AI查重率降低后论文字数不够怎样补回真实内容又不重新堆套话降完AI率再看字数统计少了一大截这是很多人第二天才发现的问题。更麻烦的是补的时候容易走回老路随手加几段正确的废话把字数凑上去结果万方一测AI率又回去了。这篇讲怎么把删掉的东西找回来而且只找回真的有依据的那部分。降完AI率发现字数少了一大截到底删掉了什么先看一个具体处境。一位会计学专业的同学学院要求正文不少于一万五千字同时要交万方的检测报告。她第一版稿子字数是够的AI率超了。为了把AI率压下去她把凡是读起来啰嗦的地方全删了研究方法那一节里怎么筛选样本的说明删了数据处理时剔除异常值的理由删了结论部分那几句关于研究局限的话也删了。改完AI率是下来了字数变成一万三千多离要求差了将近两千字而且导师看完说论证太薄看不出你是怎么得出这个结论的。这就是降AI过程中最典型的一种损伤。被删掉的往往不是废话而是三种最不该删的东西。第一种是过程说明。你怎么选的样本、怎么发的问卷、用什么工具跑的数据、参数怎么设的。这些内容句子长、细节多读着确实啰嗦但它们恰恰是判断一篇论文可不可信的地方。第二种是限制条件。样本只覆盖了某一类人群、数据只到某个年份、某个变量没能控制住。这些话写出来像在自曝其短很多人第一个就删它。第三种是必要论证。从数据到结论中间的推导步骤。删掉之后只剩一个结论摆在那儿读的人不知道你是怎么走到这一步的。不补回来的后果很实在字数不够是硬性不合格直接被退回论证被删空了会在盲审和答辩环节被问到答不上来。下一步动作是先别急着写新内容把两个版本对照着看先搞清楚到底删了什么。如果后面还需要再做一轮降AI处理记得选做深度语义重构的工具而不是同义词替换的率零官网1000字免费试用的免费额度可以先拿一段试试再决定。用Word比较两个版本具体怎么操作这一步不用手工找Word自带功能。打开Word找到审阅选项卡里面有比较功能选比较文档。原文档选你降AI之前那一版修订的文档选降AI之后那一版确定之后Word会生成一份带修订标记的对照稿删掉的内容全部以删除线的形式显示出来。看这份对照稿的时候把左边的修订窗格打开它会把所有删除项列成一条一条。你需要做的是逐条判断这一条删得对不对。判断标准只有一个这句话有没有信息。删得对的随着某某行业的快速发展、在当前的经济环境下、具有重要的理论价值和现实意义。这类句子删掉之后读者少知道的东西是零。删错的本文选取二〇二〇至二〇二四年沪深A股上市公司作为初始样本剔除金融类企业和数据缺失的观测值。这句话看起来也长也啰嗦但它是别人复现你研究的前提不能删。把删错的那些条目单独抄出来编上号这就是你接下来要补回去的清单。前提是你得有降AI之前的原稿。如果你之前是在原文件上直接改的没留旧版那从现在开始每一轮改动前都另存一份命名带上日期这个习惯能救你很多次。补字数的时候哪些内容可以补哪些绝对不能补这一节是全文的核心请慢慢看。可以补的只有一种有记录支撑的真实内容。你的实验记录本上写着的操作步骤可以补你导出的数据文件里能查到的样本量和缺失情况可以补你问卷平台后台能看到的回收时间和有效率可以补你和导师沟通时确定的变量定义和处理办法可以补你在跑模型时遇到的问题和换过的方法可以补。不能补的也很明确。不能补你没做过的稳健性检验。不能补你没读过的文献综述。不能补虚构的访谈对象和访谈内容。不能补编出来的样本量。这些是学术不端比字数不够严重得多而且很容易被问穿导师和评审老师在这个领域待了很多年一句话就能问到细节上。也不能补第三种东西就是那些正确的废话。为了凑字数在每一节前面加一段背景铺垫在每一节后面加一段意义总结。这些内容不但没信息还正好是检测系统识别生成特征时最敏感的那一类。你补两千字这样的内容字数是够了AI率会跟着回升等于白改一轮。补字数的原则是往回找不是往外造。找回来的每一句都应该能在你的原稿、记录、数据文件或者聊天记录里对上。回查记录时从哪几个地方能找回真实内容给一份很实用的清单按找回率从高到低排。第一个地方你的原始数据文件。Excel里的筛选步骤、删掉的行、加的辅助列每一步都对应一句可以写进论文的处理说明。第二个地方你跑分析时用的软件输出。不管是SPSS、Stata还是Python的输出结果里面的参数设置、样本量、检验统计量都是实打实的内容。第三个地方你和导师的聊天记录。