【科研基本功】如何答复审稿人意见并进行论文修改

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背景

              附图1

              附图2

       在期刊(或会议)上发表论文一直以来都是研究生和科技工作者进行学术交流的最广泛使用的方式,而在论文发表的前期过程中,除了论文写作和实验等工作性的准备以外,还有比较重要的一个环节:同行评审(Peer review)。

       同行评审存在的理由并不难理解,期刊与期刊(会议与会议)的“体质”(影响力、知名度)不能一概而论,那么一篇论文的好坏就需要有人来判断是否符合该期刊(或会议)的质量要求,比如创新性是否足够,论证是否严谨,实验是否充分等。

       因此,早期这一工作都由期刊编辑进行审查,但是问题也随之产生了,投递到同一期刊的研究可能大有不同,同样是计算机类的期刊,可能有人做的是最优化,有人做的是深度学习,有人做的是信号分析,有人做的是计算机架构设计……这就导致了一个问题,某一位期刊编辑并不可能对这所有内容都非常精通,这就导致了他可能无法非常合理公平的对每一篇投递的文章进行评估,但文章的接受与否完全取决于编辑,这显然是不合理的,因为一个人的观点极可能带有片面性和主观性。

       同行评审的出现就是为了解决这一问题,期刊和会议会邀请投稿论文所在研究领域的专家学者对文章进行评估,并反馈他们的意见,一方面,可以确保对文章的合理评估,另一方面,也能够利用反馈意见使作者对文章进行改进,最终可以发表出更高质量的论文。

       一篇论文能否发表,除了论文内容自身的价值外,**论文作者能否在同行评审过程中合理的答复审稿人意见并进行论文的修改,是非常重要的影响因素。**而今天我写这篇博客的目的,一方面是为了记录自己的一段投稿经历,另一方面,也跟大家分享自己在这一过程中的心得和小技巧。

       以下是我投递的两篇论文的结果,趁机炫耀一下hhh。

             图1. 人生第一篇被录用的sci

             图2. 另一篇今年2月底投递的论文,还在等二审修回稿结果qwq

尊重与礼貌:答复的基本要求

       首先,我们需要明确,答复意见的目的在于,通过你的答复使审稿人对你的论文有更清晰的认识,并且使审稿人明确论文的价值所在,并且得到审稿人对你的文章的认可。另外,如果审稿人如果指出了任何错误,也需要一起修改。每个人当然都会对自己的工作(方法、实验等细节)非常了解,但当你要把这里的所有内容呈现给别人,在你已知信息量远多于别人的情况下,你可能会忽略了某些重要内容,使对方难以理解。

       因此,答复审稿人意见,其实就是一次可以直接用非书面的语言告知他论文核心内容和价值的机会。

       如这一节的小标题所述,我们需要保持尊重和礼貌的态度,并非对方拥有对你文章进行评估的权利我们就要卑躬屈节地去迎合,而是绝大多数的同行评审是无偿进行审稿的,这意味着一个领域的专家(教授、副教授、科研能力得到认可的科研人员)利用他繁重科研压力下的业余时光,不收你一分钱为你的论文提供各种建议并纠错(虽然也有时候可能会有不合理的意见或要求),以提高你的论文质量。我认为,在明白这一情况的前提下,我们应当保持谦逊、尊重和感激的态度,用礼貌的方式回应审稿人。

       尊重别人的工作,别人自然也会尊重你,这一过程是相互作用的。

       我之前翻看过不少论文经验帖,一些作者心高气傲,认为审稿人的意见怎么怎么离谱,根本没看懂文章乱提要求,进行吐槽和抱怨。我个人不对作者以及审稿人的水平进行任何评价,但是我认为作者的态度可能存在较大问题。既然你知道审稿人没有看懂文章,没有明白文章的价值所在,你就更应该跟他阐明文章的价值所在,同行评审并不完全是 审稿人->作者 的单向观点输出,作为作者完全可以掌握你对文章了解更多的优势,进行 审稿人<->作者 双向沟通。后文会以我个人经历给出一些实例。

       抱怨和吐槽解决不了问题,如果这能有用,大家都不做正事一起聊聊天倒倒苦水,大概世界上所有的问题就能解决了,不是吗?如果你不这么认为,那请把 考虑如何解决问题 放在第一位。

