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硕士论文盲审好通过吗? 第1页

  

user avatar   feng-kuang-shen-shi-92 网友的相关建议: 
      

翟天临事件后,现在的论文很多学校是先有内审,接着有外审。

所谓的外审,就是题目讲的盲审。

内审一般是老板看一遍,实在太差都不让到学校图书馆查重。

部分学校内审还更严格一点,先几个老师相互看一看论文有没有水得太离谱,错得一逼,瞎抄,瞎扯,格式不对等等。

总之内审是向干掉一部分论文,这样保证盲审时候的通过率。

到了外审的时候,即盲审。通常来说是非常好过。

不过有时候要看命。为什么说非常好过呢?

那来看下面的具体的例子。

1、51%的错误率

上面是2018年的文章。错误率是51%

类似的这种硕士论文,错误率只会更高。一般也就睁一只眼闭一只眼放过去了。

2、100%的错误率

这些人当中,不少是采用DEMATEL-ISM联用的方法,他们总是会拿着以前一些发表的论文给我看。有部分人甚至直接往我的邮箱里塞。这些人每给一篇,就不由的感叹一次。原来凭着大概的印象是这类论文的错误率大概在90%左右。而根据统计的结果得出的结论是,所有的论文都是错的,即错误率居然是100%。而且这些论文还基本都是目测可见的错误,部分错误甚至是初中生都不应该犯的。本文将这些论文放出,并指出其哪些是目测可见的低级错误。

上面一文讲了11个目测的点。上面100篇全部是目测可见的错误。

比如其中的第41篇引用很多。这个就是瞎掰的。

用这种方法的人不少。至少2021年之前,没看到那篇是对的。

3、一些错误百出的论文

杂志 :Journal of Cleaner Production

篇名: A rough-fuzzy DEMATEL-ANP method for evaluating sustainable value requirement of product service system

这篇是 2019年的文章。最基本的三角阵都写错了。

期刊名 Technological Forecasting & Social Change

文章名 A scenario-based model for earthquake emergency management effectiveness evaluation

上面这个图一看就知道是错的,论文肯定算错了的。(给点面子,不说他是瞎掰的。)

上面是一篇博士论文的截图,一看就知道瞎掰的,用熵权法之前居然没有判断指标属于正向指标,还是负向指标。

4、不要侥幸

我见过最悲催的一篇博士论文。

3个打分的,2个是90多分,优秀。一个给了20分

真的就20分。

这个博士绝对是遇到仇家了。而那个老师给出了致命一击,指出某个地方算错了。然后这个博士还不能申诉了。

最后只有延期。

硕士见过更惨的。盲审过了,答辩的时候最后没让她过。

总之,这个社会充满了变数。

还是先认真写吧,真到了盲审的时候,也就是爹死娘嫁人——看命吧。

不过老师一般不为难学生的。都不容易。



user avatar   luo-luo-89-3 网友的相关建议: 
      

替老板审过n多博士论文和硕士论文的我来强答一波。

大部分时候,为了避免不必要的麻烦,而且大家都是从学生时代过来的,不会刻意为难,评审都是从宽的。评审的目的也是为了提高论文质量,不是为了卡人家的论文。所以如果没有原则性问题,都会通过。

总体上,我和上面回答中那些个人简介写着“论文指导”、“论文编辑”的人的回答中讲的并不一样。

首先,我认为盲审论文一般是经过导师审核(导师负责的话)、校内评审的,所以我一般会默认到我手里的论文在基本的工作量、格式、选题等方面都没有问题。

其次,我会看后面的文章发表情况。如果已经有好的期刊论文发表,我会认为小论文对应章节在选题、写作、理论方面基本是没有问题的,期刊审稿人已经帮我把过关了,就不会细看。如果没有期刊论文发表或者发表的都是一些OA水刊,论文阅读就会仔细一点。历史经验也表明,有好期刊发表历史的学位论文通常确实写的都很好。

(补充:包括我校在内,很多学校的盲审论文是可以出现小论文发表情况的,隐去作者姓名就行。甚至有些学校的盲审论文还会有每个章节和已发表小论文的对应情况表。)

(再次补充:小论文发表情况在我看来只是对文章质量的一个参考,不直接影响通过率。)

最后,我通常是抱着学习的心态,通篇阅读的,不存在重点审查项目。整个过程和期刊论文审稿差不多,但是对学术方面的要求宽容很多,更注重整体逻辑的完整性(比如做算法实验,总得提供算法参数吧?这也是正常期刊论文会要求的)。此外,阅读的时候发现的一些格式问题、图表错误、数据问题、表述问题、结构问题,我都会一一挑出来。挑细节错误只是为了表明我确实认真看过了,外加我自己强迫症看不惯。

只有两种情况下我会给不合格意见。一种是我发现论文里有内容存在明显学术不端(比如造假,这个是原则性问题),另一种是问题实在太多没法看的。

至今我只给过一次不合格,大家可以看看要想拿到不合格有多难。曾审过的一篇论文,后文附上的发表记录是某知名OA水刊,就仔细看了看。发现作者为了凑字数附上了代码,但是很不幸我看的懂,连续两个章节的算法代码和文章描述的根本不一致,缺少文章创新点提到的算法机制,算法像是直接从CSDN上copy的,输入数据和文章表述的根本不是同一样东西。而且表格给出的结果数据和算法运行结果图有明显差距,图片上的结果差于对比结果,但是表格数据又明显好于对比结果,那么我就会质疑实验结果到底怎么来的。再加上大量语病和含糊其辞的实验过程,写作水平影响到阅读体验,根本看不下去,要是给个合格就太不负责了。




  

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