分类：EI论文发表 时间：2025-04-25 热度：858
在工程技术领域，EI 源刊论文的发表对学术成果传播与个人职业发展至关重要。而数据作为论文核心支撑，其规范性与完整性直接影响评审结果。本文将结合研究类型、期刊政策与学术规范，系统梳理 EI 源刊论文的数据要求，助力科研人员高效完成论文撰写与投稿。
一、数据要求因研究类型而异
1. 实验性研究：数据是核心命脉
必备要素：需完整呈现原始实验数据、详细实验记录(含实验条件、参数设置、重复次数等);
可重复性：清晰展示数据采集、处理及分析全流程，确保同行可复现;
可视化规范：通过图表直观呈现结果，统一标注计量单位、实验条件及误差范围。
2. 非实验性研究：方法与逻辑并重
理论 / 模型研究：以理论推导、仿真模拟或典型案例替代原始数据，需严格论证方法的科学性;
文献综述类：聚焦高质量文献引用，标注来源并避免主观臆断，强化综述逻辑性。
二、数据格式与呈现的标准化要求
1. 数据存储与格式规范
通用格式优先：采用 Excel、CSV 等通用格式，避免使用封闭软件生成的特殊格式;
图表定制：严格遵循期刊模板要求(如单栏排版、字体字号、分辨率标准)，确保清晰美观。
2. 数据描述与注释要点
背景说明：明确数据采集目的、分析方法及与结论的关联性;
隐私保护：涉及敏感信息(如个人隐私、商业机密)需进行脱敏处理，必要时申请数据使用豁免。
三、数据保存与提交策略
1. 原始数据的长期留存
即使期刊未强制要求，作者仍需妥善保存所有原始数据(实验记录、问卷、代码等)，以备审稿阶段或后续学术核查。
2. 数据提交时机与伦理要求
灵活提交：通常在审稿环节根据编辑或评审意见补充数据;
伦理合规：若涉及人体实验、动物研究，需提前获取伦理审查证明并随稿提交。
四、学术诚信与版权红线
1. 数据真实性原则
严禁篡改、伪造数据，公开数据来源及处理方法;
引用他人数据需明确标注，避免学术不端行为。
2. 重复率与原创性把控
论文整体重复率建议控制在 10%-30%(依期刊要求调整)，数据部分需与已发表文献显著区分。
五、特殊情况应对方案
数据保密处理：若因保密协议无法提供原始数据，可提交数据处理流程、模拟结果或第三方验证报告;
跨学科研究：结合工程与社科等多学科特点，补充定量分析或典型案例，增强研究说服力。
六、投稿实用建议
提前调研期刊政策：通过官网投稿指南或邮件咨询编辑，明确具体数据要求;
全流程数据管理：从研究设计阶段规范数据记录，避免后期补漏风险;
工具辅助提效：利用 Open Science Framework 等平台提升数据透明度与可追溯性。
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