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10大拒稿原因及其避免方式

已有 7163 次阅读 2020-8-24 11:47 |个人分类:科研影响力和研究质量|系统分类:科研笔记| 科研, 学术, 论文, 润色, 发表

尊敬的Eddy博士:

  我投出去的2篇稿件都被拒了。在看了评审员的评语后,我发现有好几个错误可以很简单就避开的,像是用错统计检定这些的。您可以提供一些能够避免的拒稿原因吗?

  这个问题很有趣,虽然拒稿让人沮丧,但评审通常会有些有用的意见,所以作者有机会在改投下一家期刊前改进论文。有时候有些比较严重的问题是没法单靠修改论文就能解决的,例如研究设计的缺陷,但有些常见的问题是可以在写论文时轻易避免的。已经有好几个研究讨论过拒稿的常见原因,以下是导致拒稿的常见错误以及相关的避免方法:

1. 不适当或不完整的统计

  • 使用正确的统计分析法

  • 详细叙述统计方法

  • 在适当的地方说明P值与R2值

2. 过度夸大结果

  • 避免将结论叙述的与实际研究发现差距过大

  • 适当告知研究限制

  • 不要引用不相关或过多的信息来支持数据

3. 不适当或理想的仪器

  • 应详细叙述研究方法,所以读者能自行复制实验

  • 如果使用标准方法或仪器,注明先前使用过这个方法或仪器的相关研究

  • 如果问卷等叙述太过冗长,把它放在补充资料里

4. 样本偏颇或太少

  • 检查已发表的文献看看类似的研究适合的样本数

  • 清楚列出包含及排除的条件

5. 内文阅读困难

  • 避免复杂的长句子,使用简单直接的叙述

  • 请讲英文的同事或专家检查你的论文

  • 如果目标期刊的读者是比较广泛的,避免使用行话。

  • 尽量避免使用口语词条,应采用国际文章中常用的标准词汇

6. 问题叙述不足

  • 在摘要及正文开头里清楚陈述研究目标

  • 确认你的结论与假设、问题、目标有前后呼应

7. 不准确或不一致的数据报告

  • 重复确认在不同章节提及的类似数据一致性,像是摘要与内文、结果与图表等

  • 与其提供不确定的数据,不如将有用的数据分类来支持假设及目标

8. 不完整、不准确或过时的文献

  • 引用最新发布的文献,引用过时的文献只会曝露出你对该主题的了解不够

  • 不要选择性的排除不支持你研究论点的文献,相反的,可以讨论这些文献让后解释为何你的数据会与现在已知的现况不同。

9. 数据不足

  • 提供足够的数据,如果有的话,可以提交补充数据。

  • 确认数据不是太薄弱导致无法发表

10. 图表缺陷

  • 确认图表内容明确易懂

  • 检查是否用了最适当的数据呈现模式,例如,直方图是不是比线性图更适合用来表现你的数据?


  如果你确定你的论文有效传达强力的信息而且没有以上提到的问题,那么拒稿率就会大幅降低。不过,即使技术再怎么完整的论文由于各种原因,偶尔还是会收到期刊的负面决定。日后的博文我会再深入探讨。


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