మాన్యుస్క్రిప్ట్ సమర్పించండి

మాన్యుస్క్రిప్ట్‌లను అంగీకరించడానికి కారణాలు

• రచయిత సహకారం మరియు ఫీల్డ్‌లో ఔచిత్యం, అద్భుతమైన సాంకేతిక రచన నైపుణ్యాలు మరియు అధ్యయన రూపకల్పన నాణ్యత
• సగటు లేదా ఆశించిన విలువ నుండి సంఖ్యలు విస్తరించినప్పుడు విస్తృత వ్యత్యాసాన్ని వివరించడం ద్వారా ఉదాహరణకు ఒక ముఖ్యమైన సమస్యపై అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది. చాలా మంది వ్యక్తులను ప్రభావితం చేసే పరిష్కారం కాని సమస్యపై వెలుగునిస్తుంది
• అంతర్దృష్టి నిర్ణయాలు తీసుకునే వ్యక్తులకు, ముఖ్యంగా దీర్ఘకాలిక సంస్థాగత నిర్ణయాలు లేదా, మా నిర్దిష్ట రంగంలో, కుటుంబ నిర్ణయాలకు ఉపయోగపడుతుంది
• అంతర్దృష్టి కొత్త ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది లేదా ఒక కొత్త సిద్ధాంతం లేదా ఇప్పటికే ఉన్న దాని యొక్క పురోగతి
• అంతర్దృష్టి కొత్త, ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను ప్రేరేపిస్తుంది
• సమస్యను అన్వేషించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు సముచితమైనవి (ఉదాహరణకు, డేటా సేకరణ మరియు డేటా యొక్క వివరణ)
• ఉపయోగించిన పద్ధతులు కఠినంగా వర్తించబడతాయి మరియు ఎందుకు మరియు ఎలా వివరించబడతాయి డేటా ముగింపులకు మద్దతు ఇస్తుంది
• సంబంధిత ఫీల్డ్‌లో లేదా ఇంటర్-డిసిప్లినరీ ఫీల్డ్‌ల నుండి మునుపటి పనిని ఇంటర్‌కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా కథనం యొక్క వివరణలు స్పష్టంగా ఉంటాయి.
•వ్యాసం మంచి కథను చెబుతుంది: బాగా వ్రాసారు మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం, వాదనలు తార్కికంగా ఉంటాయి మరియు అంతర్గతంగా విరుద్ధంగా లేవు

మాన్యుస్క్రిప్ట్‌లను తిరస్కరించడానికి కారణాలు 

• లక్ష్యాలు మరియు స్కోప్ పరిధిలోకి రాదు: ఇది సాధారణ తప్పు. మాన్యుస్క్రిప్ట్ యొక్క ప్రాముఖ్యత జర్నల్ పరిధిలో 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. మాన్యుస్క్రిప్ట్ పూర్తి కాలేదు; ఇది శీర్షిక, రచయితలు, అనుబంధాలు, కీలకపదాలు, ప్రధాన వచనం, సూచనలు మరియు అన్ని పట్టికలు మరియు బొమ్మలు వంటి కీలక అంశాలను కలిగి ఉండకపోవచ్చు. పీర్ రివ్యూ ప్రాసెస్‌లో ఇంగ్లీష్ నైపుణ్యం లేదు; గణాంకాలు పూర్తిగా లేవు లేదా చదవడానికి తగినంత స్పష్టంగా లేవు. సూచనలు అసంపూర్ణమైనవి లేదా చాలా పాతవి.
• సరిపోని/అసంపూర్ణ డేటా: అధ్యయనం యొక్క 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: ఫలితాలను పునరావృతం చేయడానికి వివరాలు సరిపోవు. అధ్యయనం యొక్క రూపకల్పన, ఉపయోగించిన సాధనాలు మరియు అనుసరించిన విధానాలు స్పష్టంగా ఉండాలి. కానీ కొన్ని సందర్భాల్లో చాలా తక్కువగా ఉంచడం కంటే మెథడ్స్ విభాగంలో చాలా ఎక్కువ సమాచారాన్ని ఉంచడం మంచిది. విశ్లేషణ గణాంకపరంగా చెల్లదు లేదా ఫీల్డ్ యొక్క నిబంధనలను అనుసరించదు.
• ఫలితాల యొక్క అధిక వివరణ: ఫలితాల యొక్క వివరణకు స్పష్టమైన మరియు నిజాయితీ గల విధానం మాన్యుస్క్రిప్ట్ ఆమోదించబడే అవకాశాలను పెంచుతుందని కొందరు సమీక్షకులు సూచించారు. అధ్యయనం యొక్క ప్రాథమిక దశలో మరియు ఫలితాల విశదీకరణ సమయంలో, సాధ్యమయ్యే పాక్షిక మరియు అద్భుతమైన వేరియబుల్స్‌ను గుర్తించండి. ప్రయోగాత్మక ఫలితాలను క్లుప్తంగా వివరించండి.
• అపారమయిన/సంతృప్తికరమైన డేటా: పట్టికలు మరియు గ్రాఫ్‌లను సులభంగా అర్థమయ్యేలా చేయండి. కొంతమంది సంపాదకులు మాన్యుస్క్రిప్ట్ పరిగణనలోకి తీసుకోవడం విలువైనదేనా అని నిర్ణయించడానికి పట్టికలు, గ్రాఫ్‌లు మరియు బొమ్మలను త్వరగా చూడటం ప్రారంభిస్తారు. భాష, నిర్మాణం లేదా బొమ్మలు చాలా పేలవంగా ఉన్నాయి, యోగ్యతను విశ్లేషించలేము. పేపర్ నాణ్యతను చదవడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి స్థానిక ఆంగ్ల స్పీకర్‌ను కలిగి ఉండండి.
• డేటా మద్దతు లేని తీర్మానాలు: మీ తీర్మానాలు అతిగా నొక్కిచెప్పకుండా, మద్దతివ్వకుండా మరియు అధ్యయనం యొక్క ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వండి. ప్రత్యామ్నాయ స్పష్టీకరణను అందించాలని నిర్ధారించుకోండి మరియు ఫలితాలను కేవలం పునరావృతం చేయవద్దు. ముగింపులు సాహిత్యం యొక్క పెద్ద భాగాలను విస్మరించకూడదు.
• వేరొక కాగితం యొక్క చిన్న పొడిగింపు, సరికాని సాహిత్యం: పూర్తి సాహిత్య శోధనను నిర్వహించి, అధ్యయనానికి సంబంధించిన సూచనలను మాత్రమే జాబితా చేయండి. అన్వేషణలు పెరుగుతున్నాయి మరియు ఫీల్డ్‌ను ముందుకు తీసుకెళ్లవు. పని స్పష్టంగా ఉంది కానీ సాధ్యమైన సంఖ్యలో కథనాలను రూపొందించడానికి అధ్యయనంలో ఎక్కువ భాగం కత్తిరించబడింది.