诚实为上:答复的第一准则

       学术诚信是一件不需要多次强调的事情,答复审稿意见当然需要遵守学术诚信,篡改事实或试图绕开审稿人尖锐的问题,触碰高压线的事情一经发现是没有容忍的余地的,这种情况几乎会被直接拒稿。

       因此,除了自身注意诚实以外,请**务必注意不要遗漏审稿人的任何评论和意见,逐一回复。**后文也会给出一些回复的例子。

克服畏难情绪:修改的首要态度

       大部分人(我也是)在刚开始接触课题的时候会感到新奇并乐于不断地投入时间去深入了解它,论文写作的初期也是如此。很多时候,我们花的时间越多,对一件事物的兴趣反而会有所下降,感到不耐烦。(不知道为什么有一种情感博主的既视感,摸了摸了...)

       而在反复修改论文的过程中,我自己也产生过浮躁和畏难的情绪,认为这改起来是真的麻烦,头皮发麻。然而,就跟我在前文提到的一样,审稿人、你自己、编辑三方都对稿件投入了不少的时间,三者的目的都是相同的,能够发表更高质量的文章。

       敌人的敌人都能是朋友,那么目的相同的人为什么不是我们的朋友呢?编辑和审稿人都是你高质量工作成果以论文形式进行发表的得力盟友,虽然会有个别刁钻甚至刻薄的意见,但请记住大家的目的都是相同的。

       你觉得麻烦,为了这篇文章也得改;你觉得不麻烦,那更应该改。如果审稿人的意见过于不合理,没法这么改,请礼貌地阐明观点,报之以直,如果你的回复是合理的,审稿人自然会理解,就算他不理解,也可以向编辑申请仲裁。

       但如果你是一名编辑,你与审稿人在稿件上投入了时间与精力,却得到作者恶劣态度的回应,爷就是不想改,你这说的一点道理都没有,但我也说不清我有什么道理。那么如果你是编辑,遇上这样的作者,你会怎么想?

       **体现你尊重和礼貌的最好方式,就是克服畏难情绪,对合理的意见进行细致的修改,并反馈审稿人与编辑。**实例见下一节。

回复中的实例及修改思路

       这一节终于可以讲讲实例了。

       在答复信(List of Responses)里我是这么开头的:

Dear Editors and Reviewers:

尊敬的编辑和审稿人们:

Thank you for your letter and for the reviewers’ comments concerning our manuscript entitled “A color enhancing algorithm based on image fusion for color gamut reduction Daltonization” (ID: JEI-200224). Those comments are all valuable and very helpful for revising and improving our paper, as well as the important guiding significance to our researches.

感谢您的来信和审稿人对我们的论文“基于图像融合的色域缩减道尔顿化的色彩增强算法”(ID:JEI-200224)的评论。这些评论对修改和完善我们的论文非常有帮助和有价值的,并且对我们的研究具有重要的指导意义。

First, before we address the reviewers’ comments, we'd like to emphasize the contributions and the novelty of the method, which addresses how to improve the color naturalness and the color colorfulness of the original image from the trichromatic perspective while reserving the color appearance (color contrast) of the daltonized image with little lightness errors from the dichromatic perspective. The proposed method has been accepted as valid and legitimate by the reviewers. We are confident this is a useful contribution to enhancing colors of images, it is effective not only for CVDs but trichromatic viewers. Omitted comments will be fixed in revision if accepted.

首先,在讨论审稿人的评论之前,我们要强调该方法的贡献和创新性,该方法解决了从三色视角改善原始图像的色彩自然度和色彩鲜艳度,同时保留二色视觉下道尔顿化图像色彩外观(颜色对比度)的问题,虽然具有很小的亮度误差。所提出的方法已被审稿人认为是有效和合理的。我们相信,这对于增强图像色彩是有贡献的,它不仅对CVD有效,而且对三色观察者也有效。如果论文被接受,那么如果有被忽略的评论将在下一轮稿件修改中进行改正。

We thank the reviewers for acknowledging the strong performance of this work and the quality of the presentation. We believe the algorithm proposed is very effective and powerful. We agree with the reviewers that the details of the submitted manuscript should be improved and we have studied comments carefully and have made corrections which we hope meet with approval. Revised portions are marked in red or blue in the paper. The main corrections in the paper and the response to the reviewer’s comments are as follows:

