笔者结合近年来的学术论文写作经验和审稿经验，总结学术论文写作常见错误及不足，上一期我们讲了摘要、引言及理论部分（研究方法/算法/模型）的注意事项和建议，下面我们介绍论文剩余部分的注意事项与改进建议：
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算例：数据/实验描述/结果分析部分
算例应概况清晰、详细、真实有效、充分、具有再现结果的可重复性，是一篇论文的核心所在，所以应该严谨、具有逻辑性和科学性。
常见不足：
（1）前后文叙述不一致、逻辑性不强、数据/实验设计不合理或不全面、甚至不真实。
（2）数据时效性问题。现在是2020年，论文采用2010年前甚至更早的数据进行研究分析，得出的结果很好、很有参考价值，但随着时间推移，各种场景、条件都在变化，利用新数据分析的结果会如何尼？这是审稿人关心的。
建议：数据分析类的研究更新至最新数据。
（3）图表样式、字体颜色、字号、表头、中英文对照等不规范、不符合照期刊要求。
（4）图片格式应设置为“嵌入式”，防止修改正文后，图片跑偏。
（5）图片大小和比例值不一致。
建议：将相关图片设置成相同尺寸（高度和宽度），有利于读者观察对比，且有利于文章排版。
（6）图表编号混乱、数据错误。有的论文图表数据较多，可能在复制图表过程中，混淆，将表1中数据直接黏贴到表3中，这是很致命的错误，因为数据错了，不足以支撑验证后文的分析和结果，可能因此被拒稿。
建议：投稿前，专门针对图表进行统一检查，包括图表编号、内容和格式等。
（7）图表内容分析不充分：未能充分分析图表结果所反映的规律、特性、机理，还可以继续深入分析，揭示更多规律/特征等。
建议：从时间、空间、横向、纵向等多角度思考，还能否进一步挖掘数据及图表，揭示更多有价值的结果和结论。
（8）论文深度不够：完成了对研究问题的初步特性的分析，但缺乏其机理/特性/规律的有效分析。
（9）结果可信度差、分析不充分：缺少与现有研究结果的对比分析，所得结果难以令人信服。
建议：使用同一算例/数据，利用自己所提模型/实验设计与已发表论文模型进行仿真或实验，利用结果对比精度/误差，并指出结果不同的原因，据此验证研究所提模型/实验的可行性、有效性及精确性。
02
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结语/结论部分
结论是审稿人必看的内容，也是大多论文写作者难以写好的部分，常常分不清摘要与结论的区别，不知如何下手。
常见不足：
（1）逻辑叙述混乱，重复，让人难以从结论部分明确论文的创新点/有价值的结果/现象/研究意义等。
建议：分条目“1、2、3”等，也可以不分条目，但应逻辑清晰、简单明了：让人能从结论/结语部分了解到论文得到的研究结果/现象/观点/价值/意义。
（2）缺少该技术/研究内容今后的具体发展方向及存在的不足的展望。
建议：如本文尚未考虑……/本文简化了……，今后要重点考虑那些因素……指明本研究尚有改进之处和改进的必要性。
（3）直接复制摘要内容：结论/结语部分的结果可能和摘要中提到的重复，这很正常，可以采用不同的句式或语言描述，切忌不加修改直接复制摘要。
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参考文献部分
要全面、体现时效性及高质量，避免低级错误。
常见不足：
（1）小心！引用别人文献中引用的文献，但自己却没看过，容易以偏概全，影响论文质量。（很多审稿人就会去搜索论文中引用的参考文献，判断作者是否概况或叙述准确）
建议：每篇引文的文献，必须亲自去阅读该文献，确保引文到位及合理。
（2）参考文献的格式问题是论文出现问题最多的/也是最容易出问题的地方，如中英文标点混淆；作者格式不规范；参考文献类别引用不规范、尤其会议论文的格式；文献年份、卷期、页码错误或不全。
建议：严格按照对照期刊模板要求检查修改参考文献格式，并认真检查校对，确保无问题。
（3）参考文献不全：难以支撑正文所提数据。如正文叙述，以2008-2018年中国人口数量为研究对象，而从参考文献只能找到2008-2016年的数据来源，缺少2017和2018两年的数据支撑文献。
建议：补全引文，确保引文文献内容与正文概述一致。
（4）文献时效性差，近三年引用的文献数量和质量不足，文献研究概述的不充分。
建议：撰写论文前，做好文献研究的综述和总结，尤其关注近5年甚至近3年的国内外高水平期刊的研究成果，适当引用，增加引文的时效性和科学性。
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英文部分
初写者的英文写作经验较少，可能出现错误，如语法、时态不统一等。
建议：不要直接百度谷歌翻译，可阅读相关研究领域的高水平英文文献，总结关键词汇和句型，模仿撰写英文内容。或请英语母语的人帮忙润色。
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小结
审稿专家第一遍审阅论文的重点是论文题目、摘要、图表及结论，当无问题后，会继续审阅算例部分，认真校验实验设计的科学性、思考结论的合理性和有效性等。
因此，建议大家写论文时做到如下3点：
1）算例严谨、科学：具有可重复性。
2）结论清晰：概况全面、简练。
3）杜绝低级错误：写好英文及参考文献。
[这篇文章有何价值、该如何用？]
大家在写论文的过程中及写完投稿前，建议对照以上不足，举一反三，自查修改，避免低级错误、扫清漏洞，进一步提高论文质量及录用率。
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