策略正確的話，revision 接受率非常高。

論文投稿出去，最常見的結果就是 revision 或 reject。真正厲害的團隊，拿到 revision 的那一刻，其實心裡大概就知道「這篇八成都能過了」。但現實卻是，有些人 revision 幾乎都能成功，有些人 revision 失敗的機率卻超過一半，改到後來還是被拒。為什麼會有這麼兩極化的差別？

關鍵在於：revision 該是一個有策略的過程，而不是逐條回覆文字的技術題。這個策略，AI 看不懂，也模仿不來，更別說你幾乎沒有機會看到那些高手團隊是怎麼寫 revision 信的。所以這堂課，我們想把這一段平常「看不到」的內幕，完整分享給你。

NMA 投稿的特色：審閱者懂疾病，不一定懂 NMA。

網絡統合分析，特別是初學者投稿時，審閱意見有一個很常見的樣貌：審閱者本身對你研究的疾病或治療非常熟悉，但對 NMA 本身未必有實作經驗。他們會用自己習慣的角度，提出一些「看起來很犀利、甚至有點毀滅性」的問題，但這些問題，其實多半來自對 NMA 的不熟悉。

有趣的是，這類意見看起來很可怕，破壞力卻沒有想像中那麼大，只要理解其背後真正的疑慮，回覆是有套路可循的。怎麼在維持專業與禮貌的同時，讓審閱者感覺「被尊重、被回應」，而不是被頂回去，這就是 revision 的關鍵。

常見的修改意見，背後到底在說什麼？

比較具體的比喻是這樣的：在一個熱鬧的聚會中，如果有人突然看了看手錶，問一句：「有人趕高鐵要先走的嗎？」你當然可以很認真地逐一確認，最後回答：「沒有，沒有要搭高鐵。」

但會讀空氣的人就知道，這句話真正的意思，其實是：「時間差不多了，要不要考慮到這裡結束就好？」而所謂「高鐵」只是幫大家找一個體面的台階，好讓已經想離開的人能順勢說：「真的聊得很開心，不過時間也晚了，下次再約。」

在 NMA 投稿過程中，不少審閱意見都是這種狀況：字面上的話是一回事，真正的意圖又是另一回事。你如果只回應字面，往往會讓審閱者覺得你「沒聽懂人話」；如果能回到他們真正的疑慮，很多原本看似嚴厲的意見，其實都能柔性化解。這堂課會整理常見的 NMA 審閱意見，帶你看懂它們真正想說的是什麼。

AI 能幫上的，是語言，不是判斷。

在 revision 的整個過程中，AI 的角色非常清楚：它不能幫你決定策略，也無法判斷誰對誰錯，但在你已經想好怎麼回、知道要堅持什麼、退讓什麼之後，AI 確實能大幅加速「英文敘述」這一塊。對於英文不是母語的我們來說，如何把已經想好的內容，用清楚、精準、禮貌的方式表達出來，是 AI 很能幫忙的地方。

課堂上，我們會示範具體範例，協助各位理解回覆策略，規劃回覆內容，再正確使用 AI 的流程。讓你成為運籌帷幄的大將軍，而不用困在格式、文法、時態、禮貌表達的煩惱中。

讓第一次的 revision 變成第一次的 accept！

總之，這堂課會以指定論文的實際審閱過程，再加上我們自己多篇投稿的經驗，帶你從「收到意見那一刻」開始，一步步拆解 revision 的策略思考與實作方式。

我們希望的是：當你第一次拿到 revision 機會時，不是慌亂地逐條回、或只是跟 AI 在做效益不高的腦力激盪，而能夠認知到，這是一個可以好好把握的機會，有策略、有步驟，用對工具，走向成功！

我也要學 revision

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