• రచయితలు మరియు ఫీల్డ్లో ఔయం , సాంకేతిక నైపుణ్యాలు మరియు అధ్యయన రూపకల్పన రూపకల్పనలో అద్భుతమైనవి
• ఉదాహరణకు ఒక ముఖ్యమైన సమస్యపై అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది , సగటు లేదా ఆశించిన విలువ నుండి సంఖ్యలు విస్తరించినప్పుడు విస్తృత వైవిధ్యాన్ని వివరించడం లేదా చాలా మంది వ్యక్తులను ప్రభావితం చేసే సమస్యను పరిష్కరించడం సమస్యపై వెలుగునిస్తుంది.
• నిర్ణయాలు తీసుకునే వ్యక్తులకు , ముఖ్యంగా దీర్ఘకాలిక సంస్థాగత నిర్ణయాలు లేదా, మా నిర్దిష్ట రంగంలో, కుటుంబ నిర్ణయాత్మకంగా ఉపయోగపడుతుంది
• అంతర్దృష్టి కొత్త ఫ్రేమ్వర్క్ను లేదా కొత్త సిద్ధాంతాన్ని లేదా ఇప్పటికే ఉన్న దాని అభివృద్ధిని అభివృద్ధి చేయడానికి ఉత్పత్తి
• అంతర్దృష్టి కొత్త, ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను ప్రేరేపిస్తుంది
• సమస్యను అన్వేషించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు సముచితమైనవి (ఉదాహరణకు, డేటా సేకరణ మరియు డేటా యొక్క వివరణ)
• ఉపయోగించిన పద్ధతులను కఠినంగా అమలు చేయడానికి మరియు డేటా ఎందుకు మరియు ఎలా నిర్ధారణలకు మద్దతు ఇస్తుందో వివరించండి
• సంబంధిత ఫీల్డ్లో లేదా ఇంటర్-డిసిప్లినరీ ఫీల్డ్ల నుండి మునుపటి పనిని ఇంటర్కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా కథనం యొక్క వివరణలు స్పష్టంగా ఉంటాయి.
వ్యాసం ఒక మంచి కథను చెబుతుంది: బాగా వ్రాసారు మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం, వాదనలు తార్కికంగా ఉంటాయి మరియు అంతర్గతంగా విరుద్ధంగా లేవు
• లక్ష్యాలు మరియు స్కోప్ వరకు రాదు: ఇది సాధారణ తప్పు. మాన్యు స్క్రిప్ట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత జర్నల్ లేదు మరియు/లేదా లక్ష్య జర్నల్ యొక్క మార్గదర్శకాలు అనుసరించబడవు.
• టెక్నికల్ స్క్రీనింగ్లో విఫలమైంది (పేలవమైన ఆంగ్ల వ్యాకరణం, శైలి మరియు వాక్యనిర్మాణం): కథనంలో దొంగతనంగా అనుమానించబడే అంశాలు ఉన్నాయి. వ్యాసం ప్రస్తుతం మరొక పత్రికలో సమీక్ష ప్రక్రియలో ఉంది. మాన్యు స్క్రిప్ట్ పూర్తి కాలేదు; ఇది శీర్షిక, రచయితలు, అనుబంధాలు, పదాలు, ప్రధాన వచనం, సూచనలు మరియు అన్ని పట్టికలు మరియు బొమ్మలు వంటి కీలక అంశాలు ఉండకూడదు. పీర్ రివ్యూ ప్రాసెస్లో ఇంగ్లీష్ నైపుణ్యం లేదు; ఉన్నాయి పూర్తిగా లేదా చదవడానికి తగినంత స్పష్టంగా లేవు. సూచనలు అసంపూర్ణమైనవి లేదా చాలా పాతవి.
• సరిపోని/అసంపూర్ణ డేటా: అధ్యయనాల ప్రశ్నను స్పష్టంగా నిర్వచించడం మరియు తగిన విధంగా రూపొందించడం ముఖ్యం. వ్యాసంలో పరిశీలనలు ఉన్నాయి కానీ పూర్తి అధ్యయనం కాదు. ఇది ఫీల్డ్లోని కొన్ని పనులకు సంబంధించి కనుగొన్న వాటిని చర్చిస్తుంది కానీ ఇతర ముఖ్యమైన పనిని విస్మరిస్తుంది.
