•著者の貢献とその分野での関連性、優れたテクニカルライティングスキルと研究デザインの質
•たとえば、数値が平均値や期待値から離れている場合の大きな差異を説明したり、多くの人々に影響を与える未解決の問題に光を当てたりすることによって、重要な問題に対する洞察を提供します。
•この洞察は、意思決定を行う人々、特に長期的な組織上の意思決定、または私たちの特定の分野では家族の意思決定に役立ちます。
•その洞察は、新しいフレームワーク、新しい理論、または既存の理論の発展を開発するために使用されます。
•洞察により新たな重要な疑問が生まれる
•問題を調査するために使用される方法が適切である（データの収集とデータの解釈など）。
•使用される手法は厳密に適用されており、データが結論を裏付ける理由と方法を説明しています。
•関連分野または学際的な分野の以前の研究を相互に接続することで、記事の解釈がより明確になります。
この記事は良いストーリーを伝えています:よく書かれていて理解しやすく、議論は論理的で内部矛盾はありません
•目的と範囲に当てはまらない:これはよくある間違いです。原稿の強調点がジャーナルの範囲外であるか、対象ジャーナルのガイドラインに従っていません。
•技術審査に不合格 (英語の文法、スタイル、構文が不十分):記事には盗作の疑いのある要素が含まれています。この論文は現在、別のジャーナルで審査中です。原稿は完成していません。タイトル、著者、所属、キーワード、本文、参考文献、すべての表や図などの重要な要素が欠けている可能性があります。英語は査読プロセスに堪能ではありません。図が不完全であるか、読むのに十分なほど明確ではありません。参考資料が不完全であるか、非常に古いものです。
•不十分/不完全なデータ:研究の疑問を明確に定義し、適切に組み立てることが重要です。この記事には観察結果が含まれていますが、完全な研究ではありません。この分野での一部の研究に関連した発見については説明していますが、他の重要な研究は無視しています。
•方法/分析データに欠陥があると思われる:結果を再現するには詳細が不十分です。研究の計画、使用された器具、および実行された手順が明確である必要があります。ただし、場合によっては、メソッド セクションに情報を少なすぎるよりも多すぎる情報を含めたほうがよい場合もあります。分析は統計的に有効ではないか、この分野の規範に従っていません。
•結果の過剰な解釈:一部の査読者は、結果の解釈に対する明確かつ誠実なアプローチにより、論文が受理される可能性が高くなる可能性が高いと指摘しています。研究の準備段階と結果の解明の両方で、考えられる部分的かつ驚くべき変数を特定します。実験結果を簡単に説明します。
•理解できない/満足できないデータ:表やグラフを理解しやすくします。編集者の中には、原稿が検討する価値があるかどうかを判断するために、表、グラフ、図をすぐに調べ始める人もいます。言語、構造、数値が非常に貧弱で、メリットを分析できません。英語を母国語とする人に論文を読んでもらい、その品質を評価してもらいます。
•データによって裏付けられていない結論:結論が強調されすぎておらず、裏付けがあり、研究の質問に答えていることを確認してください。結果を単純に言い直すのではなく、必ず別の説明を提供してください。結論は文献の大部分を無視すべきではありません。
•別の論文の単なる拡張、不正確な文献:必ず完全な文献検索を実施し、研究に関連する参考文献のみをリストしてください。発見は漸進的であり、分野を進歩させるものではありません。この作業は明らかですが、論文数を増やすために研究の大部分が切り取られています。
•著者が査読者の提案に対処するために原稿を修正することに消極的である:査読者の提案を考慮して原稿を修正すると、常に出版に適したより良い原稿が得られます。編集者が改訂版の評価を提案した場合、査読者の懸念に十分に対処できれば、その原稿は出版可能になる可能性があることを意味します。
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