法医学杂志

期刊简介

  《法医学杂志》(CN 31-1472/R,ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月,由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办,是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊,1996年改为每期64页,2005年改为每期80页,2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸,采用了图文混排方式。

  《法医学杂志》的办刊宗旨为:提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息,为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务,促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。

  《法医学杂志》刊登的主要内容包括:法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果,也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章,全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。

  开设的栏目有:研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。

  主要作者和读者群为:公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者,各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人,高校法医院系、法律系的师生,卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。

  本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针,在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高,实用性强,栏目内容丰富,版面设计合理,图表制作精确,印刷装帧精良,深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。

  本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录,是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中,被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月,获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。

  根据期刊引证报告最新统计,《法医学杂志》影响因子逐年上升,目前在法医学类期刊中,其影响因子名列榜首。

               

毕业设计中摘要的写作方法及注意事项(附实例说明)

时间:2024-03-20 09:42:07

毕业设计中摘要的写作方法及注意事项

写作方法:

1、简洁明了:摘要应简短、清晰,并快速传达研究的核心内容。通常建议字数在150-300字之间。

2、概括全面:摘要应包含研究的目的、方法、主要结果和结论。这四个部分是摘要的基本构成。

3、使用第三人称:避免使用“我”、“我们”等第一人称代词,保持客观的描述。

4、避免冗余:不要在摘要中重复题目中的信息或使用不必要的修饰词。

5、注意时态:通常,描述研究方法和结果时使用过去时,而描述结论或意义时可能使用现在时。

6、关键词:有些学校或期刊要求提供关键词,这些词应反映研究的核心内容。

注意事项:

1、不要引入新的信息:摘要中不应包含正文中未提及的信息。

2、避免直接引用:摘要中通常不直接引用文献。

3、检查准确性:确保摘要中的信息都是准确无误的,没有误导性的内容。

4、最后撰写:虽然摘要位于论文的开头,但建议在完成全文后再撰写摘要,以确保涵盖所有关键点。

实例说明:

题目:基于深度学习的图像分类算法研究

**摘要:**本研究旨在开发一种基于深度学习的图像分类算法,以提高分类的准确性和效率。通过构建一个卷积神经网络模型,并使用大规模图像数据集进行训练,我们实现了高效的图像特征提取和分类。实验结果表明,与传统的图像分类方法相比,该算法在分类准确率上提高了10%以上,同时具有更快的处理速度。本研究为图像分类领域提供了新的思路和方法,有望在实际应用中发挥重要作用。

上述摘要首先明确了研究的目的(开发基于深度学习的图像分类算法),然后简要描述了方法(构建卷积神经网络模型并使用大规模数据集训练),接着给出了主要结果(分类准确率提高10%以上,处理速度更快),最后指出了研究的意义(为图像分类领域提供新思路和方法)。这样的摘要既简洁又全面,符合摘要的写作要求。