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如果論文被《Machine Learning-science And Technology》雜志拒稿，可以采取以下策略進行應對和改進，以提高再次投稿的成功率：

一、分析拒稿原因

1.仔細閱讀審稿意見：編輯和審稿人通常會提供詳細的拒稿理由，包括研究創(chuàng)新性不足、實驗方法缺陷等。

2.區(qū)分“可修改”與“不可修改”問題：

可修改：如語言問題、格式不符、實驗補充等，可針對性改進。

不可修改：如期刊主題不符，則需另選目標期刊。

二、針對反饋，修改完善

補充實驗或數(shù)據：針對審稿人提出的數(shù)據或分析缺陷，補充實驗以增強說服力。?

強化創(chuàng)新性：明確論文填補的研究空白，并在引言和討論部分突出其學術價值?。

語言與格式規(guī)范：使用專業(yè)工具潤色語言，確保格式符合目標期刊要求?。?

三、調整投稿策略

修改后重投原期刊?：若編輯允許修改后重投（如“大修”狀態(tài)），需逐條回復審稿意見并提交修訂稿。

改投其他期刊?：若因“選題不匹配”被拒，選擇研究方向更契合的期刊。

通過這些措施，作者可以將拒稿轉化為學術成長的機會，進一步提升自己的研究能力。

《Machine Learning-science And Technology》雜志簡介與數(shù)據分析

基本信息：

創(chuàng)刊時間：2020年

出版商：IOP PUBLISHING LTD

出版周期：Quarterly

出版語言：English

國際簡稱：MACH LEARN-SCI TECHN

中文名稱：機器學習-科學與技術

ISSN：2632-2153；E-ISSN：2632-2153

研究方向：Multiple?

權威數(shù)據庫：SCIE

定位與覆蓋范圍：

定位：專注發(fā)布Multiple領域的學術期刊。

覆蓋范圍：涵蓋等領域的最新研究成果、技術革新、學術動態(tài)等，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。

數(shù)據與影響力分析

影響因子：根據最新數(shù)據，《Machine Learning-science And Technology》雜志的影響因子為6.3，顯示其在Multiple領域具有較高的學術影響力。

分區(qū)信息：在中科院最新升級版分區(qū)表中，《Machine Learning-science And Technology》雜志位于大類學科物理與天體物理2區(qū)，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能2區(qū)。小類學科MULTIDISCIPLINARY SCIENCES綜合性期刊2區(qū)。小類學科COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS計算機：跨學科應用3區(qū)。同時，在JCR分區(qū)中，該雜志位于Q1區(qū)，表明其學術水平較高。

投稿咨詢

年發(fā)文量：194，審稿周期預計為：平均審稿速度為約Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks ，CiteScore：9.1、SJR：1.506、SNIP：1.403。

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