ACADEMIC INSIGHTS
学术指南
论文润色、SCI 投稿与科研写作的实用内容。
SCI投稿准备 · 2026/10/23
换了外群后树根移动，系统发育图注怎样说明？
树根改变时先区分同一无根树重新定根与重新推断，再在方法及图注写明外群、模型和敏感性。
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空间模型残差仍有自相关，论文怎样报告权重矩阵与检验？
报告空间残差自相关时，要写清分析单元、邻接和标准化规则、所检模型及检验设定，再解释对推断的影响。
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多重插补加入辅助变量，方法段怎样说明选择依据？
多重插补的辅助变量须说明预测用途、来源和测量时间；稿件还应交代缺失假设、诊断与敏感性分析。
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倾向评分加权算出两个效应，ATE与ATT究竟代表谁？
ATE与ATT回答不同目标人群的问题；投稿时需让权重、平衡诊断和结果措辞与所选估计目标一致。
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论文依赖商业试剂盒算法，方法透明度怎样补足？
报告试剂盒版本、输入输出、质控和可公开验证步骤，说明商业黑箱带来的限制。
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同一研究有多个预注册方案，稿件怎样标清对应版本？
按时间列出各预注册及更新，逐项对应研究问题、样本和分析计划。
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投稿前图表使用公共数据库底图，许可与署名怎样核查？
逐个核对图像来源与许可，区分可再利用的底图和需另获授权的元素。
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期刊要求原始图像审查，文件命名怎样让泳道可追溯？
把正文面板、原始胶图、泳道记录和处理步骤连成可核查的文件索引。
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机器学习结果只给平均值，失败运行如何交代？
机器学习平均性能应同时给出计划、成功和失败运行数，说明失败类型、重试规则及版本。
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机器学习推断速度，硬件和批量设置怎样报告？
推断速度应同时写明输入、批量、硬件、模型精度和计时边界，分开报告延迟与吞吐量。
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机器学习基线模型的调参资源，怎样做公平比较？
机器学习基线应获得透明且合理的调参预算，按同一数据与指标比较，并列报告性能和计算成本。
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机器学习模型检查点与论文结果，如何确认同一版本？
主结果需映射到固定数据、训练配置、代码提交和检查点哈希，独立复跑确认同版。
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