审稿多了，编辑们发现，审稿意见中总有一些问题出现的格外频繁，甚至在不同研究领域之间也高度一致。
今天我们来分享Nature Computational Science的编辑，在经过大量稿件送审、评估审稿意见，以及在作者与审稿人之间沟通协调后，总结出的四类常见审稿意见🧐。
希望大家在撰写稿件时提前考虑到这些问题。因为其实审稿人和作者一样，彼此都希望审稿流程能够更加顺畅。
1 比较与验证是否公平合适？
审稿人会查看你跟别人比了吗？比得公平吗？你到底比了谁？
尤其在社会科学与生物科学领域，使用实验数据验证计算方法非常重要，而这也是审稿人经常指出的问题。
除了实验验证外，审稿人还常提到：与现有方法相比，论文在定量严谨性或基准测试的覆盖范围方面仍需提升。例如，对比中可能遗漏了当前最先进或非常新的方法，或所采用的评估指标不恰当。
⭐在所有情况下，方法与指标的选择都应进行详细讨论，包括工具的配置方式或参数设置，并在必要时说明为何某些相关方法被排除在比较之外。确保基准测试充分且规范。
比如，数据集够不够大、够不够多样？指标是不是合理？参数怎么调的？是不是故意把别人调差了？有没有cherry-picking（只挑对你有利的数据集）？
原因包括：
● 通过在多种足够大的数据集或多样化数据类型上进行比较，展示方法的可泛化性；
● 通过与当前最先进方法比较，体现研究的时效性；
● 以及通过展示新方法能做到而其他方法无法做到的内容，证明其创新性。
举个例子，如果你没比过最新方法，你说你的方法效果提升了20%，那么在审稿人眼里≈你也不太知道你是不是真的进步了。也就是你这篇文章的贡献还站不住脚。
这时候，如果你的稿件还有其他方面的优势，可能编辑也会决定送审，但是如果刚好又合并了其他问题，说不定直接在编辑环节就毙掉了。
2 研究背景与语境是否到位？数据撑得住吗？
1） 避免过度夸大
作者必须确保研究中的所有数据都能支撑论文的核心主张，并避免夸大。
审稿人会特别敏感你把一个小改进写成重大突破。
在科学研究中，我们往往不是在重新发明轮子，而可能只是为轮子增加了一根辐条，这完全没有问题。
没有必要为了包装成果而声称自己的工作是首创或范式转变。
事实上，如果研究数据并不能充分证明这些说法，审稿人会立刻觉得你在overstating（过度夸大）。
2） 背景讨论缺少关键参考文献
审稿人经常会指出论文缺少重要文献，缺乏方法细节，使得读者难以理解该方法与现有工具的关键区别。这不仅仅需要补引用，还会影响审稿人对你工作可信度的判断。
3） 选择性报告结果
在数据方面，审稿人还会非常警惕选择性报告结果，如果结果缺乏适当统计检验，或者呈现方式让人感觉挑数据，审稿人会很容易不信你了。
3 实际可用性是否经得起推敲？
第三点审稿人关心的是，就算你进步了，除了在你设定的实验环境里表现的不错，它在真实场景下能不能发挥作用。
因此，审稿人经常指出作者没有充分讨论工作的局限性，而局限性讨论对于避免读者误用或误解研究结果至关重要。局限性讨论也能够为未来研究提供方向。
有些作者总担心写limitation有压力，害怕写了缺点降低论文价值。然而如果你不主动交代，审稿人可能会帮你写，还写的更狠些。
审稿人还经常要求补充实验，以展示方法在真实问题中的可扩展性与适用性。
在生物科学和医学方向，审稿人还常会提出关于潜在数据泄漏（data leakage）的担忧（同源序列、重复样本、患者重复记录），如果划分训练集和测试集时不严谨，模型可能偷看答案。
结果看起来性能爆炸，其实是假象。
审稿人一旦怀疑你leakage，基本就要大修甚至直接怀疑整篇可信度而凉凉了。
4 整体清晰度够不够？
这类意见感觉好像非常鸡毛蒜皮，不算大事，但它往往很致命。因为审稿人一旦读不懂，就很难相信你的结果，更不可能替你去脑补逻辑。
1） 方法细节不够
有些审稿人指出稿件缺乏影响可重复性的关键方法细节，尤其是在假设条件或参数设置不清楚的情况下。
如果这些不写清楚，审稿意见往往会非常直接：
● methodological details are missing
● assumptions and parameter settings are unclear
● the workflow is not reproducible
审稿人心里想的是，我不知道你是怎么得到这个结果的，所以我不信。
2） 图表解释不足
审稿人也常指出图表缺乏充分解释或遗漏关键信息，使读者难以理解某项发现或数据的重要性，从而降低论文的可读性与可理解性。
很多作者做图很认真，但写图注很随意。结果就是图看起来很复杂，但审稿人不知道你想表达什么。
尤其在审稿人时间很有限的情况下，他们往往是先扫图再看结论，再决定要不要细读。如果图没讲清楚，审稿人有可能直接认为你自己都解释不清楚结果的重要性。
3） 组织混乱，逻辑跳跃
审稿人经常评论文章整体结构组织，包括讨论逻辑的连贯性、拼写错误，以及论断不清晰或过度夸大的问题。
这一类意见非常常见，一旦出现，通常意味着审稿人已经很疲惫了。
🌰例如：
● 讨论部分结构不清晰
● claim前后不一致
● 结果解释不充分
● 语句冗长、表达模糊
● 结论过度拔高
所以有时候审稿意见会有一句The manuscript lacks clarity and organization. 意味着审稿人觉得你文章读起来太费劲了，那么上述问题都有可能哦~
在投稿前确保论文结构清晰、逻辑顺畅至关重要，这能保证研究的主要发现易于理解且证据充分，使审稿人与读者都能更容易识别研究的影响力。
4） 语言写作问题
审稿人经常会指出拼写错误、语病、不清楚的表达。很多作者觉得这些只是小问题，但在审稿流程里，它们的意义不是语言不好，而是专业度不够。
当审稿人看到一篇文章逻辑混乱、表达含糊、错误频出时，潜意识会产生一个判断：
如果写作都这么不严谨，那实验和数据会不会也一样？
这就是为什么清晰度问题经常会放大成可信度问题。
希望这些总结能帮助大家在准备稿件时提前规避常见问题。
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参考资料：
[1] https://www.nature.com/articles/s43588-026-00989-9
