科研写作是学术交流的重要手段，而词汇是构建学术语言的基础。掌握科研写作的核心词汇，不仅有助于提高写作效率，还能有效跨越语言障碍，使你的研究成果得到更广泛的认可。以下是一些科研写作中常用的核心词汇及其用法，帮助你提升写作水平。
一、科研方法相关词汇
1. 实验方法
Experiment: 实验
例句：The experiment was designed to test the effects of temperature on enzyme activity.
代码：”`python
设计实验以测试温度对酶活性的影响
temperature = [25, 37, 50] # 温度设置 enzyme_activity = [] # 酶活性数据 for temp in temperature:
进行实验并记录酶活性
enzyme_activity.append(measure_enzyme_activity(temp))
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Observation: 观察
例句：Observations were made using a microscope to study the cellular structure.
代码：”`python
使用显微镜观察细胞结构
from microscope import observe_cell_structure cell_structure = observe_cell_structure()
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2. 数据分析
Data analysis: 数据分析
例句：Data analysis was performed using statistical software to identify trends.
代码：”`python
使用统计软件进行数据分析以识别趋势
import statistics data = [1, 2, 3, 4, 5] trend = statistics.trend(data)
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Statistical significance: 统计显著性
例句：The results were found to be statistically significant at p < 0.05.
代码：”`python
结果在 p < 0.05 的水平上具有统计显著性
from scipy import stats p_value = stats.ttest_ind(group1, group2) if p_value < 0.05: print(“结果具有统计显著性”)
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二、科研结果相关词汇
1. 结果描述
Result: 结果
例句：The results indicate that the new drug is effective in treating the disease.
代码：”`python
结果表明新药对治疗疾病有效
if treatment_effective: print(“新药对治疗疾病有效”)
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Conclusion: 结论
例句：The conclusion drawn from the study is that the hypothesis is supported by the evidence.
代码：”`python
从研究中得出的结论是假设得到了证据的支持
if hypothesis_supported: print(“假设得到了证据的支持”)
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2. 结果展示
Graph: 图表
例句：A graph was used to illustrate the relationship between the variables.
代码：”`python
使用图表展示变量之间的关系
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x, y) plt.xlabel(‘X轴’) plt.ylabel(‘Y轴’) plt.title(‘变量关系图’) plt.show()
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Table: 表格
例句：A table was provided to summarize the key findings of the study.
代码：”`python
提供表格总结研究的关键发现
table = { ‘变量1’: [1, 2, 3], ‘变量2’: [4, 5, 6] } print(“变量1: “, table[‘变量1’]) print(“变量2: “, table[‘变量2’])
”`
通过掌握这些核心词汇，并结合实际案例进行学习和应用，相信你能够在科研写作的道路上越走越远。同时，不断积累词汇和提升写作技巧，将有助于你更好地跨越语言障碍，展示你的研究成果。