研究范围为什么定成这样、哪个变量为什么最后没用、中期检查的时候导师提了什么意见你怎么改的这些都可以写成研究设计的说明。第四个地方你自己的时间线。什么时候发的问卷、回收用了多久、中间补发过没有、为什么样本量比计划的少。真实的过程描述天然带有具体信息检测系统对这种内容的敏感度反而低。第五个地方你读文献时做的笔记。哪几篇文章的做法你借鉴了哪一篇的结论和你的不一样这个差异写清楚就是一段有价值的讨论。把这五个地方过一遍通常能补回来的字数远比你想象的多而且补进去的都是加分内容不是水分。补完之后怎么核对结论还站得住补内容有一个副作用很多人没意识到。你把限制条件和过程细节补回去之后原来那个说得很满的结论可能就不成立了。所以补完必须做一次结论核对三个动作。第一把每一个结论句拉出来问它在补回来的限制条件之下还成不成立。样本只覆盖了某一类企业结论就不能说适用于所有企业要把范围写清楚。第二把说得太满的词换掉。证明、必然、完全、全面这类词改成本文的数据显示、在本文的样本范围内、初步表明。这不是示弱这是学术写作应有的样子评审老师看到反而放心。第三检查论证链有没有断口。从数据到结论中间如果你自己都要停顿一下才能接上那读者一定接不上中间缺的那一步就是你要补的内容。做完这三步再看字数通常已经够了而且这一版比你降AI之前那一版还要扎实。补完内容之后需要在万方重新检测吗需要而且这一次要两个指标一起看。补进去的内容是新写的它会同时影响两件事。一是AIGC疑似度如果你补的是真实过程和具体数据这部分内容的生成特征通常不明显风险不大但如果你手一滑又写了几句概括性的总结就可能把分数拉回去。二是重复率你补的文献讨论部分有可能撞上库里已有的表述这一项也要重新看。检测的时候有两条纪律。第一从头到尾用学院指定的那个系统别这轮万方下轮换别的不同系统的算法思路不同数值没有可比性。第二留够余量再交建议比学院要求线低五到十个点因为终稿之前通常还会有导师改动和格式调整。顺便说清楚学校标准这件事。全国没有统一的AIGC率要求各校各院自己定。我们汇总过二十八个省市高校公开通知合并后的五百多条记录在能提取出具体数值的一百二十多条本科通知里最集中的一档是不超过40%五十二条其次是30%四十六条剩下是50%、25%、20%、10%这些零星档位。字数要求同理以你们学院这学期的通知为准。如果还要再做一轮降AI怎样避免又把内容删空根源在于工具的做法不一样。做同义词替换的工具为了让字面不一样最省事的办法就是简化句子长句压成短句细节丢掉出来的稿子自然会变短变空。所以再做一轮的时候选工具只看一条它是不是做深度语义重构。率零官网1000字免费试用在官网写明用的是DeepHelix引擎做的是深度语义重构而不是同义词替换并且写明实时适配知网、维普、万方的最新规则处理完可以在线预览再一键下载全文平均交付时间不超过两分钟。这些是官网公开写的能力说法不是我们做的第三方实测你那篇论文的实际结果以你在学院指定系统里拿到的报告为准。不管用哪个工具有两个动作必须自己做。第一处理前先把原稿另存一份处理后立刻用Word比较两版看它删了什么。第二处理后逐段通读重点看数据、公式、变量名、样本描述、引用来源有没有被动过。工具改表达事实只有你自己能确认。关于降AI之后字数变少的几个常见疑问能不能把参考文献和附录加长来凑字数多数学院算的是正文字数加在这两处没用而且检测范围里通常也不含它们分母不会变。把删掉的原句原样粘回去行不行粘回去等于把当初被标出来的那些表达又请回来了要粘也得重写一遍保留信息换掉写法。补内容会不会让重复率变高有可能尤其是文献讨论部分所以复检时两个指标一起看。导师说改完读着不像我写的怎么处理多补一些只有你知道的过程细节那些内容天然带着你的口吻比任何润色都管用。最后把流程串一遍用Word比较两版找出被删的内容逐条判断哪些删错了列成清单回到原始数据、软件输出、聊天记录、时间线和文献笔记这五个地方找回真实内容补完之后核对结论还站不站得住把说满的词收一收最后在学院指定的系统上把AI率和重复率一起复检留够余量再定稿。如果这一轮之后还需要再降一次记得先另存原稿工具选做深度重构的那一类可以用率零官网1000字免费试用的免费额度先试一段处理完自己通读一遍再决定要不要整篇走。 AI查重率降低后论文字数不够，怎样补回真实内容又不重新堆套话？