我们感谢审稿人承认这项工作的出色表现和文章质量。我们认为所提出的算法非常有效且强大。我们同意审稿人认为应改进所提交稿件细节的意见,我们已经仔细研究了评论并进行了更正,希望能得到认可。修改后的部分在纸上用红色字体或蓝色字体标记。论文中的主要更正以及对审稿人评论的回复如下:

       这么写的开头其实稍微有一些冗长,但是作为第一封回复信,我认为适当地强调文章的贡献并进行感谢编辑和审稿人是有必要的。在这一段之后,就是对于审稿人意见的答复和修改的说明,这个放在待会再讲。先看看结尾语:

Additional to editors and reviewers

写给编辑与审稿人的附加内容

We tried our best to improve the manuscript and made some changes to the manuscript. These changes will not influence the content and framework of the paper. And here we marked in red in the revised paper. We appreciate for Editors and Reviewers warm work earnestly and hope that the correction will meet with approval. Once again, thank all of you very much for your comments and suggestions.

我们尽力改进对稿件进行了修改。这些修改并不会影响本文的内容和框架。在这里,我们用红色字体标记出了修改的部分。我们非常感谢编辑和审稿人温暖的工作并希望修改获得认可。再次非常感谢你们的意见和建议。

       结尾语非常简单,主要还是礼貌性地再感谢一下编辑和审稿人,并说明修改的内容和大致情况。我之前找润色机构(论文的指导老师也找过一家)进行语言编辑,两方的编辑都给过一些关于答复的建议:避免过多次感谢审稿人,并且过多使用 "We are very sorry for our xxxxxx, and we have corrected it with reviewer’s comments."类似这种句式,礼貌语适当使用即可。然后我们来看几个答复实例。

Response to comment: (I suggest you to add a measure of contrast in the image quality assessment.)

对评论的回应:(我建议您在图像质量评估中添加对比度的评估。)

Author response: Thank you very much for your valuable suggestion. In fact, we already have an assessment of color contrast.

作者回复:非常感谢您的宝贵建议。 实际上,我们已经对色彩对比度进行了评估。

Color contrast has always been a very important measure in the study of Daltonization, however, there is no a very suitable for color blindness contrast evaluation index, because in one image, color confusion of CVDs often is only in a few kinds of color, so the appropriate evaluation index of color contrast should be need to detect the confuse color of CVDs and quantify the color difference of these confusing colors for CVDs before and after Daltonization, that's the problem, at present there is no such a contrast evaluation index. In many researchs, such as Ref. 14 and Ref. 17, only the color naturalness is quantitively evaluated, while the color contrast is evaluated by the author's subjective visual description.

色彩对比度一直是道尔顿化研究中非常重要的一项评估,但是,没有一个非常适合色盲对比度评估指标的方法,因为在一张图像中,色觉障碍的颜色混淆常常仅是几对颜色中,因此在图像道尔顿化之前和之后,应该需要适当的颜色对比度评估指数来检测色觉障碍的混淆颜色并量化这些混淆的颜色在色障碍视角下的色差,但这就是问题所在。在许多研究中,例如在参考文献14和参考17中,仅颜色自然性被量化评估,而颜色对比度由作者的主观视觉描述评估。

Therefore, an alternative evaluation of color contrast is adopted in the manuscript, first of all, we did a reasonable assumption, the assumption is that the color contrast of Daltonized image is the best (in fact, from the perspective of CVDs, the color contrast of Daltonized image is perfect indeed, this is why our algorithm tries to keep the color appearance of the Image from the perspective of dichromatic), then, we calculated the color difference between the results of the proposed method and the Daltonization method from the perspective of the CVDs to evaluated the color contrast of the result. The smaller the color difference, the better the color contrast of the enhanced image processed by our proposed method.

