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    443 文章得到审稿人的高度赞扬!(二合一大章,求订阅)(第 2/4 页)

      但当时他为什么没有绘制误差棒呢?

      一方面因为有机光伏领域里的文章,大多数的图片都是不需要误差棒的,比如j-v曲线,就是直接把性能最好的那一根画出来就行,光吸收光谱也是一样,直接用仪器测试出来的原始数据绘图即可。

      另一方面,也是为了快速出文章,而为了追求速度,就需要舍弃一些东西了……

      这个意见许秋选择接受,因为这样做确实可以让文章报道的数据更加严谨一些。

      具体操作起来也不难,用origin软件就可以实现:

      正常的数据点是一个圆形的点,有了误差棒,就在圆点上面加了一个“工”字,得到了一个个类似糖果形状的点。

      第二个意见:“激子结合能以及激子扩散距离在正文中的实验描述太过简单。这些物理实验需要在论文中说明一下大致的实验原理,以及计算公式(可以不涉及公式推导),而不是选择引用几篇文献,去让其他研究者翻文献。”

      许秋觉得可能是材料方向研究者,和物理方向研究者在想法上的不同。

      对于像许秋这样的材料人来说,他认为文章中用到的这些激子结合能以及激子扩散距离测试,只是一种测试手段而已,重要的是得到的数据和结果。

      类似的,就比如我用tem拍了一组电镜照片,我不需要在文章中把tem的原理给列出来,只需要分析tem图片即可。

      而物理学家可能比较喜欢在论文中列出公式的推导过程,每个涉及到的非常规实验都要讲的比较清楚,把推导过程一步步的写出来才行。

      许秋想了想,决定还是采纳对方的意见。

      因为这篇文章投在了《自然·能源》上,相当于已经出圈了。

      也就是说,会有各个不同领域的研究者能够看到这篇文章,这个时候确实应该兼顾其他研究者的阅读感受,比如像他们物理方面的研究者。

      反正对许秋来说,无非是多花点功夫,加两三段话来描述罢了,对其他的材料、化学相关研究者来说,如果对这部分新加的公示推导内容不感兴趣,也可以直接跳过,不会影响他们的

      而且,对方毕竟是审稿人,能不得罪还是不要得罪为好。

      审稿人2,看起来像是国内的,给出的审稿意见有一些模板化。

      对方先是把文章摘要改了改,放在了第一段的开头:“许秋等人开发了一种名为idic-4f的非富勒烯受体材料……”然后在段尾总结:“这篇投稿是一个不错的工作,新意、影响力都很高,建议文章经过修改后发表。”

      接下来每一段讲的都是文章的一个部分,进行单独的评论,文本内容比较长,许秋看了近五分钟才看完。

      看完之后,许秋怀疑这个审稿意见是一个学生写的,虽然看起来字很多,但大多数都是废话,只有两点比较值得注意。

      第一点,能级结构部分,对方指出:“文章中的一个观点是‘给受体homo能级差较小,仅为0.16电子伏特’,而循环伏安法(cv)测试的误差比较大,如果想表达小homo能级差,这个时候最好把给体、受体的能级都测试一遍,而不是去引用其他人文献的数据,这样会引起很大的误差。”

      许秋文章中用到的给体材料是学妹的j2,受体材料是新开发的idic-4f,文章中只放了idic-4f的cv结果,j2的cv结果引用的是学妹的文章,没有再单独测试一遍。

      其实,如果引用的不是自己组里的文章,审稿人给出的意见没有什么毛病,可现在两种材料都是自己课题组开发的,那“不同课题组之间的测试误差”自然就不存在了。

      对于这个问题,许秋决定在文章中表述的更加清楚一些,表明“j2的cv数据是从我们课题组的前期工作中得到的结果”。

      第二点,pl荧光光谱图部分,对方认为:“这里的pl图像是经由smooth(平滑)处理过的,最好使用原始数据,或者注明平滑处理的参数。”

      pl测试的时候,如果是单独组分的给体材料或者受体材料还好,因为信号强度比较高,所以信噪比不大,得到的曲线较为平滑。

      可如果是共混的给受体薄膜,也就是有效层薄膜,因为存在给、受体之间的激子拆分,所以荧光信号比较弱,信噪比就比较大,假如pl仪器的使用年限又比较久的话,信噪比就更加大了。

      举个例子,共混薄膜pl强度的峰值假设在10000,噪音波动范围可能在±2000,这样出来的图像就非常的“炸毛”。

      因此,研究者们通常会对测试出来的pl图片,用origin软件进行smooth处理,使得每个点的波动不那么大,看上去是一根较为光滑的曲线。

      这里的smooth是没有太大问题的。

      因为经过这个smooth操作后并不会影响实验结果和结论,也就是说pl出现波动,是仪器的原因造成的,而不是因为材料本身的原因而导致的波动性大。

      换言之,如果有非常好的机器,这个数据的波动就会被消除。

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