你好!我是王啟樺 👋
在006期我們講解了紅色良品,今天繼續005期中提到的「藍色良品」。
藍色良品的定義,是資訊塊筆記 (Information Block Note),其主要的功能,
就是在你讀學術Paper時,對Paper裡面的各個段落去做的筆記。
學術Paper的段落與一般文章的段落,有3個主要的不同:
段落目的與主題句相當明確
理論與證據支撐的相當重要
論證邏輯與與全篇論輪有深度連結
段落目的與主題句相當明確
在學術Paper中,每個段落基本上都需要有很明確的「主題句 (topic sentence)」。
這個主題句需要緊緊圍繞Paper討論的主題展開。
舉一個具體的學術段落當例子:
可以看到,這個段落的主題句,其實是前兩句話一起表達出來:
Deep Generative Models有驚人的表現,但問題是他會「記住」訓練數據,造成隱私隱患。
反觀一般的文章,在段落結構上可以很鬆散,不一定要有明確的主題句,
甚至段落常常只是用來做敘事與描述。
這個「對主題句的意識與要求」,也是學生剛開始學習學術寫作時,需要重點練習的心態。
理論與證據支撐的相當重要
學術段落往往需要引用文獻、理論或數據來支撐論點,並且在段落中清楚展示證據與分析。
舉同一個具體的學術段落當例子:
可以看到,作者在提到「生成式建模 Generative Modeling」與「監督式學習 Supervised Learning」分別引用了許多文獻,以支持此段落中提到的概念的相關細節。
反觀一般文章的段落,通常重視文字表達與敘事,或僅做概念式描述,不太需要引用嚴謹的文獻證據。
這個「對論據支撐的意識與要求」,也是學生剛開始學習學術寫作時,需要重點練習的心態。
論證邏輯與與全篇論文有深度連結
在學術 Paper 中,段落之間彼此呼應,並且與整篇論文的研究問題或論證脈絡緊密結合,每段都必須為核心論點服務。
再舉同樣的學術段落以及其下一段:
可以看到,第一段的主角是「Deep Generative Models」的「Training Data Memorizing」問題,而第二段仍然是「Generative Model」被稱為「Data-Copying」的「Memorization」行為。
這體現了學術文章,段落與段落之間,有強烈的連結,來探討與詮釋整篇論文的研究主題。
反觀一般文章段落,擇較注重可讀性或故事情節的銜接,段落與段落之間的關係可有更大的彈性和多元寫作方式。
這個「對論證邏輯的意識與要求」,也是學生剛開始學習學術寫作時,需要重點練習的心態。
啊,15分鐘到了,我們下一期繼續聊。
P.S. 關於「紅藍黃良品」更詳細的解說,可以參考我上一次的免費公開講座:
而如果想進一步學習整個流程,可以參考我於2024年7月的會員講座.