耶鲁大学对学位论文的创新性有过很好的定义：
学位论文的原创性来自以下四方面之一：在结构原理上有意义的新发现、运用新的综合性方法取得的新成就、方法或理论的新发展、旧方法在新材料新应用”。这个创新性定义可以简述为新发现、新综合、新方法或理论、新应用。
新发现：探索未知时揭示的新现象。
新综合：新的技术产品诞生或交叉学科产生的新观点。
新方法或理论：改进科研方法或提出描述某事物的理论。
新应用：将已有的研究方法或理论用于新问题，包括提出新问题或得出新结论。
如此一来，创新性的等级就有了差别，大致可分为三个等级：
第一等：对前人没有研究过的问题提出开创性观点，从无到有地发现一个新现象、创立一个新方法、提出一个新理论、造出一个新产品。
第二等：针对前人已经研究过的问题中的错误观点，提出纠正性观点。
第三等：对既有问题和前人观点提出补充性观点。
那么，回到论文发表上来，审稿人对创新性的负面评价通常包括以下四种：缺乏创新性（nothing new），创新性不足（lack of novelty），不适合本刊物发表（not a good fit），研究发现不重要（trivial findings）。
作者与审稿人之间的争议不仅在于有无创新性，而且更在于创新性的等级或重要性。一些高影响因子期刊对创新性等级要求很高，例如只接受具有开创性观点的论文，那么就会对具有纠正性观点的论文给出“创新性不足”的评价。因此，创新性评价是针对每个期刊相对而言的，而且是一种仁者见仁、智者见智的不确定认知。
一般难中的期刊，要求提出新见解，而非对已有研究结论的再次论证，并且能够引发广泛的科学兴趣，例如在沉寂已久的研究领域提出创新思想，在活跃的研究领域取得重大进展。按照这些标准衡量，很多论文的论点就过于简单、狭窄而不够资格了，即属于缺乏创新性。
然而，对于选题新颖的论文，审稿人也可能不认可论文的创新性足够强。这通常基于以下两个原因。
首先，论文写得像教材、实验报告、技术报告或工作总结一样，大量重复已有知识或简单堆砌数据，没有将论点或论据提炼上升到能够对学科领域产生显著影响的重要程度。
第二，尽管论点和论据已经足够强，但是在学科全貌和逻辑关联上没有说清楚，导致审稿人看不到工作的重要意义。
关于这两个问题，需要在投稿信、审稿人意见回复和论文修改中解决。具体到论文修改环节的补救，你可以这样做：
在引言部分，可以阐明：创新问题为什么重要，并分清哪些是别人的工作，哪些是作者要创新的问题，以及是哪种创新——首创或补充？新发现？新方法？新理论？还是新技术？等等。
在结果和讨论部分，需要压缩或删除众所周知的内容，突出创新性陈述，说明成果的意义。
在结论部分，需要强调创新论点为什么重要，指出论点与过去的文献有何不同，而不应只拘泥于报告细节数据，避免被判定为无关紧要。
如何确保和验证论文的创新性?
无论研究报告是全新的，还是以新方式推进现有领域进一步发展，都需要确保能做出新贡献。
• 做好必要功课：认真阅读文献（尽可能阅读多种语言的文献），确保研究的观点是全新的，或者和已有研究有很大不同，从而被认为是全新的
• 尽可能为自己的观点提供“思想谱系”：参考前人的思想，表述你的思维过程，清楚地描述你是如何提出新观点的。
• 披露灵感来源，展示新的应用领域：这也是学术诚信的要求，这样做也是告诉大家你的发现是站在巨人的肩膀上，同时你的发现也为其他研究人员提供了灵感来源，他们也可能会站在你的肩膀上产生新的科学发现。
到底什么样的论文才算是新颖呢？作为一名研究人员，应该如何实现研究论文的创新性？
1.新发现
这包括发表全新发现的研究和报告。新发现可能是新化学元素、新行星或新天文现象、新动植物物种、以及过去未确诊的新疾病、新病毒等。这些都是前所未见或不曾知道的事物。通常，这些新发现会孕育出多个研究报告，甚至产生全新的研究途径。期刊会对有新发现的论文予以奖励，并经常在媒体报道中大加赞赏。
2.非常罕见的发现
如果论文内容是罕见的或者发现时间不久的新事物，相比新发现没有那么激动人心。比如，在澳大利亚发现了罕见的粉红色手鱼，它是几十年来的第一次。在生物医学领域，偶尔会发布一些近乎罕见的病例报告（比如艾滋病被治愈），并登上新闻头条。
3.新理论
通常，这些论文会提供大量数据来支撑新理论。提出新理论的论文必须要有严密的逻辑，并建立在明确且充分的证据基础上，而非简单的空想理论。正如新发现一样，新理论可以衍生出全新的科学分支。
4.新的或对现有技术有重大改进的诊断技术/实验室技术
提出新技术的论文通常不会获得大众媒体的报道，但如果这一技术被学界认可，论文通常会被大量引用。这类新技术包括那些比现有技术或诊断程序更有效、更省时或更可靠的技术。任何真正新的或对现有技术有重大改进的技术都有可能得到发表。在医学上，新的外科技术是非常重要的，但要注意：最好进行大型前瞻性病例系列和长期随访，而非单一的病例报告。
5.通过整合现有数据挖掘新知识
当研究人员将现有数据或知识整合成新东西时，会产生一种深刻的新奇效应。将来自完全不同的、毫不相关的研究领域的想法汇聚起来，可能会有全新发现，具有潜在应用价值。过去几十年里，转化研究或应用研究（特别是在生物医学领域）已经结出了丰硕的成果。化学和物理学在医学上的转化应用在许多疾病的诊断和治疗方面取得了巨大进步。
6.为已有文献添砖加瓦
并非所有发表的论文都有新发现；事实恰恰相反，很少有论文能做到。即使没有新发现，也不意味着论文缺乏新颖性。绝大多数已发表的研究都是在已有知识的基础上开展的，从而推动科学向前发展。随着时间的推移，渐进式发现的积累能带来更大的科学发现。
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