SCI 与国际发表 · 实用指南
从拒稿到接收的四回合同行评议实录
一篇 Nature Communications 论文的完整评审过程：第一回合争的是一个术语背后的理论立场，第二回合被要求正面挑战领域常识，第三回合是数据、代码与稳健性检验，最后完成从不错到杰出的蜕变。
督字诀教务督导团队整理 · 发布于 2026-01-22
期刊：Nature Communications
论文：Nasioulas, A., Potier, E., Cerrotti, F. et al. Feedback-induced attitudinal changes in risk preferences. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-025-67729-x
第一回合：术语之争——一个词背后的理论立场
审稿人首先发难的点，出乎意料地落在了一个形容词上。
审稿人2指出：“所谓‘倾向性（dispositional）’假说……这个词意指一个人内在的、不变的思维和性格品质。鉴于作者展示了风险偏好会因反馈信息而改变，这真的是描述一个实验诱发的状态的正确词汇吗？我强烈建议换个名字。”
这个意见非常犀利，它点出了术语使用不准确可能导致的根本性误解。“Dispositional”暗示稳定特质，而实验证明的是可塑的状态。
作者如何应对？
作者没有争辩，而是从善如流，展现了高度的灵活性：
作者在回复中写道： “我们感谢审稿人指出这一点……我们决定将术语改为‘态度性（attitudinal）’。我们认为‘态度’的概念意味着它可以随着新的经验或情境而改变（正如‘态度转变’这个短语所示），这符合我们想要描述的结果。”
这一改，不仅更精准，也为后文论述反馈如何引发“态度转变”奠定了更坚实的语义基础。
经验一：审稿人对术语的挑剔，往往是逻辑严谨性的体现。积极接纳并修正，是建立共识的第一步。
第二回合：核心挑战——颠覆领域内的常识
本研究最核心的结论是：反馈并不通过促进学习来优化决策。这直接挑战了该领域一个广泛持有的假设。审稿人对此提出了多方位的质疑。
质疑数据呈现：审稿人1建议：“我建议在图4中展示实验5和6的结果，而不是汇总1-6的结果。否则，读者可能会因为实验6的不显著发现而忽略其结果。”
质疑理论完整性：关于“后悔”理论，审稿人1追问：“图3E……后悔理论是否预测0.1的概率会导致负面影响？0.5的概率是否应导致零效应？需要解释结果模式背后的机制。”
作者如何应对？
面对核心挑战，作者采取了 “数据补充 + 理论深化” 的组合拳。
立即补充数据可视化：他们欣然接受了展示单个实验结果的建议，在修改稿中新增了补充图表，让数据透明度最大化，表明自己无意隐藏任何结果。
深化理论解释：对于后悔理论的质疑，作者没有停留在表面辩解，而是进行了一次精彩的理论延伸。他们承认最初简化的解释不足，并提出了一个更完善的框架：
作者在回复中阐释道： “简单的后悔解释是不完整的，因为它只考虑了结果的概率，而没有考虑结果的大小……我们提出的观点是，在决策阶段，大多数时候能带来最佳结果的选项会获得‘后悔溢价’。这种溢价进一步受到该结果与决策问题中可能结果范围的相对大小所调节。”
接着，他们用原文中的博弈例子（H, M, L）清晰演示了概率和大小如何共同作用，完美解释了观察到的非线性模式，并援引经典文献和模型模拟加以佐证。
经验二：当审稿人指出理论缺陷时，是深化论文理论贡献的黄金机会。将其视为完善而非攻击，用更缜密的论述将批评转化为亮点。
第三回合：严谨性检验——数据、代码与稳健性
顶刊审稿人对方法严谨性的审视是全方位且不留情面的。
审稿人1指出： “排除率相当高——大约110名被试被排除……模型拟合时排除得更多。”
审稿人3指出： “提供的代码链接指向整个GitHub账户……分析代码也应提供。”
作者如何应对？
态度开放，行动彻底。
证明结果的稳健性：针对高排除率的质疑，作者用数据说话：“我们使用准全样本重新分析了所有数据……我们很高兴地报告，所有主要结果仍然显著。” 他们在回复中附上了基于更宽松纳入标准的新分析图，有力消除了审稿人对结果可能依赖特定筛选的疑虑。
全面开放与澄清：对于代码和数据，作者在最终版本中明确了直接可用的链接和文件，确保研究的完全可重复性。
终局：从“不错”到“杰出”的蜕变
经过两轮这样细致、深入且建设性的交锋，审稿人的最终评价发生了根本转变：
审稿人2（第二轮）： “作者在回应我的评论和担忧方面做了值得称赞的工作……我相信这些发现将更容易被读者欣赏和理解。”
审稿人3（第二轮）： “感谢作者详细而周密的答复……根据初步反馈对稿件进行的修订和改进显著加强了论文。”
论文启示
审稿意见是免费的深度顾问：最严厉的审稿人，可能是帮你把论文提升一个层次的最重要推手。
回复的核心是对话：态度要尊重、诚恳，论证要清晰、有据。每一条回复都应致力于推进共识，而非单纯辩护。
透明是最大的底气：随时准备公开数据、代码，并证明结果在不同分析条件下的稳健性。
可视化与阐释并重：一张清晰的图，一段深入的解释，往往比冗长的文字更有效。
来源——
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41467-025-67729-x/MediaObjects/41467_2025_67729_MOESM3_ESM.pdf
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