整结构与高分写作要点。
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