审稿意见回来了:大修逐条回复的“四档分类法”
16条意见分成致命、需补实验、澄清改写、格式四档,先排优先级再动手。待填数值留黄色占位,不替作者编结果。
收到“大修”(major revision)的邮件,心情通常是复杂的:好消息是稿子没被拒,坏消息是接下来几周要和十几条意见搏斗,而修改稿往往有截止日期。不少作者的第一反应是从第一条开始逐条改,改到一半才发现,真正要命的那条意见需要重做实验,时间已经不够了。PaperOK科研助手官网的一个真实运行案例,演示了另一种做法:先分档,再动手。
先分档:把意见按“代价”排队
所谓四档分类,是把每一条意见按处理代价和风险分成四类:
· 致命:动摇结论或方法合理性的意见,回应不好可能直接导致拒稿,必须最先处理;
· 需补实验:要求增加对比、消融或数据的意见,耗时最长,要尽早排进计划;
· 澄清改写:审稿人误读或表述不清的地方,改写原文并在回复中解释;
· 格式:图表、引用、拼写等,工作量小,可以集中处理。
这样排下来,哪几条决定了此次修改的成败,哪几条需要马上去跑实验,一目了然。时间紧迫的时候,也明白劲儿往哪使。
分档之后,比较稳妥的节奏是:第一天读完全部意见并分档,和合作者确认对“致命”意见的回应方向;随即启动需要补的实验,因为它们最花时间;在等待实验结果的间隙,处理澄清改写和格式问题;最后把新结果填回正文和回复信,通读一遍再提交。这样安排,最耗时的那部分不会被拖到最后。
一次演示:16条意见与一封9页回复信
这个案例是通用模式,有了「审稿回复」的专家模板就可以开始了。因为没有真实的稿件,测试时演示材料是按照要求生成出来的。
真实运行案例:审稿意见逐条回复(演示材料)
它先生成了一篇PM2.5预报模型原稿和2页审稿意见:大修,编辑2条,两位审稿人7条,共16条。然后将16条意见划分为致命、需补实验、澄清改写、格式四个等级,对每条提出回复策略、在原稿中的位置(节号+段落+原句关键词)、如何修改、工作量,在回答开始部分给出分级统计和最急需处理的3条。它还额外发现了6处审稿人未发现的问题,如正文写华北3个城市,表1写成4个。最后起草英文回复信,按“意见原文 → 回复 → 修改后原文”逐条排列,共 9 页;需要作者按实际重跑结果填写的数值用黄色高亮占位,引用的 7 篇文献均真实。大约用了7分钟。
两个细节:主动查漏,不编数字
这个案例里有两处做法,比回复信本身更值得作者留意。
一是自查。“正文3个城市、表1写成4个”这种前后不一致,审稿人这次没发现,下一轮或者读者可能会发现。借大修的机会改掉,总比在第二轮审稿意见中被指出来的要体面得多。在逐条处理修改意见的同时顺便检查一下全文的数字、图表编号和引用,是划算的。
第二是不替作者编结果。审稿人要求补实验,在回复信里就必须要有新的数据。这些数字只能是作者真实重跑出来的,因此不能填入一个“看起来合理”的数字,而是以黄色高亮来留下占位,等待作者自己填写。这是一个原则,一定要做补充实验,数据要真实,回复中的每个数据都要经得起推敲。同样,回复信中引用的7篇文献都是真实的,在补充引用时需要逐一核查,不能将“看起来像”的文献加入。
“意见原文→回复→修改后原文”这样的排序对编辑及审稿人也十分友好,不用新旧版本反复对照,即可看出修改内容。每条回复中标明修改的节号和段落号,第二轮审稿一般会比较轻松。
回复信的态度也要由作者定夺。哪些意见接受、哪些意见需要礼貌据理力争,取决于你对自己研究的判断,取决于你和这个领域的对话方式。AI起草的措辞是底稿,最后发出去的每一句都应该是你愿意署名的话。
如果稿件和数据尚未公开,可以使用「逐步确认」或「只读」权限模式,只把原稿和审稿意见放进项目文件夹。对话记录、项目文件都保存在本机,PaperOK服务器不保存对话记录。科研助手能帮你把十几条意见理清、把回复信的框架搭好,但能不能说服审稿人,最终取决于研究本身。
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