机器学习方面的sci论文投稿需要注意的基本信息为：正确选题、合适的切入点、简洁明了、说清自己的贡献、可靠的/可重现的结果、可重复的过程、好的文章结构和逻辑流程、精选的参考文献等方面。而经常忽视的环节为以下这些事项：
论文讨论部分使用的结构：陈述主要发现，本研究的长处和短处、同其它研究比较的长处和短处;特别要讨论结果中的差别、研究的意义、未解答的问题及今后的研究方向。
讨论一开始要重新说明主要发现，用一个句子表示较为理想。接着全面说明本研究的长处和短处，两者不可偏废。实际上，编辑和读者最注意研究的短处，这是所有医学研究不可避免的。编辑和读者一旦发现研究的短处，而作者未加讨论，他们对文章的信任会发生动摇，心生疑窦：是否还有他们和作者都未发现的其它弱点呢?
其次，将该研究与以前的工作联系起来，不炫耀自己的工作比以前的工作如何好，而是比较其优劣。与其它研究进行对照，切忌将自己的缺陷掩盖起来。重要的是应该讨论为什么会得出不同于别人的结论，作者可以放开去推测;但是如果弄不清自己的研究结果为什么与别人的结果有差别，就不便作这种推测，也不该断言自已的研究结果正确，而别人的错误。
接着应该讨论自己的研究“表明”什么，如何解释自己的研究发现，以及对临床医生或决策者有什么意义?此刻，作者的境地是危险的，多数编辑和读者能够理解作者的谨慎，不逾实证界限。由读者自己去判断研究的意义：他们是会做到的。作者甚至可以指出研究结果证明不了什么，防止读者得出过度、不实的结论。最后，应点明哪些问题尚未解答，以及要继续做的工作。显然，编辑和读者不喜欢夸大的作法。事实上，作者对论文的这一部分常常写得乱糟糟的。虽然无法阻止作者写一篇充满推测的文章，但切不可因推测而毁了证据。
讨论部分有时也许需要别的小标题，但我们以为，现在提出的结构适合大多数研究论文。尽管统一结构有难度，甚至受限制，我们相信这种结构会降低总的文字长度，防止不恰当的推测和重复，减少报道偏差，提高报道的总体质量。这种设想是完全经得起检验的。我们欢迎BMJ的作者和读者发表观点，如果反映好，我们将使用结构式讨论。
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