在学术论文写作中,研究概要（也称为研究摘要或内容提要）是整篇论文的浓缩精华，它以简明扼要的形式向读者呈现研究的核心内容，包括研究背景、目的、方法、主要结果和结论，研究概要通常位于论文正文之前，篇幅有限（一般字数在200-300字之间，但具体要求需根据期刊或学校规定调整），却承担着吸引读者、快速传递研究价值的重要功能，撰写研究概要需要遵循特定的结构和逻辑，确保信息完整且精准，避免冗余和模糊表述，以下从核心要素、撰写步骤、注意事项及常见误区等方面，详细说明如何在论文中撰写高质量的研究概要。

研究概要的核心要素 需涵盖论文的“骨架”信息，具体包括以下五个关键部分，各部分需紧密衔接，形成逻辑闭环：

研究背景与意义 的开篇需简要说明研究领域的现状、存在的问题或尚未解决的争议，从而引出研究的必要性，这部分应避免泛泛而谈，而是聚焦于具体的研究空白，“当前关于人工智能在医疗诊断中的应用研究多集中于影像分析，而在慢性病风险评估领域的模型优化仍存在样本量不足、特征维度单一等问题。”通过明确研究背景，读者能快速理解研究的现实意义和学术价值。

研究目的与问题

在背景铺垫后,需清晰阐述研究的核心目标，即本研究旨在解决的具体问题或验证的假设，研究目的应与背景中的研究空白一一对应，避免过于宽泛或模糊。“本研究旨在构建一种融合多源数据（电子病历、生活习惯指标、基因数据）的慢性病风险评估模型，提升预测准确率并解释关键影响因素。”若研究包含多个子目标，可按优先级或逻辑顺序简要列举。

研究方法与设计

方法是研究科学性的核心体现,概要中需简要说明研究采用的方法论（如实验法、问卷调查法、案例分析法、数据建模等）、数据来源（样本量、抽样方法）、工具或技术（如特定软件、算法模型）以及实施步骤。“本研究采用回顾性队列研究方法，收集某三甲医院2025-2025年5000例糖尿病前期患者的临床数据，利用随机森林算法构建预测模型，并通过SHAP值解释特征重要性。”关键信息需具体（如样本量、算法名称），但无需展开细节（如问卷设计的具体题项）。

主要结果与发现

结果是研究价值的直接体现,需客观呈现核心发现，包括数据支撑的关键结论（如统计显著性、模型性能指标、相关性分析结果等），避免罗列所有细节，而是聚焦与研究目的直接相关的最重要结果。“模型测试集AUC达到0.92，准确率为88.7%，其中血糖波动指标（OR=2.34，P<0.01）和BMI（OR=1.87，P<0.05）是独立危险因素。”结果需与后续结论呼应，确保逻辑自洽。

结论与启示

结论是对研究结果的提炼和升华,需回答“研究解决了什么问题”“有什么理论或实践贡献”，同时可简要说明研究的局限性（如样本代表性不足、方法局限性等）及未来研究方向，体现学术严谨性。“本研究证实多源数据融合模型可有效提升慢性病风险评估性能，为临床早期干预提供工具；未来需扩大样本多样性并探索实时动态监测技术。”

研究概要的撰写步骤

撰写研究概需遵循“先框架后填充，再精简优化”的逻辑，具体步骤如下：

完成论文主体后再撰写 是对全文的浓缩，需在论文主体（引言、方法、结果、讨论）完成后撰写，确保概要与内容完全一致，避免因主体内容修改导致概要信息过时。

提炼各部分核心信息

• 从“引言”中提取研究背景和意义；
• 从“研究方法”中总结核心方法、样本和工具；
• 从“结果”中筛选关键数据和结论；
• 从“讨论”中提炼研究贡献和启示。

按逻辑顺序组织内容

按照“背景→目的→方法→结果→的顺序串联信息，确保段落过渡自然。
“针对[背景问题]，本研究旨在[目的]，通过[方法]，发现[结果]，表明[。”

