SCI投稿被拒稿的十大原因和避免办法

拒稿让人非常沮丧,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:

一、不适当或不完整的统计

(1)使用正确的统计分析;

(2)详细叙述统计方法;

(3)在适当的地方说明P值与R2值。

二、过度夸大结果

(1)避免将结论叙述的与实际研究发现差距过大;

(2)适当告知研究限制;

(3)不要引用不相关或过多的信息来支持数据。

三、不适当或理想的仪器

(1)应详细叙述研究方法,所以读者能自行复制实验;

(2)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;

(3)如果问卷等叙述太过冗长,把它放在补充资料里。

四、样本偏颇或太少

(1)检查已发表的文献看看类似的研究适合的样本数;

(2)清楚列出包含及排除的条件。

五、内文阅读困难

(1)避免复杂的长句子,使用简单直接的叙述;

(2)请讲英文的同事或专家检查你的论文;

(3)如果目标期刊的读者是比较广泛的,避免使用行话;

(4)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。

六、问题叙述不足

(1)在摘要及正文开头里清楚陈述研究目标;

(2)确认你的结论与假设、问题、目标有前后呼应。

七、不准确或不一致的数据报告

(1)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;

(2)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。

八、不完整、不准确或过时的文献

(1)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;

(2)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。

九、数据不足

(1)提供足够的数据,如果有的话,可以提交补充数据;

(2)确认数据不是太薄弱导致无法发表。

十、图表缺陷

(1)确认图表内容明确易懂;

(2)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?

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