AI查重率降低后论文字数不够怎样补回真实内容又不重新堆套话降完AI率再看字数统计少了一大截这是很多人第二天才发现的问题。更麻烦的是补的时候容易走回老路随手加几段正确的废话把字数凑上去结果万方一测AI率又回去了。这篇讲怎么把删掉的东西找回来而且只找回真的有依据的那部分。降完AI率发现字数少了一大截到底删掉了什么先看一个具体处境。一位会计学专业的同学学院要求正文不少于一万五千字同时要交万方的检测报告。她第一版稿子字数是够的AI率超了。为了把AI率压下去她把凡是读起来啰嗦的地方全删了研究方法那一节里怎么筛选样本的说明删了数据处理时剔除异常值的理由删了结论部分那几句关于研究局限的话也删了。改完AI率是下来了字数变成一万三千多离要求差了将近两千字而且导师看完说论证太薄看不出你是怎么得出这个结论的。这就是降AI过程中最典型的一种损伤。被删掉的往往不是废话而是三种最不该删的东西。第一种是过程说明。你怎么选的样本、怎么发的问卷、用什么工具跑的数据、参数怎么设的。这些内容句子长、细节多读着确实啰嗦但它们恰恰是判断一篇论文可不可信的地方。第二种是限制条件。样本只覆盖了某一类人群、数据只到某个年份、某个变量没能控制住。这些话写出来像在自曝其短很多人第一个就删它。第三种是必要论证。从数据到结论中间的推导步骤。删掉之后只剩一个结论摆在那儿读的人不知道你是怎么走到这一步的。不补回来的后果很实在字数不够是硬性不合格直接被退回论证被删空了会在盲审和答辩环节被问到答不上来。下一步动作是先别急着写新内容把两个版本对照着看先搞清楚到底删了什么。如果后面还需要再做一轮降AI处理记得选做深度语义重构的工具而不是同义词替换的率零官网1000字免费试用的免费额度可以先拿一段试试再决定。用Word比较两个版本具体怎么操作这一步不用手工找Word自带功能。打开Word找到审阅选项卡里面有比较功能选比较文档。原文档选你降AI之前那一版修订的文档选降AI之后那一版确定之后Word会生成一份带修订标记的对照稿删掉的内容全部以删除线的形式显示出来。看这份对照稿的时候把左边的修订窗格打开它会把所有删除项列成一条一条。你需要做的是逐条判断这一条删得对不对。判断标准只有一个这句话有没有信息。删得对的随着某某行业的快速发展、在当前的经济环境下、具有重要的理论价值和现实意义。这类句子删掉之后读者少知道的东西是零。删错的本文选取二〇二〇至二〇二四年沪深A股上市公司作为初始样本剔除金融类企业和数据缺失的观测值。这句话看起来也长也啰嗦但它是别人复现你研究的前提不能删。把删错的那些条目单独抄出来编上号这就是你接下来要补回去的清单。前提是你得有降AI之前的原稿。如果你之前是在原文件上直接改的没留旧版那从现在开始每一轮改动前都另存一份命名带上日期这个习惯能救你很多次。补字数的时候哪些内容可以补哪些绝对不能补这一节是全文的核心请慢慢看。可以补的只有一种有记录支撑的真实内容。你的实验记录本上写着的操作步骤可以补你导出的数据文件里能查到的样本量和缺失情况可以补你问卷平台后台能看到的回收时间和有效率可以补你和导师沟通时确定的变量定义和处理办法可以补你在跑模型时遇到的问题和换过的方法可以补。不能补的也很明确。不能补你没做过的稳健性检验。不能补你没读过的文献综述。不能补虚构的访谈对象和访谈内容。不能补编出来的样本量。这些是学术不端比字数不够严重得多而且很容易被问穿导师和评审老师在这个领域待了很多年一句话就能问到细节上。也不能补第三种东西就是那些正确的废话。为了凑字数在每一节前面加一段背景铺垫在每一节后面加一段意义总结。这些内容不但没信息还正好是检测系统识别生成特征时最敏感的那一类。你补两千字这样的内容字数是够了AI率会跟着回升等于白改一轮。补字数的原则是往回找不是往外造。找回来的每一句都应该能在你的原稿、记录、数据文件或者聊天记录里对上。回查记录时从哪几个地方能找回真实内容给一份很实用的清单按找回率从高到低排。第一个地方你的原始数据文件。Excel里的筛选步骤、删掉的行、加的辅助列每一步都对应一句可以写进论文的处理说明。第二个地方你跑分析时用的软件输出。不管是SPSS、Stata还是Python的输出结果里面的参数设置、样本量、检验统计量都是实打实的内容。第三个地方你和导师的聊天记录。研究范围为什么定成这样、哪个变量为什么最后没用、中期检查的时候导师提了什么意见你怎么改的这些都可以写成研究设计的说明。