当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT如何辅助academic writing?

今天想和大家分享一篇来自《Nature》杂志的文章《Three ways ChatGPT helps me in my academic writing》,如果您的日常涉及到学术论文的写作(writing)、编辑(editing)或者审稿( peer review),推荐继续往下看。

这篇文章发表于2024年4月8日,作者为葡萄牙学者Dritjon Gruda,是《Personality and Individual Differences》 和《Psychology of Leaders and Leadership》期刊的主编,一经刊发便在学术界引起广泛讨论。


论文润色提示词模板

生成式AI工具如ChatGPT的核心在于对上下文的依赖。当你使用ChatGPT润色论文某部分的清晰度时,首先需要明确背景:你的论文研究的主题是什么?核心论点又是什么?

Gruda教授文中推荐了非常实用的论文润色提示词模板,

  • 英文提示词模板

I’m writing a paper on [topic] for a leading [discipline] academic journal. What I tried to say in the following section is [specific point]. Please rephrase it for clarity, coherence and conciseness, ensuring each paragraph flows into the next. Remove jargon. Use a professional tone.

  • 中文提示词模板

我正在为某顶尖[学科]学术期刊撰写一篇关于[主题]的论文。在以下部分,我试图表达的是[具体观点]。请对其进行改写,以提高清晰度、连贯性和简洁性,确保段落之间过渡自然。避免使用黑话,采用专业且正式的语气。

请记住,ChatGPT的首次回复可能并不完美,你需要耐心的和它反复切磋,你可能需要完善指令或补充更多信息。

Gruda教授文中推荐了反复切磋提示词模板,

  • 英文提示词模板

This isn’t quite what I meant. Let’s adjust this part.

This is much clearer, but let’s tweak the ending for a stronger transition to the next section.
  • 中文提示词模板

这部分表达得还不够准确,我们来调整一下。

这已经清晰多了,但可以稍微修改结尾,让过渡到下一部分更加流畅。


审稿过程中提示词模板

ChatGPT在审稿过程中能够有效提炼论文的关键要点和需要评审的重点内容,同时协助梳理逻辑,清晰地表达评审意见,使反馈更加精准和专业。

Gruda教授文中推荐了非常实用的审稿过程中提示词模板,

  • 英文提示词模板
Assume you’re an expert and seasoned scholar with 20+ years of academic experience in [field]. On the basis of my summary of a paper in [field],where the main focus is on [generaltopic], provide a detailed review ofthis paper, in the following order: 1) briefly discuss its core content; 2) identify its limitations; and 3) explain the significance of each limitation in order of importance.
Maintain a concise and professional tone throughout.
  • 中文提示词模板

假设您是一位在[领域]拥有20多年学术经验的资深专家学者。根据我对该领域论文的总结,其中主要关注[总体主题],请按照以下顺序提供详细的评审意见: 1)简要讨论论文的核心内容; 2)指出论文的短板; 3)按照重要性顺序解释每个短板的意义。 请保持简洁且专业的语气。

然而,偶尔它的建议会胡说八道,作为审稿人必须能够区分他是否在胡说八道,因为,还没有工具能百分百做到这一点。


审稿反馈提示词模板

另外,ChatGPT为作者提供建设性的评审方面也是一个得力助手。

Gruda教授文中推荐了非常实用的审稿反馈提示词模板,

  • 英文提示词模板
After careful consideration, we have decided not to proceed with your manuscript.
On the basis of these notes, draft a letter to the author. Highlight the manuscript’s key issues and clearly explain why the manuscript, despite its interesting topic, might not provide a substantial enough advancement to merit publication. Avoid jargon. Be direct. Maintain a professional and respectful tone throughout.
  • 中文提示词模板

经过仔细考虑,我们决定不继续审理您的稿件。

根据以下几点意见,草拟一封给作者的信件。重点指出稿件存在的主要问题,并清晰地解释为何尽管该论文选题有趣,但其内容可能不足以为该领域的进展做出足够的贡献,因此不适合发表。避免使用行业黑话,直截了当,同时保持专业和尊重的语气。

参考:

Nature论文精读: ChatGPT如何辅助academic writing?

相关文章:

ChatGPT如何辅助academic writing?

今天想和大家分享一篇来自《Nature》杂志的文章《Three ways ChatGPT helps me in my academic writing》,如果您的日常涉及到学术论文的写作(writing)、编辑(editing)或者审稿( peer review)&a…...

