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无意间发现以前发表的论文

发布时间:2024-07-05 19:12:26

无意间发现以前发表的论文

你要看是哪年发表的论文了,如果是近几年的期刊,联系杂志社或者联系知网间接联系,他们都会有人处理。但是联系杂志社会更快捷。也许他们已经在后面的期刊中做了更正了 你没发现而已。你是个认真的人 顶一个!~

你是删除不了的。因为你不是管理员,你要是想删除的话只有找你发现有论文的那个服务器的管理员了。要不你就找个很厉害的黑客,帮你弄掉那服务器就得了。

看下载的地址,顺藤摸瓜,找到提供下载的网站,给站长发邮件。

如果你记得帐号密码你可以登陆删除.或者内容修改掉就可以了另外如果不可以那麽只好联系管理了但是联系管理就知道是你写的.你不说没人知道是你写的!

论文发表时间以前的

看你上面的刊期,在职称评定中,是以刊期为准的。如果是5月份的刊期,即使是8月份收到的,也是按5月份算的。

你好,根据一般习惯,是以杂志实际出版的日期为准,因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写,这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说,这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样,保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长,刊期越长(月刊、双月刊、季刊)出版周期就越长,特别好的学术期刊,长的甚至半年一年,所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要,以免做了无用功。要发表可以再问我,我就是杂志编辑

肯定算的是9月份发表的。严格意见上来讲,就没有发表时间这一说,都是出版时间,按《出版物管理条例》及其实施细则等,连续出版物是不允许提前出刊的,像这种9月的刊期,8月出版的,都是违法操作的,就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。按相关规定,连续出版物一般为当月或次月出版,一般来说,月刊为每月15日出版,旬刊为每月5、15、25日出版,半月刊为每月10日、20日出版。8年专业发表经验,希望我可以帮到您

评职称都是按刊物的刊期来算的,如果刊物是9月的刊,那就是9月的,哪怕是7月收的刊物。

严格意见上来讲,就没有发表时间这一说,都是出版时间,按《出版物管理条例》及其实施细则等,连续出版物是不允许提前出刊的,像这种9月的刊期,8月出版的,都是违法操作的,就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。

按相关规定,连续出版物一般为当月或次月出版,一般来说,月刊为每月15日出版,旬刊为每月5、15、25日出版,半月刊为每月10日、20日出版。

概念

职称论文发表,顾名思义,就是在学术期刊公开发表论文,用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章,是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题,进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上,由于利益驱使,市面上充斥着很多假刊,发表论文前一定要认真鉴别,避免上当受。

以前发表的论文发现有错误

这个上传是答辩后的定稿上传还是其他?如果是定稿上传那就这样吧,不会有人来找你麻烦的

发到知网上的论文不可更改,不可逆。

如果说实在严重的话,可以像所发期刊提出修改申请,之后由所发期刊杂志社向知网提出申请。申请审核通过后再提交文章进行二次审核,但是此时涉及一个二次发表以及重复率问题,会十分麻烦。

因此这种错误收入是审核不严格导致的,但是几乎是不可逆的假设是核心期刊,涉及到项目成果以及研究成果,就只好一层一层走申请。

网络出版

通过与期刊界、出版界及各内容提供商达成合作,中国知网已经发展成为集期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文、报纸、工具书、年鉴、专利、标准、国学、海外文献资源为一体的、具有国际领先水平的网络出版平台。中心网站的日更新文献量达5万篇以上。

当对一个问题深入研究后,发现自己已发表文章中有错误怎么办? 这个要看是大错还是小错了,如果是小错,可以直接给编辑写信说明下,大错的话,可能要发声明了,可以再写一篇文章纠正错误。yingying1588(站内联系TA)祝福祝福striveme(站内联系TA)有错误的文章太多了dale79(站内联系TA)有错就改再写文章基本上每个人的文章都有错误的炮灰大神(站内联系TA)是错误,还是缺陷,是不一样的。。。。如果是缺陷,没关系吧,后续的研究本来就是要解决原来的缺陷的;如果是错误。。。还是要交代的。。。dale79(站内联系TA)Originally posted by 炮灰大神 at 2010-12-11 23:25:30: 是错误,还是缺陷,是不一样的。。。。如果是缺陷,没关系吧,后续的研究本来就是要解决原来的缺陷的;如果是错误。。。还是要交代的。。。 我在仔细研究一些论文后 基本上都发现有错误 我在仔细研究一些论文后 基本上都发现有错误 我觉得有些错误也是可以理解的 只要不影响文章关键问题的阐述 有一个图的 标注错误了exp直线-A点划线-B 正确的 可是写的时候 反了~ 我觉得这不是原则上性质上的错,如果有必要的话跟编辑联系,如果别人很容易看出来是“笔误”而不是别的错,问题好像不大。。xffla(站内联系TA)如果是非常一般的sci,低if的,并且不是热门研究方向的,我想仔细看的人也不多Molu(站内联系TA)错误不可避免,有句话说“文章90%是有问题的,书籍90%是正确的”。visitor958(站内联系TA)你这个应该很明显吧,没有必要更正。还有,更正一般也难看到。。。结果错误或不全面,那样的更正才有意义。 有一个图的 标注错误了exp直线-A点划线-B 正确的 是错误,还是缺陷,是不一样的。。。。如果是缺陷,没关系吧,后续的研究本来就是要解决原来的缺陷的;如果是错误。。。还是要交代的。。。 大神,我有拼写错误。。。也不是拼写,是copy的时候完全没有改过来,就好像本来是猫,我文章上写的是狗,而且已经发表了,影响因子还5点多。。。纠结。。。

