论文数据采集一般以几年为例子

研究论文主要是收集数据，通过一定的方法进行假设的检验，展示结果，讨论。这也是研究论文最常见的格式。研究论文最核心的内容，就是原创性和新的知识。因为这是人们从科学领域获得并且记录新知识的最重要方式。方法和技术论文这种论文一般介绍新的软件或者新的方法、新的工作流程或数据标准，如Darwin Core数据交换标准，植物标本图像采集的流程和具体要求等。生态学中常用的vegan程序包，分子系统学中建立进化树的RAxML软件，作者都撰写了相应的论文。论文中介绍软件研发的背景、目的，实现的主要功能以及和其他软件相比的优势等，一般还会提供一个或者几个研究实例。如果软件或算法得到的了广泛关注，文章的引用率往往会很高。 数据论文一般只介绍数据以及数据采集和生成的过程，或者标准化的过程，并提供初步的统计图表等。例如介绍CHELSA气候图层的论文，介绍植物功能性状数据库TRY的论文等。一般来说，数据都在Dryad, Figshare, Github等网站，或者专门设立网站将数据公开。这类论文可能比较短，而且不包括对数据的深入分析。数据论文也可能是某地区的生物多样性编目，如某地区的物种名录及其濒危等级评估等。 综述综述是对某一个领域的研究现状进行总结、评述和展望的论文。国际上的主流学术期刊，一般以研究性论文为主，但也会发表少量综述，一般为约稿。部分期刊，如Trends in Ecology and Evolution, Annual Reviews上的论文以综述为主。这些论文，大多是某学者取得很高的学术声望后，由期刊的编辑发邀请函，请该学者围绕领域内的某一问题撰写的。综述论文往往涉及大量文献。一般的研究论文，参考文献数量很少超过100篇， 且一般在80篇以下，而综述性论文，为了详细介绍研究进展等，往往从学科的历史、现状、问题、展望等多方面进行论述，因此参考文献也较一般的研究论文多得多。阅读好的综述论文，有助于快速了解某一个领域的动态，把握学科的发展方向，也能帮忙快速找到以前忽略的重要文献，因此是了解某一领域的首选。 观点述评一般是学者对某一研究进展，或者现象表达个人观点的论文，在一定程度上接近综述，但由于篇幅所限，很难展示某一领域的全貌。一般来说，对某一问题持不同观点的学者， 可能在期刊的同一期，或者附近的几期内刊登论文。例如植物分类学家Maarten J M Christenhusz将蕨类植物的属名分类系统进行了大量合并，而一些蕨类专家对此持反对态度，因此在Taxon杂志上发表论文互相驳斥对方的观点。观点述评一类的论文，当然也要用数据支撑自己的观点，做到有理有据。 编者按一般是主编对某一期的若干篇论文进行简要的评述，也可能是基于该期发表的论文做进一步的呼吁（如怎样有效保护野生动植物）等。编者按一般是期刊编委会成员或者特邀编委撰写的，对于了解学科动态有一定的指导意义。 meta分析一般是从不同的研究论文提取数据， 再进一步分析，一般也进行假说检验，形式上介于研究论文和综述之间

写论文数据应该选21年数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。