Когда использовать простое прошедшее или настоящее совершенное время в научных статьях?

Каковы наилучшие правила для научных статей , чтобы решить, следует ли ставить предложение в простое прошедшее или настоящее совершенное время?

Пример

Шапиро и др. (2012) используют настоящее совершенное время в следующем предложении:

В этом исследовании мы обнаружили важный и неожиданный механизм [...]

Против:

В этом исследовании мы обнаружили важный и неожиданный механизм [...]

Ответы (2)

Это приводит к вопросу о личном вкусе — не существует редакционного стандарта, диктующего ту или иную форму, — но, как правило, я считаю, что лучше всего, по возможности, излагать вещи в простом, декларативном настоящем времени. Например:

В этом исследовании мы раскрываем важный и неожиданный механизм [...]

Утверждения в настоящем времени имеют двойное преимущество: они звучат солидно и авторитетно, а также привлекают читателя вместе с вами по мере развития аргумента (как будто вы показываете им в реальном времени то, что вы делаете, а не рассказываете им постфактум о том, что вы сделали). . Это может звучать немного властно, пока вы к этому не привыкнете, но имейте в виду, что когда вы пишете научную статью, вы явно представляете себя авторитетом в предмете. Не стесняйтесь играть роль.

Дорогой Тед Ригли, это очень интересно и дает мне пищу для размышлений, большое спасибо!
  • Используйте простое прошедшее время для утверждений, которые были верны в прошлом, но больше не актуальны/истинны и т. д.
  • Используйте настоящее совершенное время для утверждений, которые были истинными и все еще истинными утверждениями.

Это техника, которую вы можете использовать при написании научных статей. Поскольку вы хотели бы поддержать свою позицию, вы можете использовать эту технику, чтобы тонко улучшить позицию своей статьи.

Примеры:

After the first paper about support vector machines, hundreds of studies published.

Такое использование тонко намекает на то, что вспомогательные машины Vector больше не очень важны.

After the first paper about neural networks, thousands of studies have been published.

Такое использование означает, что нейронные сети по-прежнему очень важны.