如果说引言是论文的起点，那么“结果与讨论”部分则是论文的核心战场，是决定评审热和和读者是否接受你的研究结论的关键部分。不仅要“展示结果”，更要“构建论证逻辑链条”，完成从“观察”到“认知”的转化。具体而言，它要回答“有什么？（结果）“和”为什么？（机理）“，核心任务是以研究结果为基础，论证这些结果为何可信、为何重要、为何创新。

“结果”部分的功能定位：呈现支撑论文主张的核心数据与实验观察；论证（以图表所展示的变量间关系和趋势）创新点（亮点），回应引言中提出的研究问题和假设。

为了支撑文章创新点，做到有效、有力论证，在准备“结果与讨论”部分之前，必须考虑2个最基本的问题：

1）（在一堆研究数据中）如何合理地选取结果？

2）如何有效呈现这些结果？以及排列次序？

一、如何选取关键结果？—从“有数据”转向“有逻辑、有价值”

1. 回归文章核心：你的创新点需要什么坚实结果作为论据？

为了支撑文章创新点，不能面面俱到，而要有所取舍。论文的“结果”部分不是数据陈列室，而是你科学论证的“证据链”。所以，选什么数据，必须以“支撑创新点”为导向，而不是“我有啥数据就放啥”。这里回归文章“初心“-创新点，思考以下基本问题：

-（再次叩问）我的创新点是什么？（新材料、新方法、新规律、新机制？）

-要论证这个创新点，我最需要哪些关键数据作为“证据”？

-这些数据中，哪些最具说服力，最直观展现出趋势、差异、规律？

譬如，如果有一项研究，其目的是“提出了一种改性碳纤维复合材料，其拉伸强度在高温下仍保持稳定”，那你至少要选取以下类型结果：

在常温 vs. 高温条件下的拉伸强度对比（核心功能数据）；材料的显微结构或成分分析（解释机制）；与传统碳纤维材料的性能对比（展示相对优势）；多组实验的重复性结果（显示数据稳定性与可靠性）；

不建议：

与主题无关的其他性能数据（如电导率、硬度等），除非有明确支撑作用；重复性太高的数据，或者变化趋势不明显的数据。

2. 选择“最有说服力”的结果呈现方式：优先选“趋势+对比”型数据

对读者和审稿人来说，“一眼看到不同”远比“表格里的小数点”更有说服力。因此，优先选择这些类型的数据呈现：多组条件对比（A组 vs  B组）；参数变化趋势（随着时间/温度/浓度等）；统计显著性分析（带误差棒的图）；成功/失败实验对照（证明方法/设计的有效性）；

3. 图表优先于文字，但图并不是越多越好。

“每张图表回答一个科学问题” 是最实用的图表设计原则。

质量很好的图，其主要特征：一眼就看出趋势或变化；有明确的变量/条件说明；图注能独立解释核心内容；和论文逻辑主线紧密相关。

不建议：

图中信息太杂，变量太多，看不清主旨；一张图里放了六个条件对比，看不出哪个是关键；图注和正文内容重复，无增量信息。

二、如何呈现这些结果？—让“数据”真正变成“论证”

即使选了对的数据，也要靠组织逻辑让它们变成“证据链条”。这涉及两个关键步骤：

1. 按“科研逻辑”排列，而非“实验顺序”摆放。

初学者常常一股脑“按实验顺序”展示数据，结果写成流水账。正确的方式是—围绕研究目标，构建数据的“论证路径”。

譬如，你提出一个“新界面处理方法能提升复合材料疲劳寿命”的观点，你的结果逻辑可以是：

现象层：疲劳寿命曲线明显上升（图1）；机制层：显微结构显示界面增强（图2）；理论层：疲劳裂纹扩展速率降低（图3）；对比层：与传统处理方式对比（图4）；稳定性验证：不同加载频率下仍稳定（图5）。

整个“结果”部分就形成一个完整的证据闭环，每个图像支撑一点，最后一口气撑起你的创新主张。

2. 结果描述方式：精简、重点突出、配合图表

“一段文字 + 一张图“是最常见的结果呈现单元。写作中应注意：

先“说”再“图”：先用一句话总结图表主要发现（不要图先行）；不重复图注：图注写方法、条件，正文写发现、趋势；避免平铺直叙：“如图*所示，X增加，Y增加”，这是在“翻译图”；最好写“X处理明显增强了Y，提升了A性能”。

一个好句式：“如图*所示，经过处理后的样品强度提升了26%，表明新工艺在保持刚度的同时显著改善了延展性。”

3. 正文结构建议（每个子节结果）

每一个“结果子节”可以这样构建：

这样写作结构清晰、紧凑，且为讨论铺垫逻辑基础。 

三、小结：一句话原则

“不是为了展示你有多少数据，而是用最少、最强的数据，并通过有力的逻辑论证，把你的创新点讲清楚。”请记住这句话，它几乎可以作为“结果”写作的座右铭。

（注：文章来源于“科教拾贝”公众号）