国外期刊投稿要求修改

如果你认同审稿人的建议，那就重新分析，然后做相应的改动。如果实在不认可审稿人的建议，也千万不能偷懒，也要重新分析，可以最终放到 Appendix 里，然后在此基础上进行 Argue。其他修改意见类似，当觉得审稿人的意见可接受，也可 Argue 的时候，那就接受。毕竟作者是要为读者服务的，审稿人就是我们很重要的读者嘛。，可以找北京译顶科技，那边价格比较便宜߅

SCI期刊的修改意见，无非包括大修与小修。大修需要修改的内容很多，文章被接收的周期可能拖延。而小修给人的感觉即是稍加修改后即可接收。这个是相对而言，大修可以很快进入小修，而极少情况下的小修也有可能推迟接受，甚至出现意外-拒稿！ 遇到大修不要灰心，这很正常！应该想到另一个方面：至少还没拒稿，说明还是有修改意义。这项研究没有白做，值得庆贺！大修的文章会有很多的修改意见，建议大家逐条回复。将不同Reviewer的意见进行逐条回复，渗透到每一个细节。当然也要注意没有提出修改意见的内容。如果发现语法或内容的错误，要尽早修改。如果存在试验漏洞，也要及时补充。不要保存侥幸心理。或许审稿人觉得没必要补充试验，但是本着负责任的态度，研究者如果觉得有必要添加试验，那么就可以在修改时添加该方面的内容，这样给人一种专业的感觉。期刊的Reviewer与Editor很可能被你的专业素养所感动。 大修后需要看一下状态，如果大修后还是大修，那么可要仔细修改，如果不能进行到小修的话。下一步很可能就是拒稿。当然不排除仔细修改后进入小修及发表的状态。这体现的意义就是你这篇文章符合他们刊发的考虑范围，但是内容还没有修改到他们的预期。如果能进入到小修的话，那么就可以稍稍松口气，毕竟离被接收就不远了。 得到小修的回复是比较幸运的。但是有些人有这样的经历：经过两次小修。说白了就是被胜利冲昏了头脑。自以为“小修即可高枕无忧”！其实小修更要注意细节的内容，那些经历两次小修的人，就是细节考虑的不够到位。建议修改时也要跟大修一样重视。重新修改论文，甚至可以交给其他同行修改一下，提提其他的修改意见，将所有的问题都暴露出来，一并修改后，返回给编辑。在回复时告知对方我们不但修改了提出修改意见的地方，同时还对其他我们觉得不够妥善的地方进行了再次润色（注意请将再次修改的内容在回复内阐述）。 由于期刊编辑给出的修改意见都是他本人整合了审稿人的修改意见给的。所以他的无非就是陈述审稿人给出的意见，然后要求你按照他们的修改意见进行相应的修改。在撰写时，建议大家不要轻易写我们对论文进行了仔细的修改等字眼，万一再被人发现明显的错误，岂不是自己咋了自己的招牌。回复时首先要感谢审稿人的修改意见，尤其是建设性的意见。当然，也要感谢一下编辑。然后根据修改意见进行逐条回复即可。

文章进入审稿流程后，得到的结果无非是大修、小修、拒稿及接收四种情况。小修与接收是最好的结局（小修基本就等同于接收）。40%的论文在大修后接收。但是，相当一部分论文会被拒稿。SCI论文拒稿，该如何修改？这是一个困扰科研工作者的问题。很大一部分作者在收到拒稿的消息后，很多作者认为审稿人的意见合理，但是时间不允许修改，直接转投到其他期刊。这是非常不合理的。要知道拒稿的论文在经过其他审稿人审理时，也会得到类似的审稿意见。还不如，在接到拒稿信后就开始修改，尽早解决问题。再者，有时候审稿人的意见不尽合理，可以适当申辩。因此，多数拒稿SCI论文，可从以下几种方式选择解决之道：1.如果文章拒稿是因为数据或分析有严重缺陷，如样本量不足等。这类文章可以先放一放，等找到更广泛的证据支持或有了更明确的结论后，再将修改的文章投稿至相应的期刊。期刊编辑会考虑重新受理。有些作者存在侥幸的心理，认为换个期刊后审稿人或许不会找出数据或分析层面的不足。这种几率非常小，毕竟论文的数据处理及分析方式决定了结果的可靠性。2.如果被拒论文不是文章中的数据或分析不足，而是重要性或创新点缺乏。那么，作者就要仔细考虑审稿人的意见并认真修改，转投到影响因子该该刊低一点的期刊尝试。不同期刊对论文的创新点要求不一，作者投稿前有必要了解其刊发要求，进而缩短收稿周期。3.如果是因为审稿人审稿时不够公正所致的拒稿，作者可以礼貌地申辩下。审稿人有时也会犯错误，并非源于专业知识，而是因为有些时候期刊的编辑找的审稿人未必是作者这个领域的专家。即便他们的审稿意见看似不够专业，我们也要礼貌地申辩。如果作者对否定有异议，可以向编辑或主编提出自己的意见。只要自己是正确的就应该坚持，这就是学术本身的意义所在。在回复中要委婉地表达自己的意见。如果编辑同意作者的意见，论文可以重新进入到新的一轮审稿程度。4.从自身找原因，仔细修改。多数作者的拒稿多源于文章构架的不够合理，进而造成文章意义不够突出。拒稿后，着重进行文章结构的调整。尤其是讨论部分，很多作者的讨论是对结果的再陈述，但实际上写讨论也要与购物一样，讲究货比三家。只有将自身所得数据与既往结果进行比较，才能突出本研究的优势所在。这就需要作者，多看些相关的文献，挖掘其他研究与本研究的衔接之处。