因此,在稿件中采用了一种另类颜色对比度评估方法,首先,我们做了一个合理的假设,即道尔顿化图像的颜色对比度最佳(实际上,从色障碍的角度来看,道尔顿化图像颜色对比度确实是最佳的,这就是为什么我们的算法试图从二色性的角度保持图像的颜色外观),然后,我们从色觉障碍的视角评估结果的颜色对比度。色差越小,则说明我们提出的方法处理的增强图像的色彩对比度越好。考虑到这种颜色对比度评估方法不那么直观并且难以理解,我们还根据您的建议添加了对比度评估方法。我们计算图像的标准差(在L*u*v*色彩空间中)以从色觉障碍的视角量化色彩对比度(因为对于正常观看者而言,评估色彩对比度没有意义),它可以测量图像像素的变化量。评估结果如表6所示。

We hope this assessment method meets your requirements.

我们希望这个评估方法符合你的要求

       这个回复在进行答复和修改时,就是围绕我前面讲到的,尊重、诚实以及克服畏难情绪三个要素而展开的。审稿人对图像道尔顿化这个研究领域的了解比较少,对比度评估其实没有特别合适的手段,但我们同样也尊重他的建议。因此虽然我们原先在论文中就已经用了一个比较另类的比较方法:先假设别人的结果就是最好的结果,那我们的结果在色障碍视角下与别人的结果越接近,那就越好。之后,增加了一个色障碍视角下的颜色标准差来体现对比度。虽然这个方法的创新点不在于对比度,而是兼顾颜色对比度和非色障碍用户的颜色自然度,因此评估主要围绕自然度进行。但考虑到这个对于对比度的说服力不佳,我们额外增加的新对比度评估,一方面让审稿人觉得自己的建议得到了重视,另一方面也是丰富了论文的实验评估提升论文质量。最后这位审稿人对于这个修改非常满意,他在这之后的回复中是这样写的:All the comments have been addressed. I appreciate the poposed contrast assessment method. From my point of view, now the paper is acceptable for publication. (所有评论都已解决。我欣赏呈现的对比评估方法。就我而言,现在该论文满足发表的要求。)另外,在修改的时候,我强烈建议可以在关键语句上用颜色高亮,用红和蓝两个颜色就行,不要太多,例子可见 背景-附图1。再来看下另外一个例子。

Response to comment: (This CIE 1972 space is not authorized. Why not use popular 1976 CIELAB or CIELUV? Lu*v* CD is not accepted, must be changed to L*u*v*. L*a*b* is strongly recommended. Unless, Eq. (7) is invalid.)

对评论的回复(此CIE1972空间未获得授权。为什么不使用流行的1976CIELAB或CIELUV?Lu*v* CD是不能接受的,必须将其更改为L*u*v*。强烈建议使用L*a*b*,不然的话公式(7)是无效)。

Author response: Thanks for pointing out the problem, we are sorry for the stupid mistake we made. Actually, the color difference we calculated is exactly CIELUV, but we mistakenly wrote the name of the space as Lu*v* (it is actually L*u*v*) and it is not 1972 but 1976 space.

作者回复:谢谢你指出问题,我们为我们所犯的愚蠢错误感到抱歉。实际上,我们计算的色差就是CIELUV,但是我们把空间的名称写成了Lu*v*(实际上是L*u*v*),不是1972空间,而是1976空间。

The calculation code we used is shown below, with the main steps highlighted in yellow.

我们使用的计算代码如下所示,主要步骤以黄色突出显示。

In order to solve your doubts, we also calculated the L*a*b* CD, and in order to facilitate intuitive comparison, we also presented the corresponding L*u*v* CD data on the side (or on another table).

为了打消你的疑惑,我们还计算了L*a*b* CD,为了便于直观比较,我们也将相应的L*u*v* CD数据呈现在边上(或另一个表格上)。

All quantitative evaluations related to CIELUV are calculated using CIELAB, and the results are shown above, there is no significant difference in the quantitative evaluation between CIELUV and CIELAB.

所有与CIELUV相关的定量评价均采用CIELAB进行计算,结果如表所示,CIELUV与CIELAB的定量评价无显著差异。

As we stated earlier, the Lu*v* in the previously revised manuscript was only miswritten. The actual quantitative evaluation was carried out in L*u*v*, so we did not make any changes to the original data presented in the experiment. And we added the evaluation result of the CIELAB in the revised manuscript (all evaluations using CIELUV have supplemented the results of CIELAB), hope you are satisfied with these changes.

