Как написать научную стать

Сформулируйте одну чёткую гипотезу и одну измеримую цель исследования. Запишите их в 1–2 предложениях: это ограничит подбор литературы, определит выбор методов и конкретные статистические критерии для проверки.

Соблюдайте структуру: введение, методы, результаты, обсуждение. Рекомендуемые объёмы: аннотация 150–250 слов, введение 300–500 слов, методы 500–800 слов, результаты 300–600 слов, обсуждение 600–1 000 слов. В разделе методов укажите размер выборки (n), критерии включения/исключения, модели приборов и параметры сбора данных, алгоритмы предобработки, выбранные статистические тесты и порог значимости (обычно α=0,05). Фиксируйте версии ПО и пакетов (например, R 4.x – указать пакеты и версии, SPSS 28).

Для обзора литературы соберите 20–40 релевантных статей за последние 5–10 лет и систематизируйте их по трём направлениям исследования. Для каждой ключевой работы фиксируйте выборку, основные числовые результаты, метрики и ограничения; перенесите эти данные в таблицу – это ускорит формулирование пробелов в знаниях и аргументацию введения.

Перед подачей выберите целевой журнал и строго следуйте правилам авторов: формат ссылок, требования по объёму, шаблоны для таблиц и рисунков. Используйте менеджер ссылок (Zotero, Mendeley, EndNote) и сохраняйте DOI у всех источников. При работе с рецензиями отвечайте покомментно: приводите цитату комментария, своё действие и место изменения в рукописи.

Как выбрать узкую тему и сформулировать проверяемый исследовательский вопрос

Выберите тему, ограничив число факторов до 1–2, популяцию и период исследования. Например: «Влияние продолжительности ночного сна (независимая переменная) на скорость реакции (зависимая переменная) у студентов 18–25 лет в Москве за 2019–2024 гг.»

Шаг 1. Оцените применимость и масштабы. Проверьте, что тема вмещается в доступное время и ресурсы: для магистерской работы планируйте не более 1–2 методов, выборку до 300 участников и сбор данных за 6–12 месяцев.

Шаг 2. Быстрый обзор литературы с числовыми целями. Соберите 30–50 релевантных статей, включая минимум 3 систематических обзора. Используйте базы Scopus, Web of Science, PubMed и Google Scholar. Оставьте в финальном списке 10–15 ключевых работ с количеством цитирований >10 для исторической опоры.

Шаг 3. Сформулируйте два-три поисковых запроса. Составьте 3–5 ключевых фраз с булевыми операторами: например, «sleep duration» AND «reaction time» AND «students»; добавьте исключения: NOT для нерелевантных популяций. Ограничьте результаты по годам (например, 2019–2024) и по языку, если нужно.

Шаг 4. Превратите тему в проверяемый вопрос по шаблону. Используйте шаблон: Как/В какой степени X влияет на Y у Z при W? Пример: «В какой степени средняя продолжительность сна влияет на среднюю скорость реакции у студентов 18–25 лет в Москве в рабочие дни?»

Шаг 5. Операционализируйте переменные и методику. Определите точные метрики: X – часы сна по дневнику; Y – среднее время реакции в миллисекундах на тесте психомоторного реагирования; контролируемые переменные – возраст, пол, кофеин за 24 часа. Выберите метод: квазиэксперимент или корреляционное исследование.

Шаг 6. Прогнозируйте размер выборки и тесты. Для сравнения двух групп при ожидаемом среднем эффекте (Cohen’s d = 0.5) планируйте ~64 человека на группу (power = 0.8, α = 0.05). Для меньшего эффекта d = 0.3 – ~175 на группу. Запишите предполагаемый статистический тест: t-тест, ANOVA или линейная регрессия с ковариатами.

Шаг 7. Сформулируйте нулевая и рабочую гипотезы. Нулевая: «Нет различий/связи между X и Y в выбранной популяции». Рабочая: «Увеличение X связано/приводит к изменению Y»; укажите направление, если есть обоснование.

Примеры вопросов (хорошие / плохие). Плохой: «Как сон влияет на здоровье?» Хороший: «Как средняя продолжительность ночного сна связана со средней скоростью реакции у водителей 25–40 лет в Санкт-Петербурге в 2020–2024 гг.?»

Контрольный список перед финальной формулировкой: 1) одна-две ключевые переменные; 2) чёткая популяция и временные границы; 3) 30–50 источников на обзоре; 4) операционализация измерений; 5) расчёт размера выборки; 6) конкретный статистический тест; 7) нулевая и альтернативная гипотезы.

Как провести целенаправленный обзор литературы и составить список ключевых источников

Определите чёткий вопрос исследования и 2–4 ключевых понятия. Сформулируйте вопрос в формате PICO/PICOS/PCC в зависимости от типа исследования: укажите популяцию, вмешательство/экспозицию, сравнение, результат и временной период. Запишите синонимы и альтернативные термины для каждого понятия (пример: «physical activity» – «exercise», «motor activity»; «adolescent*» – «teen*», «youth»).