• పద్ధతులు/విశ్లేషణ డేటా లోపభూయిష్టంగా కనిపించింది: పునరావృతం చేయడానికి వివరాలు సరిపోవు. అధ్యయనం యొక్క రూపకల్పన, ఉపయోగించిన సాధనాలు మరియు అనుసరించిన విధానాలు స్పష్టంగా ఉండాలి. కానీ కొన్ని సందర్భాల్లో చాలా తక్కువగా ఉంచడం కంటే మెథడ్స్ చాలా ఎక్కువ ఉంచడం మంచిది. విశ్లేషణ గణాంకపరంగా చెల్లదు లేదా ఫీల్డ్ యొక్క నిబంధనలను అనుసరించదు.
• ఫలితాల యొక్క అధిక వివరణ: ఫలితాల వివరణకు స్పష్టమైన మరియు నిజాయితీ గల విధానం మాన్యు స్క్రిప్ట్ ఆమోదించబడే అవకాశాలను పెంచుతుందని కొందరు సమీక్షకులు సూచించారు. అధ్యయనం యొక్క ప్రాథమిక దశలో మరియు ఫలితాల విశదీకరణ సమయంలో, సాధ్యమయ్యే పాక్షిక మరియు అద్భుతమైన వేరియబుల్స్ను గుర్తించండి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను స్పష్టంగా వివరించండి.
• అపారమయిన/సంతృప్తికరమైన డేటా: పట్టికలు మరియు గ్రాఫ్లను సులభంగా అర్థమయ్యేలా చేయండి. కొంత మంది సంపాదకులు మాన్యు స్క్రిప్ట్ని తీసుకోవడం విలువైనదేనా అని నిర్ణయించడానికి పట్టికలు, గ్రాఫ్లు మరియు బొమ్మలను త్వరగా చూడటం ప్రారంభిస్తారు. భాష, నిర్మాణం లేదా బొమ్మలు చాలా పేలవంగా ఉన్నాయి, యోగ్యతను నివేదనలేము. పేపర్ నాణ్యత చదవడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి స్థానిక ఆంగ్ల స్పీకర్ను కలిగి ఉండండి.
• డేటా లేని మద్దతు తీర్మానాలు: మీ తీర్మానాలు అతిగా అవసరం లేదు, మద్దతివ్వడం లేదని నిరూపణ మరియు అధ్యయనాల ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వండి. స్పష్టీకరణను అందించాలని ప్రత్యామ్నాయ మరియు ఫలితాలను కేవలం పునరావృతం చేయవద్దు. ముగింపులు సాహిత్యం యొక్క పెద్ద భాగాలను విస్మరించకూడదు.
• వేరొక కాగితం యొక్క చిన్న పొడిగింపు, సరికాని సాహిత్యం: పూర్తి సాహిత్య శోధనను నిర్వహించండి, అధ్యయనానికి సంబంధించిన సూచనలను మాత్రమే జాబితా చేయండి. అన్వేషణలు పెరుగుతున్నాయి మరియు ఫీల్డ్ను ముందుకు తీసుకెళ్లారు. పని స్పష్టంగా ఉంది కానీ సాధ్యమైన సంఖ్యలో కథనాలను రూపొందించడానికి అధ్యయనంలో ఎక్కువ భాగం కత్తిరించబడింది.
• సమీక్షకుల సూచనలను సరిచేయడానికి రచయిత మాన్యు స్క్రిప్ట్ను సవరించడానికి ఇష్టపడరు: సమీక్షకులని కొనుగోలు చేయడం, మీ మాన్యు స్క్రిప్ట్ని సవరించడం వలన ప్రచురణ కోసం ఎల్లప్పుడూ మెరుగైన మాన్యు స్క్రిప్ట్ని పొందవచ్చు. ఎడిటర్ పునర్విమర్శను మూల్యాంకనం చేయమని సూచించడానికి, సమీక్షకుల ఆందోళనలను సంతృప్తికరంగా పరిష్కరించగలిగితే మాన్యు స్క్రిప్ట్ ప్రచురించబడవచ్చు.