如前所述,先前修订的手稿中的Lu*v*只是被误写了。 实际的量化评估以L*u*v*进行,因此我们对实验中显示的原始数据没有做任何更改。并且我们在修订后的手稿中添加了CIELAB的评估结果(所有使用CIELUV的评估都对CIELAB的结果进行了补充),希望你对这些修改满意。

We greatly thanks for all your time and efforts spent continually on the manuscript. Your valuable suggestions and comments provided great help for our modification.

非常感谢你一直以来在稿件上花费的所有时间和精力。你的宝贵建议和意见为我们的修改提供了很大的帮助。

       这里的情况就如我在答复中所说的一样,因为两个误写引起了审稿人的误会,审稿人以为用了什么不知名的颜色空间,所以要求必须改为CIELUV或CIELAB,并且强烈建议用CIELAB。但实际上论文里用的就是CIELUV,只不过有误写,怕这样解释不能让他信服,我还贴上了CIELUV的计算代码,并且额外计算了论文中的一个例子,此外还计算了CIELAB并在实验中加以补充。因为这篇博客主要是讲答复审稿意见相关的,代码和数据表格我就不贴上来了(不花大篇幅解释的话贴了也看不懂),可以见 背景-附图2 看个大概。

Response to comment: (the expression of “color gamut reduction Daltonization” is hard to understand and misleading and the key word “CVD” will be indispensable in title & "color gamut reduction Daltonization" is not a proper expression)

对评论的回应:(“色域缩减的道尔顿化”这一表达很难理解并且具有误导性,关键词“ CVD”是标题中必不可少的,“色域缩减的道尔顿化”不是正确的表达)

Author response: From our point of view, "color gamut reduction Daltonization" is a considered name, and our algorithm can be applied to not only anomolous trichromats, but also trichromatic people (normal viewers), so with the key word “CVD” does not seem so appropriate and rigorous. It’s hard to explain the reason why we called them “color gamut reduction Daltonization” because it is a bit long but you can see response 4. If the explanation doesn't convince you, you are more than welcome to suggest more detailed changes and we will follow your suggestions. We appeiciate you for improving our paper by pointing out possible problems.

作者回复:就我们而言,“色域缩减的道尔顿化”是一个深思熟虑后得到的命名,并且我们的算法不仅可以应用于异常三色视觉者,而且还可以应用于三色视觉者(正常观察者),因此使用关键词“ CVD”似乎没有那么合适和严谨。很难解释为什么我们称它们为“降低色域道尔顿化”的原因,因为它有点长,但是你可以看看回应4中的回复。如果这个解释不能让你信服,我们非常欢迎你提出更详细的更改建议并会进行合理的修改。我们感谢你指出可能存在的问题来改进我们的论文。

       在这条评论里面,审稿人认为标题有所不恰当,容易使人误解,但是从我的角度来看这个标题是合适的,因此没有进行改动并如上所示地进行了回复,因为我不是很赞成审稿人的观点,因此委婉地表示这里拒绝按照他的方式进行修改。不过在之后审稿人给出了如下回复:

Response to comment: (This title may be still misleading for general JEI readers. Since the Daltonization is understood as a procedure for improving color visibility to CVDs mostly by enhancing confusion colors making them easier to distinguish,“color gamut reduction” sounds like as contrary effect. Many researchers have been trying to “color gamut expansion” for CVDs not “reduction”, so that the author’s approach to such as “color naturalness” is hard to understand. The major objective of Daltonization is to help people with color vision deficiencies, and the fact that it is effective even for normal people is irrelevant. At least the title should include the key words of “CVD” and clearly states that “color enhancement algorithm” is intended for improving the color visibility by Daltonization.)