Day 27 贪心算法 part01

贪心算法其实就是没有什么规律可言,所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。 不用花心思去研究其规律, 没有思路就立刻看题解。 基本贪心的题目 有两个极端,要不就是特简单,要不就是死活想不出来。 学完贪心之后再去看动态规划,就会了解贪心和动规的区别。…...

使用Python实现目标追踪算法

引言 目标追踪是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航、运动分析等多个领域。目标追踪的目标是在连续的视频帧中定位和跟踪感兴趣的物体。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV实现一个基本的目标追踪算法,并通过一…...

某科技研发公司培训开发体系设计项目成功案例纪实

某科技研发公司培训开发体系设计项目成功案例纪实 ——建立分层分类的培训体系,加强培训跟踪考核,促进培训成果实现 【客户行业】科技研发行业 【问题类型】培训开发体系 【客户背景】 某智能科技研发公司是一家专注于智能科技、计算机软件技术开发与…...

如何通过高效的缓存策略无缝加速湖仓查询

引言 本文将探讨如何利用开源项目 StarRocks 的缓存策略来加速湖仓查询,为企业提供更快速、更灵活的数据分析能力。作为 StarRocks 社区的主要贡献者和商业化公司,镜舟科技深度参与 StarRocks 项目开发,也为企业着手构建湖仓架构提供更多参考…...

Linux V4L2框架介绍

linux V4L2框架介绍 V4L2框架介绍 V4L2,全称Video for Linux 2,是Linux操作系统下用于视频数据采集设备的驱动框。它提供了一种标准化的方式使用户空间程序能够与视频设备进行通信和交互。通过V4L2接口,用户可以方便地实现视频图像数据的采…...

【前端】JavaScript 中 arguments、类数组与数组的深入解析

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: 前端 文章目录 💯前言💯什么是 arguments 对象2.1 arguments 的定义2.2 arguments 的特性2.3 使用场景 💯深入了解 arguments 的结构3.1 arguments 的内部结构arguments 的关键属性…...

Android 布局菜单或按钮图标或Menu/Item设置可见和不可见

设置可见和不可见 即 设置 显示和隐藏;是双向设置;什么情况显示,什么情况隐藏分判断的条件 它不同于删除和屏蔽,删除和屏蔽,覆盖是单向的,不可逆转的。它间接等于单向的隐藏!!&…...

|| 与 ??的区别

?? : 空值合并运算符, 用于在左侧操作数为 null 或 undefined 时返回右侧操作数 let name null // null 或者 undefinedlet defaultName defaultNamelet displayName name ?? defaultNameconsole.log(displayName) // defaultName || : 逻辑或,…...

wordpress获取文章总数、分类总数、tag总数等

在制作wordpress模板的时候会要调用网站的文章总数分类总数tag总数等这个数值&#xff0c;如果直接用count查询数据库那就太过分了。好在wordpress内置了一些标签可以直接获取到这些数值&#xff0c;本文整理了一些常用的wordpress网站总数标签。 文章总数 <?php $count_…...

pytest 通过实例讲清单元测试、集成测试、测试覆盖率

1. 单元测试 概念 定义: 单元测试是对代码中最小功能单元的测试&#xff0c;通常是函数或类的方法。目标: 验证单个功能是否按照预期工作&#xff0c;而不依赖其他模块或外部资源。特点: 快速、独立&#xff0c;通常是开发者最先编写的测试。 示例&#xff1a;pytest 实现单…...

C#里怎么样自己实现10进制转换为二进制?

C#里怎么样自己实现10进制转换为二进制&#xff1f; 很多情况下&#xff0c;我们都是采用C#里类库来格式化输出二进制数。 如果有人要你自己手写一个10进制数转换为二进制数&#xff0c;并格式化输出&#xff0c; 就可以采用本文里的方法。 这里采用求模和除法来实现的。 下…...

Kafka-Consumer理论知识

一、上下文 之前的博客我们分析了Kafka的设计思想、Kafka的Producer端、Kafka的Server端的分析&#xff0c;为了完整性&#xff0c;我们接下来分析下Kafka的Consumer。《Kafka-代码示例》中有对应的Consumer示例代码&#xff0c;我们以它为入口进行分析 二、KafkaConsumer是什…...