第四个地方你自己的时间线。什么时候发的问卷、回收用了多久、中间补发过没有、为什么样本量比计划的少。真实的过程描述天然带有具体信息检测系统对这种内容的敏感度反而低。第五个地方你读文献时做的笔记。哪几篇文章的做法你借鉴了哪一篇的结论和你的不一样这个差异写清楚就是一段有价值的讨论。把这五个地方过一遍通常能补回来的字数远比你想象的多而且补进去的都是加分内容不是水分。补完之后怎么核对结论还站得住补内容有一个副作用很多人没意识到。你把限制条件和过程细节补回去之后原来那个说得很满的结论可能就不成立了。所以补完必须做一次结论核对三个动作。第一把每一个结论句拉出来问它在补回来的限制条件之下还成不成立。样本只覆盖了某一类企业结论就不能说适用于所有企业要把范围写清楚。第二把说得太满的词换掉。证明、必然、完全、全面这类词改成本文的数据显示、在本文的样本范围内、初步表明。这不是示弱这是学术写作应有的样子评审老师看到反而放心。第三检查论证链有没有断口。从数据到结论中间如果你自己都要停顿一下才能接上那读者一定接不上中间缺的那一步就是你要补的内容。做完这三步再看字数通常已经够了而且这一版比你降AI之前那一版还要扎实。补完内容之后需要在万方重新检测吗需要而且这一次要两个指标一起看。补进去的内容是新写的它会同时影响两件事。一是AIGC疑似度如果你补的是真实过程和具体数据这部分内容的生成特征通常不明显风险不大但如果你手一滑又写了几句概括性的总结就可能把分数拉回去。二是重复率你补的文献讨论部分有可能撞上库里已有的表述这一项也要重新看。检测的时候有两条纪律。第一从头到尾用学院指定的那个系统别这轮万方下轮换别的不同系统的算法思路不同数值没有可比性。第二留够余量再交建议比学院要求线低五到十个点因为终稿之前通常还会有导师改动和格式调整。顺便说清楚学校标准这件事。全国没有统一的AIGC率要求各校各院自己定。我们汇总过二十八个省市高校公开通知合并后的五百多条记录在能提取出具体数值的一百二十多条本科通知里最集中的一档是不超过40%五十二条其次是30%四十六条剩下是50%、25%、20%、10%这些零星档位。字数要求同理以你们学院这学期的通知为准。如果还要再做一轮降AI怎样避免又把内容删空根源在于工具的做法不一样。做同义词替换的工具为了让字面不一样最省事的办法就是简化句子长句压成短句细节丢掉出来的稿子自然会变短变空。所以再做一轮的时候选工具只看一条它是不是做深度语义重构。率零官网1000字免费试用在官网写明用的是DeepHelix引擎做的是深度语义重构而不是同义词替换并且写明实时适配知网、维普、万方的最新规则处理完可以在线预览再一键下载全文平均交付时间不超过两分钟。这些是官网公开写的能力说法不是我们做的第三方实测你那篇论文的实际结果以你在学院指定系统里拿到的报告为准。不管用哪个工具有两个动作必须自己做。第一处理前先把原稿另存一份处理后立刻用Word比较两版看它删了什么。第二处理后逐段通读重点看数据、公式、变量名、样本描述、引用来源有没有被动过。工具改表达事实只有你自己能确认。关于降AI之后字数变少的几个常见疑问能不能把参考文献和附录加长来凑字数多数学院算的是正文字数加在这两处没用而且检测范围里通常也不含它们分母不会变。把删掉的原句原样粘回去行不行粘回去等于把当初被标出来的那些表达又请回来了要粘也得重写一遍保留信息换掉写法。补内容会不会让重复率变高有可能尤其是文献讨论部分所以复检时两个指标一起看。导师说改完读着不像我写的怎么处理多补一些只有你知道的过程细节那些内容天然带着你的口吻比任何润色都管用。最后把流程串一遍用Word比较两版找出被删的内容逐条判断哪些删错了列成清单回到原始数据、软件输出、聊天记录、时间线和文献笔记这五个地方找回真实内容补完之后核对结论还站不站得住把说满的词收一收最后在学院指定的系统上把AI率和重复率一起复检留够余量再定稿。如果这一轮之后还需要再降一次记得先另存原稿工具选做深度重构的那一类可以用率零官网1000字免费试用的免费额度先试一段处理完自己通读一遍再决定要不要整篇走。 RELATED READING
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