论文发表总量包括参与作者发表数量。
论文发表的查重率要求不同级别的期刊是不一样的，核心期刊的查重率不能超过百分之三，省级重点期刊不能超过百分之五，省级普通期刊要求不超过百分之二十就可以了。如果是市级可能要求更低。
1991年6月1日起施行的《中华人民共和国著作权法》中规定：
著作权属于作者，著作权包括署名权即表明作者身份，在作品上署名的权利。可见在发表的论文中署名是国家赋予作者的一种权利，当然受到国家法律的保护。其实署名也是作者通过辛勤劳动所应得的一种荣誉以此表明劳动成果和作者自己得到了社会的承认和尊重。
相关知识：
一篇论文可以有多个作者共同编著，根据刊物的不同，作者数量不同，一般在期刊的征稿启事上都有说明，通常论文作者可以有3-6个，如果所投稿的杂志或者单位对作者数量有特殊要求，就要按照规定的要求安排作者数量。
会议论文的第一作者是主撰笔人，如果一篇论文由几个人共同写作，无法分清谁贡献大小，那几个人共同为第一作者的情况也是存在的。作者排名通常也是按照贡献大小来排的，通讯作者不仅是联络人也是负责人，文章出问题通讯作者也是要承担责任的。
以上内容参考：百度百科--论文
中国论文数量世界第二35%以上从未被引用亲自写过论文的人，心里其实都明白：我们做某个课题、写一篇文章时，最关键最受启发的核心文献也就那么几篇甚至一两篇；大部分的引用文献都是用来讲故事，用来支撑自己观点、自圆其说的。所以当别人引用了自己的文章时，没必要沾沾自喜，因为那只代表别人看过你的文章，而不代表别人完全认同你的观点。有时候，别人引用了你的文章，但用法却是张冠李戴，甚至误解作者原来的意思，这种情况也是比较普遍的。。而如果一个课题组一个方向有两篇以上文章，就不至于文章零引用。因为自己的后续工作，一般都会引用上篇发表过的文章。而现在科研界，不管大牛也好还是普通研究人员也好，普遍的一个现象是：想方设法引用自己过去的文章。所以，当一个课题组在一年之内在同一个方向上发表20-30篇文章，并且后面的每一篇文章都引用前面自己的文章时，那么第一篇文章在一年内的引用次数至少就是二三十次。所以，当今的论文引用次数，很大程度上反映了一个课题组在某个方向上的生命力和战斗力（productivity）。有些文章发表后，刚开始也没有人引用，因为做的方向比较冷，很少有人在做。但过了十几年甚至几十年之后，随着某项技术的突破和条件的成熟，那个曾经没人做的方向，一下子热了起来。曾经无人问津的论文，引用次数也会嗖嗖上升。所以，文章的引用次数一定程度上也可以反映出研究的热点和潮流。也就是说，热门方向的文章比较容易被引用，尤其是某个方向刚兴起来的时候。文献引用次数，也可以、更应该反映出文章的重要性。如果一个研究人员能够具备以上三者，即：拥有一个富有战斗力的课题组，引领某个研究方向，在此方向上做出了一些重要的发现，那么这个人就是这个方向上的牛人了。不过现实中，文章的产量与质量（特指重要性）似乎是不可协调的。当一个课题组每年在一个方向上发表好几十篇文章时，文章的重要性就很难保证，很容易给人灌水的嫌疑。总之，当今的论文引用次数并不完全是文章重要性的体现，它更是一个课题组生命力和研究方向是否热门的反映。所以，处在一个默默无闻的小课题组时，没必要为文章的引用次数而烦恼，因为就引用次数而言你可能永远比不过高产的课题组，或大牛的课题组（自古至今，说话者的地位永远决定着所说话的分量），即使你的发现有时候可能更重要。
