审稿人说数据不真实什么意思

水平应该还是有高有低，我也看到过大牛发的，像我之前比较关注的 Masatoshi Ishikawa，都是一年能发很多篇IEEE Transactions和顶会文章的教授，也发过Sensors，开始看到的时候还非常诧异。经费充足，为了凑数可以把没出什么显著成果的方法拿去投了呗。这本来就是个偏应用的研究方向，物探的电磁的什么的都可以丢sensor，偶尔说实话也有点有意思的文章，没必要完全否定。讲道理，这年头文章真的越来越微妙，也别觉得trans多高贵，话不多说自己去比比10年前后和现在的就知道了。应用学科，做的东西就那么些套路，说不好听95%都是没卵用的凑数文章，投的审的多了都有点x数，没必要自相残杀。RS上绝大多数论文也就老遥感期刊3区( PERS,IJRS)的工作量(接收率数据暂无，工作量不等于创新性，比如可以通过加对比试验增加工作量。)。整体给人的感觉，比J-STARS差一些。但如果从中挑400篇出来，应该和J-STARS差不多，或者还要好一点。网友经历：硕士的时候中过一篇Sensors，感觉看审稿人，有的审稿人看的超级认真，审稿意见非常仔细具体，有的审稿人就大概从大方向说几句，让你都不知道怎么回答。审稿速度绝对是超级快的，一审一般就一个月之内，但是确实是非常贵。

因为随着时代变化，数据是会发生改变的。发表sci论文要找sci期刊，sci期刊数量不少，大多数是不要求作者提供原始数据的。作者在发表论文前，若已经确定自己无法提供原始数据，在匹配期刊上，就要选择不需要提供原始数据的sci期刊。这样可以避开无法提供原始数据带来的麻烦。sci论文发表，要经过审稿人的审核。若审稿人对论文内容审核论证过程中，可能需要原始数据的支持，往往会向作者提出提供原始数据的要求。不过这种情况还是比较少见的。若作者遇到了这样情况，可以把无法提供原始数据的情况，与审稿人或编辑沟通，若可以不提供原始数据，那最好了。若是必须需要提供原始数据，就没办法了。作者可以在拒稿后，重投其他期刊试试。另外，有人质疑你的文章和数据的时候，可能也要提供原始数据。若无法提供原始数据，可能会导致文章无法发表，或者发表后被撤稿，此时没有其他办法，只能接受。原始数据对sci论文发表很重要，作者在写作时，不能在原始数据上作假，另外发表过程中，能不提供就不提供，容易引起其他麻烦。