想问后来怎么解决的啊?我也是,毕业一年了发现其中一个结论中挺严重的理论错误,闹心、好纠结,怎么办啊?还不敢跟导师说

发现以前发表的论文太简单

博士论文研究问题太简单,那么这个时候就可以进行写好论文,然后做好研究,然后这个时候可以用实践的研究方法,然后才可以体现到这个问题的简单核难度,因为它这个难度一般都是学校里面设计的,所以在博士论文研究问题太简单,那么这个时候就可以根据自身的一个经验,然后把这个论文增加难度。

博士论文研究问题太简单怎么办答:博士论文研究问题太简单是因为你太厉害了,才会觉得题目简单

这个没办法,查重率不达到标准是没啥影响的,现在的论文就是有很多的抄袭,也算是借鉴吧

发表的论文无法复现

新手复现一篇论文方法如下:

1、写论文投稿,要么投期刊,要么投会议。

期刊论文质量一般要求会高一些,审稿周期也比较长,快的半年,慢的一年也是有的。越是顶级的期刊,内容越是精雕细刻,时间也就越长。

2、初学者可以考虑从写些会议论文开始训练。

作为总是写论文的团队,有必要制定一些“军规”,好保证自己的论文质量在某一个水平线以上。从个人而言,有必要学习一些“战斗常识”,好让自己的努力不至于成为“分母”。

3、最重要的是要知道到底有哪几类读者会看到你的论文,了解一下他们各自的行为习惯和价值取向对写论文没有坏处。

(1)花3-5分钟就看完论文的评审者,他们很可能直接凭借5分钟的印象判断是否直接枪毙掉,还是继续往下读。

(2) 以后查阅资料的小朋友,发表的文章是后来人们的literature,对小朋友们有价值的是为什么研究这些问题,以及研究了什么,做到了什么程度。他们阅读的时间1-5分钟不等。

(3)仔细推敲文章的人,如果写的是pioneer的文章,有特色的文章,那么要注意了,文章一定会被仔细推敲。各个细节都不能马虎。文章中的核心段落是需要持续雕琢的,而且这些段落是写给真正的知音和研究伙伴,要慎重对待人家的阅读体验。

(4)师弟师妹,在未来他们需要写论文的时候,论文将作为他们效仿的对象。他们会据此判断水平以及老板要求的严格程度决定自己是精益求精还是敷衍了事。

(5)看最近几年的趋势,有理由在阅读者队伍中加上未来的老板、同事、下属以及大众媒体等等。

论文:

论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成,其中部分组成(例如附录)可有可无。

题名应简明、具体、确切,能概括论文的特定内容,有助于选定关键词,符合编制题录、索引和检索的有关原则。

为什么很多国内学者的AI的论文复现不了?一、数据关系因为作者使用的数据比较私密,一般人拿不到,这种情况下,即使作者提供了源代码,但是读者却拿不到数据,也就没法复现算法。这种情况在国内学术界很普遍,数据别人没有,这就好像一位奥数老师,自己出了一道奥数题,自己解答出来,然后把解题过程写了论文,这类论文往往说服力不够,故事性不够强。二、硬件原因深度学习的很多算法,是靠大力出奇迹的方法做出来的。比如谷歌、facebook的一些算法,依靠强大的硬件训练出来。普通研究者没有那么强大的硬件资源,估计达不到他们的1%的算力,根本无法复现算法。三、数据划分和训练方式有些论文公开了代码,也公开了数据,但是论文里没有提到数据划分问题,数据如果比较少的话,不同的划分会导致结果不同。四、众所周知的原因这个原因大家心知肚明,我就不说太明白了,这个情况出现在很多国内作者的论文里。这个在公开数据上比较少见。

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