中国论文数量世界第二35%以上从未被引用亲自写过论文的人，心里其实都明白：我们做某个课题、写一篇文章时，最关键最受启发的核心文献也就那么几篇甚至一两篇；大部分的引用文献都是用来讲故事，用来支撑自己观点、自圆其说的。所以当别人引用了自己的文章时，没必要沾沾自喜，因为那只代表别人看过你的文章，而不代表别人完全认同你的观点。有时候，别人引用了你的文章，但用法却是张冠李戴，甚至误解作者原来的意思，这种情况也是比较普遍的。。而如果一个课题组一个方向有两篇以上文章，就不至于文章零引用。因为自己的后续工作，一般都会引用上篇发表过的文章。而现在科研界，不管大牛也好还是普通研究人员也好，普遍的一个现象是：想方设法引用自己过去的文章。所以，当一个课题组在一年之内在同一个方向上发表20-30篇文章，并且后面的每一篇文章都引用前面自己的文章时，那么第一篇文章在一年内的引用次数至少就是二三十次。所以，当今的论文引用次数，很大程度上反映了一个课题组在某个方向上的生命力和战斗力（productivity）。有些文章发表后，刚开始也没有人引用，因为做的方向比较冷，很少有人在做。但过了十几年甚至几十年之后，随着某项技术的突破和条件的成熟，那个曾经没人做的方向，一下子热了起来。曾经无人问津的论文，引用次数也会嗖嗖上升。所以，文章的引用次数一定程度上也可以反映出研究的热点和潮流。也就是说，热门方向的文章比较容易被引用，尤其是某个方向刚兴起来的时候。文献引用次数，也可以、更应该反映出文章的重要性。如果一个研究人员能够具备以上三者，即：拥有一个富有战斗力的课题组，引领某个研究方向，在此方向上做出了一些重要的发现，那么这个人就是这个方向上的牛人了。不过现实中，文章的产量与质量（特指重要性）似乎是不可协调的。当一个课题组每年在一个方向上发表好几十篇文章时，文章的重要性就很难保证，很容易给人灌水的嫌疑。总之，当今的论文引用次数并不完全是文章重要性的体现，它更是一个课题组生命力和研究方向是否热门的反映。所以，处在一个默默无闻的小课题组时，没必要为文章的引用次数而烦恼，因为就引用次数而言你可能永远比不过高产的课题组，或大牛的课题组（自古至今，说话者的地位永远决定着所说话的分量），即使你的发现有时候可能更重要。
很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。
首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
如果进行统计分析肯定是相关的，学校在该专业发表的论文数量是其专业实力一个重要体现，就业前景当然和你所在学校的那个专业的实力相关不过这个每个专业情况各异了，文科专业这种情况很明显，如果是理工科你自己的实力更重要，这也就是有很多一般学校出来的理工科毕业生一样找得到好工作，而文科就比较麻烦。
体现出了他的专业能力一般，因为论文的措辞不太严谨，而且各种论点站不住脚。
说实话，一点关系都没有。
中国论文数量世界第二35%以上从未被引用亲自写过论文的人，心里其实都明白：我们做某个课题、写一篇文章时，最关键最受启发的核心文献也就那么几篇甚至一两篇；大部分的引用文献都是用来讲故事，用来支撑自己观点、自圆其说的。所以当别人引用了自己的文章时，没必要沾沾自喜，因为那只代表别人看过你的文章，而不代表别人完全认同你的观点。有时候，别人引用了你的文章，但用法却是张冠李戴，甚至误解作者原来的意思，这种情况也是比较普遍的。。而如果一个课题组一个方向有两篇以上文章，就不至于文章零引用。因为自己的后续工作，一般都会引用上篇发表过的文章。而现在科研界，不管大牛也好还是普通研究人员也好，普遍的一个现象是：想方设法引用自己过去的文章。所以，当一个课题组在一年之内在同一个方向上发表20-30篇文章，并且后面的每一篇文章都引用前面自己的文章时，那么第一篇文章在一年内的引用次数至少就是二三十次。所以，当今的论文引用次数，很大程度上反映了一个课题组在某个方向上的生命力和战斗力（productivity）。有些文章发表后，刚开始也没有人引用，因为做的方向比较冷，很少有人在做。但过了十几年甚至几十年之后，随着某项技术的突破和条件的成熟，那个曾经没人做的方向，一下子热了起来。曾经无人问津的论文，引用次数也会嗖嗖上升。所以，文章的引用次数一定程度上也可以反映出研究的热点和潮流。