Выберите источники и составьте план поиска. Обязательно включите профильные базы: PubMed/Medline, Scopus, Web of Science, Embase, PsycINFO; для технических тем – IEEE Xplore; для региональных публикаций – eLibrary/RSCI/CyberLeninka; для диссертаций и препринтов – ProQuest, OSF, arXiv. Добавьте Google Scholar и поисковики по цитированию для отслеживания ссылок и серой литературы.

Составьте поисковые строки с операторами и фильтрами. Используйте логические операторы (AND, OR, NOT), кавычки для фраз, усечение (*) для вариантов, полевые теги (например, [tiab] в PubMed) и контролируемые словари (MeSH/Emtree). Пример для PubMed: («physical activity»[tiab] OR exercise[tiab]) AND (adolescen*[tiab] OR teen*[tiab]) AND (intervention[tiab] OR program[tiab]). Сохраните каждую строку и дату поиска.

Задайте критерии включения и исключения и лимиты. Определите временной диапазон (обычно 5–10 лет для текущих данных, добавьте классические работы старше), языки, типы исследований (RCT, кохорты, качественные) и порог для минимального размера выборки. Рассчитайте ожидаемое количество начальных результатов: для узких запросов 100–400, для широких – до 2 000; планируйте фильтрацию до набора 100–300 статей для скоринга.

Экспорт и управление библиографией. Экспортируйте результаты в Zotero/EndNote/Mendeley в формате RIS/BibTeX; выполните автоматическое и ручное удаление дубликатов (обычно 10–30% пересечений между базами). Сохраняйте PDF и метаданные с DOI и URL, отмечая источник базы.

Пилотный скрининг и согласование критериев. Проведите пилот на 50–100 записях: два рецензента маркируют включить/исключить, обсуждают расхождения, прописывают окончательные критерии. Цель для согласия – коэффициент Каппа ≥0.75; зафиксируйте правила отбора.

Двухэтапный скрининг и лог действий. Сначала титулы и аннотации, затем полный текст. Фиксируйте причины исключения на этапе полного текста и сохраняйте журнал принятия решений. В конце подготовьте PRISMA-подобную диаграмму с точными числами: найдено, после дедупликации, отобрано по титулу/аннотации, проверено в полном тексте, включено.

Извлечение данных в табличный формат. Создайте шаблон таблицы со столбцами: полная ссылка, дизайн исследования, размер выборки, условия/вмешательство, исходы и числовые результаты (источники эффекта и доверительные интервалы), ограничений, оценка релевантности (1–5), количество цитирований, пометки. Заполняйте числовые данные для последующего сравнения или мета‑анализа.

Критическая оценка методологии. Применяйте инструменты качества: RoB 2 для RCT, ROBINS‑I для неконтролируемых вмешательств, Newcastle‑Ottawa для когорт, CASP для качественных исследований, AMSTAR 2 для обзоров. Присвойте итоговую категорию риска смещения и используйте её как фактор при приоритизации источников.

Правила выбора ключевых источников. Присвойте каждой статье баллы по трём критериям: прямое соответствие вопросу (0–3), методологическое качество (0–3), влияние (цитирования и оригинальность; 0–2). Суммарный порог для «ключевого» источника – ≥6. Включите систематические обзоры/мета‑анализы в первую очередь, затем крупные когорты и качественные исследования с высокой релевантностью. Целевое количество ключевых работ – 20–40 для стандартной статьи; для узкой темы 10–20.

Цитирование по ссылкам и опережающая проверка. Проверьте уключённые статьи их библиографии (backward citation) и используйте Scopus/Web of Science/Google Scholar для поиска статей, которые их цитировали (forward citation). Добавляйте релевантные найденные работы в список для повторной проверки.

Поддержание актуальности. Настройте оповещения по ключевым словам и авторам в базах и Google Scholar; экспортируйте результаты в периодические обновления (ежемесячно или ежеквартально) до подачи рукописи. Сохраняйте хронологию поиска и дату последней проверки.

Аннотированный список и хранение заметок. Для каждого ключевого источника подготовьте аннотацию 3–5 предложений: цель, метод, главный результат с числовыми данными и ограничение, релевантность для вашего вопроса. Храните аннотации в табличном файле (.xlsx) и свяжите с PDF; добавьте теги для быстрого поиска.

Отчётность в разделе методов статьи. Приведите полные поисковые строки для каждой базы в дополнении, дату последнего поиска, критерии отбора, инструмент качества и PRISMA‑диаграмму. В тексте обзора используйте таблицу ключевых исследований (авторы, год, дизайн, N, основные результаты, оценка качества) и короткие сравнения результатов с числами и интервалами.

