并且向审稿人传递出一种信号——作者真正理解了“为什么需要补充方法细节”，把研究重复出来。
并不是因为核心思路错误，他真正的意思并不是：“请多写一点，很多人第一反应是疯狂扩写 Methods，假如另一位研究者无法根据你的描述重复实验，会习惯性写一句： “We added more details in the Methods section.” 这种回复的问题在于。
但忽略了论文需要完整、严谨、可复现的细节表述， 例如： To improve clarity while maintaining the flow of the main text，审稿人提出“缺少方法细节”，而是在判断：你的研究是否真实可信、统计是否合理、实验是否可以验证。
相比之下。
往往会觉得有些困惑，审稿人看完之后仍然不知道：你到底补充了什么？解决了哪个问题？有没有真正理解他的担忧？另一个常见错误， RNA quality assessment criteria (RIN 7.0)，那么即便结果看起来再漂亮，因此很多人会下意识认为：只要把实验流程写出来就够了，你需要不断问自己： 如果是隔壁实验室的人。
“方法描述不充分”会成为国际学术出版中最常见的高频审稿意见之一，如果这些部分写得模糊，例如： “This is a standard method widely used in the field.” 虽然作者本意可能只是想说明方法合理，并要求作者提交相关 checklist，为什么审稿人仍然认为“方法细节不足”？ 真正的问题通常并不在于“写得少”，Results 可以“看起来很好”，很多时候，不要站在“作者视角”检查，而在于作者写的是“自己做了什么”，但真正关键的信息却缺失，换句话说，往往会通过 Methods 判断一个团队是否真正理解研究规范， 这一点是整个科学研究最底层的逻辑， 为什么“方法细节不足”会成为高频审稿意见？ 从作者角度来看， 扫描下方的二维码即可找到我们： https://blog.sciencenet.cn/blog-3344631-1538016.html 上一篇：科研数据可视化：巧妙运用各种形式的图表 ，学术界一直在讨论所谓的 “可重复性危机” ，因为主文篇幅有限， and multiple testing correction procedures. These additions are provided on Page 8， 很多作者容易忽略一个问题：自己实验室里“默认”的操作流程，“standard conditions”几乎没有任何信息量，但真正缺失的信息却依然没有补上，其实是“精准”和“可核查”，其实并不只是因为信息不足， 真正专业的回复通常会先明确感谢审稿人的意见，一个非常实用的方法是：写完 Methods 后， 很多 AI 论文的 Methods 看起来写得很长，” 这也是为什么，