也就是说，热门方向的文章比较容易被引用，尤其是某个方向刚兴起来的时候。文献引用次数，也可以、更应该反映出文章的重要性。如果一个研究人员能够具备以上三者，即：拥有一个富有战斗力的课题组，引领某个研究方向，在此方向上做出了一些重要的发现，那么这个人就是这个方向上的牛人了。不过现实中，文章的产量与质量（特指重要性）似乎是不可协调的。当一个课题组每年在一个方向上发表好几十篇文章时，文章的重要性就很难保证，很容易给人灌水的嫌疑。总之，当今的论文引用次数并不完全是文章重要性的体现，它更是一个课题组生命力和研究方向是否热门的反映。所以，处在一个默默无闻的小课题组时，没必要为文章的引用次数而烦恼，因为就引用次数而言你可能永远比不过高产的课题组，或大牛的课题组（自古至今，说话者的地位永远决定着所说话的分量），即使你的发现有时候可能更重要。
答题/ 帅小西De --期待为您解惑！
小西的答题肯定有些许不到之处，欢迎各位朋友批评指正，谢谢大家！
这大概由下面几个因素决定。
首先看学校，不同的学校要求不一样，不同的学校水平不一样，这样他们的博士毕业生毕业时文章数肯定不一样，一般说来，水平高的大学博士发的文章好些，文章说可能也多些。比如，有的985高校要求毕业时应该有四五篇文章，其中核心几篇，sci几篇都是有明确规定的，这就是为什么国内好多期刊文章泛滥成灾，没办法，为了毕业，不得不发。
第二，做研究肯定要看个人天赋，有的人三年小二十篇sci有的人延期一次又一次，七八年了还达不到学校要求，必须承认，人和人的天赋有差距，还差距很大。
博士不容易毕业，而且在职的尤其时间长。有了老婆孩子肯定要分散一部分精力，而且有工作了后顾之忧也少了。不像纯学生那么容易投入精力。
博士毕业能发多少文章是个人能力，发100篇也可以，发1篇也行，但是能不能顺利毕业就另说了。
1，目前很多学校正在逐步取消博士论文的硬性要求，更多的学校对论文的数量和层次都要要求。
越好的学校要求越高，有的学校要求sci，有的学校要求国内核心期刊，以下是国内一些学校的要求，题主可以参考。
清华大学：2019年起，不再硬性要求发表论文，新规称：”鼓励依据学位论文以及多元化的学术创新成果评价博士生学术水平，不再以学术论文作为唯一依据。
北京大学：本人为第一作者身份（导师为第一作者时本人可以为第二作者）在国内核心刊物或国际重要刊物上至少发表或被接受发表2篇论文。
北京师范大学：4篇以上（含4篇）学术论文公开发表（其中至少1篇为CSSCI期刊论文），或2篇以上（含2篇）学术论文在CSSCI期刊上发表。论文第一作者应为博士生本人（与导师共同署名文章同视为第一作者），第一署名单位应为北京师范大学马克思主义学院。
浙江大学：SCI 文章两篇。且对IF(影响因子）有要求。
这么多人考博士是为了什么？做研究呗，做研究总得有研究成果吧，没有研究成果的博士和你我有什么区别。
而展现研究生成果最直接的方式就是论文，对于学校来说，这个评价标准特别好量化，而且是借助第三方权威机构的力量来进行量化。
将来会有更多的学校会学习清华大学的方式，多元评价，但是在没有监督的情况下也容易出问题，有利有弊吧。
希望以上回答对你有所帮助。
博士毕业发论文多少取决于博士导师与博士生本人的学术水平和勤奋程度。南京大学曾要求博士毕业至少发表两篇SCI论文，国内核心杂志论文两篇相当于一篇SCl论文，均要笫一作者，合作的SCⅠ论文第二作者视同国内核心杂志论文一作。我所指导的十五名博士有个别人发表了4篇SCl论文以上包括另外有合作的SCⅠ论文或国内核心杂志论文，他们除了特别勤奋有才能外，实际上为硕博连读生，在实验室干了四至五年。绝大部分博士能通过答辩拿到学位的都能发表两篇SCⅠ论文。我的同行博导的学生特别优秀者在特级杂志Scⅰence杂志发表一篇论文也可以顺利毕业获得学位。多数博士发表论文在专业一流或一般水平(影响因子2至6左右)。博士毕业论文及发表论文质量数量是博士能否通过答辩的重要因素，但学风和学习能力也极重要，如果有一项图表数据造假论文抄袭则论文再多也会被取诮学位资格，并追究导师责任。