Js-对象-04-Array

重点关注&#xff1a;Array String JSON BOM DOM Array Array对象时用来定义数组的。常用语法格式有如下2种&#xff1a; 方式1&#xff1a; var 变量名 new Array(元素列表); 例如&#xff1a; var arr new Array(1,2,3,4); //1,2,3,4 是存储在数组中的数据&#xff0…...

React 第八节组件生命周期钩子-类式组件,函数式组件模拟生命周期用法

概述 React组件的生命周期可以分为三个主要阶段&#xff1a; 挂载阶段&#xff08;Mounting&#xff09;&#xff1a;组件被创建&#xff0c;插入到DOM 树的过程&#xff1b; 更新阶段&#xff08;Updating&#xff09;&#xff1a;是组件中 props 以及state 发生变化时&#…...

Dubbo源码解析-服务调用(七)

一、服务调用流程 服务在订阅过程中&#xff0c;把notify 过来的urls 都转成了invoker&#xff0c;不知道大家是否还记得前面的rpc 过程&#xff0c;protocol也是在服务端和消费端各连接子一个invoker&#xff0c;如下图&#xff1a; 这张图主要展示rpc 主流程&#xff0c;消费…...

svn 崩溃、 cleanup失败 怎么办

在使用svn的过程中&#xff0c;可能出现整个svn崩溃&#xff0c; 例如cleanup 失败的情况&#xff0c;类似于 这时可以下载本贴资源文件并解压。 或者直接访问网站 SQLite Download Page 进行下载 解压后得到 sqlite3.exe 放到发生问题的svn根目录的.svn路径下 右键呼出pow…...

【Linux系列】NTP时间同步服务器搭建完整指南

在分布式系统和高可用环境中&#xff0c;时间同步是至关重要的。特别是对于银行、金融等关键业务系统&#xff0c;精准的时间同步不仅关系到系统的稳定性&#xff0c;还直接影响交易处理、日志管理、日终结算等功能。本文将介绍NTP&#xff08;Network Time Protocol&#xff0…...

go 结构体方法

在 Go 语言中&#xff0c;结构体方法是指附加到结构体类型上的函数。这些方法可以通过结构体的实例来调用。方法的接收者&#xff08;receiver&#xff09;指定了该方法属于哪个结构体类型。接收者可以是一个值类型或指针类型。 定义结构体方法 下面是如何为一个结构体定义方…...

DHCP服务(包含配置过程)

目录 一、 DHCP的定义 二、 使用DHCP的好处 三、 DHCP的分配方式 四、 DHCP的租约过程 1. 客户机请求IP 2. 服务器响应 3. 客户机选择IP 4. 服务器确定租约 5. 重新登录 6. 更新租约 五、 DHCP服务配置过程 一、 DHCP的定义 DHCP&#xff08;Dynamic Host Configur…...

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周&#xff0c;有很多同学在写期末Java web作业时&#xff0c;运行tomcat出现乱码问题&#xff0c;经过多次解决与研究&#xff0c;我做了如下整理&#xff1a; 原因&#xff1a; IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致&#xff0c;Windows 系统控制台…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段&#xff1a; 构建阶段&#xff08;Build Stage&#xff09;&#xff1a…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画(ArkTS)文档的结构化整理,通过层级标题、表格和代码块提升可读性:

一、属性动画概述NETX 作用&#xff1a;实现组件通用属性的渐变过渡效果&#xff0c;提升用户体验。支持属性&#xff1a;width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项&#xff1a; 布局类属性&#xff08;如宽高&#xff09;变化时&#…...

练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)

一、结构体大小的计算及位段 &#xff08;结构体大小计算及位段 详解请看&#xff1a;自定义类型&#xff1a;结构体进阶-CSDN博客&#xff09; 1.在32位系统环境&#xff0c;编译选项为4字节对齐&#xff0c;那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少&#xff1f; #pragma pack(4)st…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

GO协程(Goroutine)问题总结

在使用Go语言来编写代码时&#xff0c;遇到的一些问题总结一下 [参考文档]&#xff1a;https://www.topgoer.com/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/goroutine.html 1. main()函数默认的Goroutine 场景再现&#xff1a; 今天在看到这个教程的时候&#xff0c;在自己的电…...

PostgreSQL——环境搭建

一、Linux # 安装 PostgreSQL 15 仓库 sudo dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm# 安装之前先确认是否已经存在PostgreSQL rpm -qa | grep postgres# 如果存在&#xff0…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上&#xff0c;对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...