控制字数与语言精炼 需严格限制字数（如期刊要求300字，则需在280-320字之间调整），避免冗余表述，删除不必要的修饰词（如“非常”“可能”），用数据和专业术语替代模糊描述（如用“显著提升”替代“效果较好”）。

检查与修改

完成初稿后,需检查以下要点：

• 准确性：数据、方法、结论是否与主体一致；
• 完整性：是否涵盖五大核心要素；
• 简洁性：是否存在重复或无关信息；
• 可读性：逻辑是否清晰，语言是否流畅。

撰写注意事项与常见误区

（一）注意事项

1. 客观中立：避免使用主观评价（如“首次提出”“突破性进展”），除非有明确数据支撑；
2. 规范术语：使用领域内通用专业术语，避免口语化表达；
3. 突出创新点：在方法或结果部分，需明确研究的独特贡献（如“提出XX算法”“验证XX假设”）；
4. 符合格式要求：部分期刊要求结构化概要（如目的、方法、结果、结论分点列出），需严格按规范调整。

（二）常见误区

1. 背景冗长：用大量篇幅介绍研究领域常识，而非具体研究问题；
2. 目的模糊：使用“探讨”“分析”等宽泛词汇，未明确研究要解决的具体问题；
3. 方法细节缺失：未说明样本量、关键方法（如统计分析方法），导致结果可信度存疑；
4. 结果与结论混淆：将结果（数据）与结论（ interpretation）混为一谈，例如直接写“模型AUC为0.92，说明模型性能优异”（结果应为“模型AUC为0.92”，结论为“模型性能优异”）；
5. 夸大结论：过度延伸研究结果，如基于小样本结论推断普遍规律，或忽略研究局限性。

研究概要撰写示例（以“多源数据融合的慢性病风险评估模型”为例）

针对慢性病风险评估中单一数据源预测精度不足的问题,本研究旨在构建融合电子病历、生活习惯及基因数据的多源模型，提升糖尿病前期风险预测性能，采用回顾性队列研究，收集某三甲医院2025-2025年5000例糖尿病前期患者数据，随机分为训练集（70%）和测试集（30%），基于随机森林算法构建预测模型，并通过SHAP值解释特征重要性，结果显示，模型测试集AUC为0.92（95%CI：0.90-0.94），准确率88.7%，显著优于传统逻辑回归模型（AUC=0.78，P<0.01），关键危险因素包括血糖波动（OR=2.34，P<0.01）、BMI（OR=1.87，P<0.05）和家族史（OR=1.65，P<0.05），本研究证实多源数据融合可有效提升慢性病风险评估能力，为临床个性化干预提供新工具，未来需扩大样本多样性并探索动态监测技术。

相关问答FAQs

Q1：研究概要与论文摘要有何区别？是否需要分开撰写？
A1：在学术论文中，“研究概要”与“研究摘要”通常为同一概念，不同学科或期刊可能使用不同术语（如“内容提要”“），但核心功能一致，均是对论文核心内容的浓缩，部分情况下，“研究概要”可能指章节级概要（如章节开头的简要介绍），但若期刊或学校要求提交“研究概要”，通常指全文摘要，需根据具体要求判断：若要求独立提交“研究概要”，则按上述方法撰写；若要求“，则需严格遵循期刊格式（如结构化摘要），二者无需分开撰写，避免内容重复。

Q2：研究概要中是否需要包含关键词？如何选择关键词？
A2：部分期刊要求在研究概要下方列出3-5个关键词，用于文献检索，关键词需从论文核心内容中提炼，选择能代表研究主题、方法或创新点的术语，例如上述示例中的关键词可设为“多源数据融合”“慢性病风险评估”“随机森林”“糖尿病前期”，避免使用过于宽泛的词汇（如“大数据”“机器学习”），除非其为研究的核心创新点，关键词需与数据库常用术语一致，便于检索。