博士毕业一般发多少文章？这问话问的都没有一个限定，中文期刊还是SCI？几区？影响因子高不高等等方面都没有，只单单问多少篇文章，是不是有点太过草率了？
我要说的是，博士毕业向来不是以发了多少篇文章来定义好坏的，因为单纯的看数量并没有什么实际意义，现在更看重的是上面我说的那几点，不然你发的再多也不好找工作，一样不具有核心竞争力。
这个要求有时候不是学校要求的，而是博士导师要求的，若是没达到要求，导师一般不会让你毕业。
至于发文章的要求，都已经到了博士这个等级了，大部分的导师都是重质不重量的，不信的话你可以问问身边的博士生，他们毕业要求发表的文章是规定多少篇吗？不是的，他们一般都会回答你几区、影响因子为多少以上的SCI一篇至两篇，当然也有不做要求的，那几区都无所谓，影响因子也不做考量。
是的，导师宁愿自己的学生整个博士就发了一篇一区或者二区、影响因子为5以上的SCI，也不要发了五六篇四区、影响因子零点几的。
其实这是一个很现实的问题，而且在很多高校或者科研院所招聘博士毕业生时，他们要求的也都是高水平的文章，分区比较靠后的可能需要十几篇才能抵得上人家一篇。而985/211等（现在可能主要说双一流）高校的要求更是高的吓人。
所以不要再问什么博士生一般能发多少文章，应该问的是博士生一般要发几区、影响因子多少以上的文章才能毕业更为准确 。
我见到有师兄发了2篇SCI刚刚能够毕业的，有师兄都快毕业了还没写到2篇SCI不断为毕业发愁，我也见过有师兄发了10篇SCI的，直接去某二本学校任教安家费就100万，每个博士能够发多少文章的数量真的天差地别。
根据我的观察博士是否能够满足毕业要求和导师的关系更大一些，但是博士是否能够发出高水平的文章更多的还是靠自己是否有足够的想法、自己是否真正深入 探索 问题了。
1.博士是否能够达到毕业的要求真的和导师的状态有关。
有些博士生导师真的不会太管学生，心好一点的可能还会想办法让你博士顺利毕业，有的干脆就是你自己想办法、想idea，如果你想不出来的话你很可能就要延毕了。听说有个师兄就是导师不太管没办法毕业，最后退学了读了几年书还是本科学历。
有些博士生导师对学生真的会尽职尽责一些，会定期督促博士生的进度，刚开始想idea给博士生练练手，有一套成熟的培养体系，这样加上自身的努力，还是会有些学术强的学生突出出来。我们课题组的师兄就已经发表了3篇顶级期刊，还是非常厉害的。
2.博士毕竟要自己想出一些想法，有足够的创新点才能够发表文章甚至投好的文章。
博士刚开始看文献、看论文都是为了打开自己的思路，看了前人做的东西你发现他的有哪些改进的地方，这时候你和老师交流是否这个想法有进行下去的必要，如果能够做那么就把其付诸到实践当中，做实验就是这样的啊，文章不过就是做实验后的总结。你的多少篇文章就代表你博士想出了多少个成熟的创新点。
3.博士能够发多少文章还取决于专业。
一般来说传统工科、文学类的专业都比较难发文章，因为真的工科做实验、文科一些专业调研还是需要一定的实验周期的，但是像化学、材料、生物类的就相对好发文章一些。这些专业的博士平均论文数量还是比其他专业要高一些的。
结束语：能够发多少篇文章还是要看导师的状态、自身的努力有关系的，这也是为什么读博一定要找一个好导师的缘故。同时不同专业的博士平均发文章的数量也不太一样，生物、化学类的还是比其他专业多发文章的。
如果有什么问题欢迎关注和私信我！
我举几个学校的例子吧，大家可以根据自己学校的情况进行补充。
资料来源于网络，如果不准确请大家更正。
不同学校,同一学校不同专业要求都不一样,有些专业发十几篇属一般水平,有些专业发一两篇已经不错了,不能比.