对评论的回应:(此标题可能仍对一般的期刊读者产生误导。由于道尔顿化被理解为通过增强原先混淆的颜色使其更易于区分来提高色觉障碍的颜色可见性的过程,因此“色域缩减”听起来与许多研究人员一直在尝试针对CVD而不是“还原”或进行“色域扩展”相反,因此作者对“色彩自然度”的处理方法是难以理解的。道尔顿化的主要目的是帮助有色觉缺陷的人,这一方法对普通人是否有效是无关紧要的。至少标题应包含“ CVD”的关键字,并明确指出“色彩增强算法”旨在通过道尔顿化来改善色彩可见度。)

       审稿人似乎对于不修改表示有所不满,首先需要说明的是,这个审稿人是对该领域有较深入了解的,他的观点有他的道理所在,这里他指出了两个问题:1.标题不能缺少关键词“CVD(色觉障碍)”并且“color gamut reduction Daltonization(色域缩减的道尔顿化)”在他看来绝对无法赞同;2.审稿人不理解为什么我们非常重视所谓的“颜色自然度”,道尔顿化方法是否适用于非色觉障碍者是没有必要的,因为道尔顿化是服务于色觉障碍的图像处理方法,只要能够增强色觉障碍对于颜色的可视性,那就足够了。针对审稿人抛出的这两个问题,回应如下:

Author response: After careful consideration, we decided to change the title to "A color enhancement algorithm based on Daltonizaion and image fusion for improving the color visibility to Color Vision Deficiencies and normal trichromats" in accordance with the reviewers’ comments.

作者回复:经过慎重考虑,我们决定根据审稿人的意见将标题更改为“基于道尔顿化和图像融合的色彩增强算法,用以改善色觉缺陷和三色视觉者的色彩可见性”。

In addition, we would like to explain why we take the “naturalness” into consideration. First of all, we want to express our attitude that we very much agree with your point of view “The major objective of Daltonization is to help people with color vision deficiencies, and the fact that it is effective even for normal people is irrelevant” since Daltonization was proposed to solve the problem of CVDs in distinguishing colors.

另外,我们想解释一下为什么我们要考虑“颜色自然性”。首先,我们表示,我们非常同意你的观点:“道尔顿化的主要目标是帮助有色觉缺陷的人,而且即使对普通人也有效的事实是无关紧要的”,因为 道尔顿化是为了解决CVD区分颜色的问题而被提出的。

However, please imagine such a scene where a group of people are watching a movie in a cinema (or a family watching TV together), the audience may include trichromats, anomalous trichromats, and dichromats. Then, if Daltonization is to be extended to practical applications for CVDs like this example, considering naturalness will be necessary (what the audience sees should not only prevent CVDs users from color confusion, but also prevent normal and anomalous trichromatic users from noticing that the image has undergone special processing.), and that is why we attach great importance to the color naturalness. If there is such a method, it can not only ensure that CVDs can distinguish colors but also can make normal viewers not feel that the image (or video) has undergone special processing, it seems to be better.

但是,请想象这样一个场景,一群人在电影院中看电影(或者一家人在一起看电视),观众可能包括三色视觉者,异常三色视觉者以及二色视觉者。然后,如果在这个场景中将道尔顿化扩展到实际应用中,则必须考虑颜色自然性(观众看到的内容不仅应防止色障碍用户感到颜色混淆,还应防止正常和异常的三色用户注意到图像经过了特殊的处理,不能让他们感受到影像的不自然不和谐)。因此,我们非常重视色彩的自然性。如果有这样一种方法,它不仅可以确保色觉障碍能够区分颜色,而且还可以使普通观看者不觉得图像(或视频)经过了特殊处理,这似乎更不错。

This is what we think, on the premise of meeting the color discrimination needs of CVD users, if images have better naturalness, normal and anomalous trichromatic users can have a better visual experience. So naturalness is also a factor that much current Daltonization research pays attention to.

这就是我们的想法,在满足CVD用户的颜色辨别需求的前提下,如果影像具有更好的颜色自然度,那么正常和异常的三色视觉用户就可以拥有更好的视觉体验。因此,颜色自然性也是当前道尔顿化研究关注的一个因素。

       正如我在前面所说,“既然你知道审稿人没有看懂文章,没有明白文章的价值所在,你就更应该跟他阐明文章的价值所在,同行评审并不完全是 审稿人->作者 的单向观点输出,作为作者完全可以掌握你对文章了解更多的优势,进行 审稿人<->作者 双向沟通”,在我这样进行了回复后,两天内这位审稿人就同意论文录用了。那么本文就讲到这里,有问题的话欢迎评论区留言。

写在最后

       当我讨厌一个人的时候,如果这个人突然说要给我的博客点个赞,那我就一点也不讨厌对方了,因为我就是这么有原则——无法讨厌一个有眼光的人。