各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。很多人一收到期刊的返修意见，第一反应都是：完了，这篇基本凉了。大家看到Major Revision这两个词，都会开始想审稿人是不是不喜欢我的文章？我是不是写得很差？这还改得回来吗？但七哥想告诉大家，其实能进返修绝大多数情况下不是坏消息，而是已经进了候选区。这不仅代表稿件质量得到了初步认可，还可以理解为编辑和审稿人帮助我们做了第一轮筛选，因为如果他们觉得完全没希望其实是会直接拒稿的，根本不会花时间给我们这么详细的意见。所以返修是一次带着批注的优化机会。但遗憾的是有的人不分轻重，想到哪改到哪，还有被个别负面评价影响情绪，开始怀疑整篇文章的价值。最后改了很多，也没有真正解决问题，甚至越改越乱。七哥把踩过的坑基本都整理全了，根据加州大学资深社会学教授Tanya Golash-Boza多次返修后成功发表的经验，总结出了一套适合返修的全流程，其实就几个步骤，按顺序做下来基本就稳了。修改前的准备：1、判断类型：收到编辑来信后先不要急于修改，判断回复类型（接收、小修、大修、拒稿或推荐转投），再有针对