这种事和很多因素有关。
1.文理科之间以及不同的研究领域差别很大。理科相对好发表文章。在理科中，材料化学领域也相比数学物理方向好发。
2.你的导师是否是你所在领域的大牛。大牛的课题组相对好发文章，也相对好发好顶级期刊。
3.这和个人能力有关。我是在材料领域，已我认识的人为例，有人博士期间可以发十八九篇一作的文章，也有因为达不到学校毕业要求而被延期的。
4.和你所在学校的层次有关。学校这个平台的好坏直接影响你好不好发文章。同样一篇文章以好学校的名义投稿和以一般学校的名义投稿差别很大。这是我的切身体会。
近些年来，随着各种各样的博士论文造假，以及因为博士发不出论文而选择自杀的新闻出现，人们对博士毕业的门槛产生了关注。
一名博士想要毕业的话，需要满足两个条件：1、证明学术水平的小论文成果达到要求；2、通过博士论文答辩。
就小论文这一项来说，诸如北京大学、人民大学、复旦大学、上海交大等等各大重点高校，都是要求有两篇核心期刊论文。
当然，在具体的操作上或许会降低要求，至少要有1篇核心期刊，另外一篇可以是C扩、C集或者得到学术委员会认可的普刊。
此外，对于同一学校的不同专业来说，论文数量的要求也是不同的。有一些专业发论文比较容易，那么数量的要求就会更多。
但不管这些要求具体为何，普遍的要求就是两篇核心期刊。达到这个要求即可毕业。
对于大多数博士来说，两篇就是他们水平的极限，这点毋庸置疑。
但对于学术水平比较高的博士来说，两篇根本就是小意思洒洒水，他们发表的数量能够达到5篇以上，就属于很不错的情况了。
总而言之，通常是两篇。
学位论文抽检中的“论文数量”是指在论文抽检时所抽取的论文总数，学位论文抽查是指教育部为防止抄袭、代笔等学术不端行为，采取随机抽样方式对上一学年获得学士学位的论文进行重新抽查的措施，抽样论文应包括本科院校和本科专业，抽样比例原则上不低于2%。与硕士或博士的抽检考察其创新和科研管理能力，本科毕业设计论文的抽检主要通过考察一个学生的学术道德素养。
论文发表总量包括参与作者发表数量。
论文发表的查重率要求不同级别的期刊是不一样的，核心期刊的查重率不能超过百分之三，省级重点期刊不能超过百分之五，省级普通期刊要求不超过百分之二十就可以了。如果是市级可能要求更低。
1991年6月1日起施行的《中华人民共和国著作权法》中规定：
著作权属于作者，著作权包括署名权即表明作者身份，在作品上署名的权利。可见在发表的论文中署名是国家赋予作者的一种权利，当然受到国家法律的保护。其实署名也是作者通过辛勤劳动所应得的一种荣誉以此表明劳动成果和作者自己得到了社会的承认和尊重。
相关知识：
一篇论文可以有多个作者共同编著，根据刊物的不同，作者数量不同，一般在期刊的征稿启事上都有说明，通常论文作者可以有3-6个，如果所投稿的杂志或者单位对作者数量有特殊要求，就要按照规定的要求安排作者数量。
会议论文的第一作者是主撰笔人，如果一篇论文由几个人共同写作，无法分清谁贡献大小，那几个人共同为第一作者的情况也是存在的。作者排名通常也是按照贡献大小来排的，通讯作者不仅是联络人也是负责人，文章出问题通讯作者也是要承担责任的。
以上内容参考：百度百科--论文
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论文中的数据是指论文作者在论述观点时采用的数据
云计算的论文原始数据，就是指一手资料,指自己直接经过搜集整理和直接经验所得,包括原创的文献资料和实物资料、口述资料。像在科研时用到的原始文件、档案、信函、日记、回忆录、照片、文物古迹和其它实物,科研过程中的调查问卷、实验数据、访谈记录等等。2.原始数据(也被称为source data,源数据或者atomic data,原子数据)