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陆成看了看现在的时间。
才七点不到,而有了系统的帮助,陆成几乎有了过目不忘的本领。
这样一来,他扫过的所有文章的数据,都是自动地被系统提取到了面板上。
陆成只要按照这些数据,往excel上一填,瞬间所有的数据,都抽取了出来。
陆成学过统计学,也翻过书,现在加上超强的记忆力和提取能力,他很清晰自己需要对这些数据做哪些处理。
没多久,陆成的图,就在R语言的转换下,搞了出来。
而且陆成百度了之后,还是直接按照四大医学期刊的作图格式来画的图。
简洁,好看。
医学作图,越简洁地能够表达出你要表达的全部意思,就越好看。
并不是越多就越好。
图处理完了后,陆成再看时间,竟然才七点半。
他觉得,这系统简直就是为写文章准备的,有它自动帮着提取数据和处理数据,自己只要在软件上照样画葫芦,这还不简单?
而且,这系统似乎在陆成百度之后,竟然连代码都给带到了面板上。
若是普通人做这些准备。
收集文献三天以上。
提取数据又至少需要半个月甚至一个月的时间,再加上跑图,找资料,又要半个月甚至一个月的时间,才能完成他半个小时就能够跑完的图和表格。
有了这些准备,陆成自然而然地打开了word文档。
开始编辑文章了。
陆成本来的英语修为就不错,而且医学的文章,不讲究什么辞藻华丽,只要通顺,易懂,不有语法和格式错误即可。
陆成虽然没有写过文章,但是可以去看其他人写的这种文章嘛。
简介。
Abstract。
从背景、方法、结果到结论,陆成又才花了十几分钟。
这种有了数据,而且还会英语,写起文章来,真的不要太快。
就在陆成把这些编辑完后,系统的面板上,竟然还帮他检查出了几处语法错误。
陆成赶紧拍了拍头,暗道大意了。
然后开始introduction。
背景的介绍,就是要通过海量的文献,找出依据论点来,支撑自己的文章结论。
陆成没办法,又只能去翻看其他写过的meta。
一一对比,把有用的语句提炼出来后,更改格式和写法,再用endnote把参考文献编辑好。
一个小时后,一篇一千多字的introduction,竟然就被他搞出来了。
而且陆成再读了一遍,并没有太多的错误。
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