大家都知道现在申请名校的除了标化成绩外，软性实力非常重要，其中论文则是软性实力中相当有含金量的一个代表。

因此我们经常会建议学生在本科期间多做一些科研活动，学生完成科研的整个流程，涉及科研的各个方面。学生的科研思维、科研素养和创新能力的各个方面都能得到提升，学校也能从整个科研项目中全方位的了解学生。且科研成果--论文的发表，也能从侧面体现学生在学术中的英语应用能力。

既然科研论文如此重要，那我们就来看看学术论文通常有哪些吧~

1）综述型论文（通常需要2个月时间，高级别期刊需要的时间更长）
综述型论文围绕某一个研究问题展开，总结前人研究该问题得到的成果。面向的读者往往是对该领域同样有兴趣但不甚了解的研究者，范围较广。阅读综述可以节省读者查找文献总结发展脉络的时间。综述型的论文所需要的步骤往往只涉及“读”与“写”，即查找和阅读文献，理清文献之间的关系概括文献的核心信息。当然简单的罗列关键信息往往得不到主编的青睐，作者需要展现从多渠道提取信息的能力并总结成系统知识或简单的图表。作者也会在综述论文里表达自己的想法观点，但通常不会有验证过程。

2）纯理论型论文（通常需要4个月甚至更长的时间）
纯理论型论文往往以提出猜想或延伸／推翻某个理论为契机，纯理论型论文往往证明过程较长，需要很深的数学基础和对该领域的理解能力，在短时间科研项目中可能存在推导不出结果的风险 。 纯理论型的文章虽然不会讲述应用场景，但为了求解模型也时常涉及数值分析和计算机模拟结果的部分。纯理论型的文章由于晦涩难懂，读者范围往往局限于该领域资深研究者。普通读者更多会从综述论文中了解文章信息。纯理论型文章发表的难度往往取决于作者的背景，因此历史上存在许多优秀理论文章被埋没的例子。可能研究心血很多但不被杂志主编所理解。

3）实证型论文（通常需要4到5个月时间，能够体现学生的综合分析能力、逻辑思维能力以及对专业认知的深度和广度）
实证型论文往往以验证某个理论或应用理论至某个实际场景为契机。实证型论文引入新的数据集，从原有的理论出发，通过一系列统计分析和假设试验来查看理论的用途。论文往往不会简单的论证理论的正确与否，可能会通过修改一些模型的参数来讨论理论适用情形，也可能会直接比较模型在不同数据集中的应用情况。实证型论文会给出理论与实际的差异引导其他研究者完善理论。实证型文章需要的时间主要取决于数据的复杂程度和统计验证的繁琐程度。譬如简单的回归分析和人工智能神经网络模型的估计需要的步骤是明显不同的。同时庞大细致的数据集的处理对学生的编程能力有比较高的要求，需要熟练运用统计编程软件（STATA, SAS, SPSS, R, Matlab, Python等）来处理庞杂的数据。实证型的文章读者范围比理论型文章更广，但一般也需要有该领域的理论基础才能阅读。实证型论文虽然在理论推导方面所花的时间不多，但是也有文献回顾的部分，在搜集和总结其他论文方面所花时间往往不少于综述型文章的写作。

4)理论实证结合型论文（通常需要4到5个月时间，能够体现学生的综合分析能力、逻辑思维能力以及对专业认知的深度和广度）
结合型的论文为了开发理论的严谨性和实证理论的完善性，往往需要比较长的篇幅才会对主编有一定的吸引力。与实证论文不同的是，结合型论文的理论部分不会只更改参数或对原有理论进行简单修改。而是提出一些突破性的进展，在实证部分使用数据和计算机编程进行反复验证。作者可以选择篇幅的侧重但实证部分一般只是作为辅助。但是为了能阐述理论的实际用途，结合型文章的理论部分一般会比纯理论型文章易懂，因此面向的读者也更多。结合型的论文由于两者兼顾和篇幅原因所以一般出论文的时间都比较长。这样的论文可能也会有更多可以被攻击的地方因此修改所需的时间也较长。