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yzx10000

木虫 (小有名气)

[求助] SCI审稿意见求助 已有1人参与

刚收到一份邮件,编辑给的大修,但有个专家意见不太好改,想求助大家,非常感谢!本文方向是水信息学,主要为水文和计算机交叉。

1. The novelty of this work is limited. The combination of ELM with other algorithms is extensively used to various applications. It is hard to see the contributions of this work.

2. The proposed method is compared with some classical algorithms. The authors should selecte some state-of-the-art methods for somparison.

3. The presentation needs a significant improvement.
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siegzu66

铜虫 (知名作家)

你这是超级大修呀!相当于再写一次论文呀!

发自小木虫Android客户端
2楼2020-03-13 13:48:25
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匿名

本帖仅楼主可见
3楼2020-03-13 14:15:55
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yzx10000

木虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by siegzu66 at 2020-03-13 13:48:25
你这是超级大修呀!相当于再写一次论文呀!

所以也迷茫,向小木虫请教。另个意见小修,基本接收。

[ 发自手机版 https://muchong.com/3g ]
4楼2020-03-13 23:25:46
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yzx10000

木虫 (小有名气)

引用回帖:
3楼: Originally posted by ~麦兜兜 at 2020-03-13 14:15:55
重新写下introduction部分,突出你的新意

会不会突出交叉学科,着重应用创新,好点呢?

[ 发自手机版 https://muchong.com/3g ]
5楼2020-03-13 23:26:38
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闫肥肥当学霸

新虫 (正式写手)

我感觉是在质疑你的方法?你应该更多的去回复你方法的优势。或者说通过对比其他,来凸显你的方法更好?

发自小木虫IOS客户端
6楼2020-03-14 01:20:18
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TE225

捐助贵宾 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
yzx10000: 金币+50, ★★★很有帮助 2020-03-16 11:35:31
这份审稿意见有点棘手哦。创新性这个问题好解决,楼主肯定是有不同于前人的理由才进行的这项研究,抑或是看到前任不足之处,或是你觉得自己做的某些内容更有说服力等等,楼主再提炼提炼组织组织语言就好了。个人觉得重点还是审稿人提了两次方法不够新,这个问题比较难搞定,如果楼主确定自己所用的方法已经是该研究领域最新的了,那就是审稿人再挑刺了,你可以委婉问问编辑让审稿人提供他所谓的新方法。还有一种可能是审稿人真的是你这个领域的大牛,他是真的知道有更新的方法。如果楼主不能确定有没有比你现在用的方法更新的方法的话,那你就有a lot of work to do了,改方法甚至要改你文章的整个架构了。或者,楼主可以试试能否找出或猜出这个审稿人是谁,去搜他发的文章看看能不能找到些线索。
不过话说回来,故事只要编的圆满,自己能兜回来自己的观点的文章怎么都不会太差。Anyway,没有直接被拒稿就是有希望的,加油哦!
7楼2020-03-14 03:32:24
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yzx10000

木虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by TE225 at 2020-03-14 03:32:24
这份审稿意见有点棘手哦。创新性这个问题好解决,楼主肯定是有不同于前人的理由才进行的这项研究,抑或是看到前任不足之处,或是你觉得自己做的某些内容更有说服力等等,楼主再提炼提炼组织组织语言就好了。个人觉得 ...

经过一个月修改,第二轮意见也回来了(大修),想请您再给些建议,非常感谢!
eviewer #1: The revised manuscript has been well modified. It can be accepted.


Reviewer #2: 1. Improve the writing to make it looks more like a scientific paper.

2. There are extensive ELM-based methods for predition. Please provide the advantages of the proposed method from methodology and performance. More ELM-based methods should be considered in the experiments. From current results, I do not think the proposed one obtains the state-of-the-art performance.
8楼2020-05-14 08:52:03
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