寫作課記錄(更新)

基本寫作概念 :

1. 寫作時應採用Top-down的方式，且每個段落應有清楚的主題句(underline)。

2. 英文學術寫作不要用縮寫，注意文法。

3. 適當斷句，盡量不要超過2、3行都沒句點，會很難讀。

4. 採用某種特定理論架構、觀點應說明理由。

5. 概念、字詞、句子間要有連貫性，適當舉例增加理解力，切勿突然冒出新名詞或新概念又未解釋。

6. 寫作時優點(大碗”牛肉”)不要放太後面。

7. 寫學術文章時宜精簡、直接，少用metaphor，清楚說明研究已完成的部分。

8. 若是某學者發展的模式，則應給予credit，清楚寫出發展者之名字。

9. 在描寫一個理論時，尤其是在social science領域，應該留意理論之發展背景及演進，對於其間的變化要有sense。

10. 撰寫概念時，先不要參考他人寫法，若自己可用中文完整描述才代表對概念了解。

圖表使用 :

1. 內文提到的概念，應該在內文也有說明，若有圖表，則圖表只是提供輔助的部分，不應讓人要一邊看文章還要一邊對圖。

2. 圖表是很重要的部分，也通常是大家不會跳過的部分，因此應該要製作的清楚明瞭且吸引人。

3. 引用他人圖表要清楚citation(且採用最新版本)，若有修改要註明，若使用原文(英文)圖表要中英並陳以使人較易理解。

4. 自製統計圖表，*符號比+優先出現。

5. Table是否要於內文中呈現或放入appendix需考量(1)期刊篇幅(2)工具知名度(3)易不易取得(4)是否為主要結果。

標題:

1. 在定標題時盡量用讓人易懂之詞彙，且需清楚定位研究目的。

2. 題目不要太大，要小、深入、且精確。

摘要:

1. 摘要要寫好才易被接受，否則reviewer還要往後看。

前言:

1.評估工具驗證之研究，前言不要只focus在心理計量，可在此多寫工具之介紹、特性、及優點、獨特之處，尤其當工具並非廣為人知時。

2. 可寫以前研究之不足，本篇之不同之處，較有說服力。

3.要和賣點連貫。

4.可能因為construct、dimension不確定才要validate，並非因可做rasch才做rasch，rasch不是主要賣點。
5.段落長短並非critical，重要的是該講的講了沒及連不連貫。

資料分析:

1.不用依分析流程寫，能讓人容易瞭解才重要

2.關於工具之介紹不用放在此

結論 :

1. 假若研究之drawback太多，結論就多保留一點。

2. 結論可放application、意義。
3.要和資料分析相呼應。

討論 :

1. 討論一開始以寫”finding”為主，之後再解釋與作結。

2. 討論可以優缺並陳，但限制中就不用講優點。

3. 不要過分解讀或太過篤定。
4. 起始句由paper result的數據開始寫。
5. 要呼應前言。

限制:

1. 研究中所遭遇之問題若已解決就非限制了。

2. 在描寫限制或缺點時，愈critical的應該擺在前面，沒那麼重要的則可以省略。

數值呈現:

1. Percentage通常寫到小數後一位，如26.8%

口頭報告:

1. 口頭報告，要有eye contact，投影片呈現重點即可，當報告時不需要照著投影片念，而更有彈性時(free talk)，功力就進步了。

撰寫計畫:

1. 國科會計畫注重創新與價值，有頁數限制但無字數限制，字體可用13號方便閱讀。

2. 國內的計畫書建議用中文寫，因為一半的reviewer可能沒興趣也非該領域之專家。

3. 已發表的paper版權已屬出版社，因此就算那時寫得很好需要參考時也要重新改寫，但心裡要有一個概念清楚的scope。

回覆審查意見:

1. 為了呼應問題要把reviewer的話cite起來或是使用之詞彙、概念要呼應。

2. 回覆時應給予簡單明確之Answer，立場不要搖擺不定，一下同意一下又不同意審查者之建議是不恰當的。

3. 假如不想修改，則要給人很大說服力，說明清楚原因，及說明所遺漏的部分是否嚴重。

4. Give evidence很重要，要說明根據什麼，且支持之證據。

5. 若接受意見，則response要寫出paper預期要改那些內容；可謝謝審查者之建設性意見，感謝其增加文章之廣度、深度。

6. 研究是難perfect的，所以there is no need to apologize for non-perfect，但要說明在什麼地方是不完整的，那裡有所遺漏，當作limitation，並可補充價值，若reveiwer很concern這個限制，就會reject。

字詞使用與名詞介紹:

1. ~exclusively(特別針對的)

2. Health literacy:評價、了解、取得、應用健康知識之能力。(中風久的人health literacy不見得好)

3. Propensity score:傾向分數(接受特定treatment 之probability)

4. 學術寫作不宜用besides,應改為in addition

其他:

1. 工具不夠好則預測概念也不好。

2. 完善之病歷紀錄可以幫助專業人員間之溝通及決定病人出入院之priority。

3. 回溯性研究要考量selection bias。

4. 不是練習越多次，practice effect就越大；增加練習時間，短期就可大量練習。

5. 美國ADL評估工具用FIM較多，對BI較不了解。

6. IADL評估工具很少驗證responsiveness，因為不容易。

7. 博論可自訂寫作格式及結構。

8. 加拿大常用”CHEDOKE”TEST。
9. Rasch並非驗證unidimention最好且唯一的方法。