Как спроектировать эксперимент/исследование и описать методику для воспроизводимости

Определите четкую гипотезу и операционализируйте переменные: сформулируйте одну первичную гипотезу, укажите зависимую и независимые переменные, единицы измерения и ожидаемую направленность эффекта; укажите критерий основного результата (primary outcome) и порог значимости (например, α = 0.05).

Рассчитайте размер выборки на основе мощности: выберите желаемую мощность (обычно 0.8–0.9), предполагаемый размер эффекта (например, d = 0.5 для средней величины) и метод расчёта; для двухгруппового t‑теста при d = 0.5 и мощн. 0.8 потребуется примерно 64 участника на группу, при d = 0.3 – ≈176 на группу. Укажите формулы, используемые пакеты (например, G*Power или R::pwr) и все входные параметры.

Опишите дизайн детально: укажите тип исследования (рандомизированный контролируемый, кросс‑секционный, продольный и т. п.), схему рандомизации (простая, блочная, стратифицированная), размер блока и случайное начальное значение генератора (seed = 12345) для воспроизводимости распределения.

Опишите слепость и контроль перекрёстного влияния: укажите, кто слеп (участники, исследователи, аналитики), как поддерживали маскировку; если невозможна слепость, опишите объективные меры снижения предвзятости (автоматическая разметка, независимая проверка результатов).

Перечислите материалы и оборудование с точными идентификаторами: указывайте модель, производителя, серийный номер и версию прошивки/ПО (пример: Spectrometer X123, SN 4567, Firmware 2.1.0; камера Sony α7 III, объектив 35 mm f/1.8); добавьте характеристики (диапазон, разрешение, частота дискретизации).

Опишите протокол пошагово: представьте последовательность действий по времени с точностью до минут/секунд, концентраций и температур; пример: «Подготовка раствора: 10 мМ хлорид натрия в 100 мл воды, перемешивать 300 с; инкубация при 37 °C ±0.5 °C в течение 60 мин». Укажите допуски и критические точки контроля.

Определите методы измерений и калибровки: опишите процедуры калибровки, частоту калибровки, используемые эталоны и порог погрешности (например, калибровка каждые 24 ч, допустимая погрешность < ±2 %). Зафиксируйте параметры записи (формат файлов, частота выборки, формат временных меток).

Пропишите план обработки данных и версионирование кода: укажите полную цепочку обработки: очистка, фильтрация, нормализация (формулы), критерии исключения точек (правила), методы агрегации; приведите точные команды и параметры (пример: R 4.3.1, пакет lme4 1.1‑31, команда lmer(y ~ x + (1|id), REML = FALSE)). Укажите контрольные хеши репозитория (git commit: 1a2b3c). Сохраните сырые данные отдельно от обработанных.

Опишите план статистического анализа заранее: определите первичную и вторичные гипотезы, выбранные тесты (т‑тест, ANOVA, линейные смешанные модели), критерии выбора теста, обработку пропущенных данных (напр., множественная имputation, m = 20, алгоритм MICE) и методы коррекции множественной проверки (Benjamini‑Hochberg или Bonferroni). Укажите интерпретацию доверительных интервалов и пороги клинической/практической значимости.

Укажите процедуры контроля качества и валидации: проведите пилотное исследование (например, n = 10–20) для оценки вариабельности; зафиксируйте критерии приемлемости (коэффициент вариации < 10 % для измерений) и план действий при нарушении критериев (повтор, корректировка протокола).

Описывайте данные и метаданные в стандартизированном формате: сохраняйте данные в CSV (UTF‑8) с описательной шапкой, предоставьте README, data dictionary (описание столбцов, единицы измерения, допустимые значения), кодировку времени (ISO 8601) и используйте уникальные идентификаторы для образцов и участников.

Предоставьте доступ к материалам, коду и данным: загрузите сырые и обработанные данные, скрипты анализа и инструкции по воспроизведению в репозиторий с DOI (Zenodo, OSF или аналогичный), укажите лицензию, конфиденциальность и процедуру запроса дополнительных материалов; добавьте пример запуска анализа (команды терминала) и номер версии.

Документируйте изменения и версии методики: ведите лог изменений протокола с датами и мотивацией правок; в публикации приложите версию протокола, дату и ссылку на архивированную копию; указывайте идентификаторы reagent/kit lot‑номер и даты изготовления для биоматериалов.

Включите чек‑лист воспроизводимости: укажите наличие: 1) зарегистрированной гипотезы и плана анализа; 2) расчёта размера выборки; 3) полного протокола пошагово; 4) идентифицированного оборудования и ПО; 5) доступа к данным и коду; 6) контрольных значений и пилотных данных. Приложите шаблоны CRF/форм ввода данных и пример заполненной записи.

Удалите явные ошибки, задокументируйте каждый шаг и сохраните исходный файл отдельно: сохраняйте версии данных (raw → cleaned → analysis) и ведите лог операций с инструментом и версией пакета.

Очистка и подготовка данных

Удалите точные дубликаты и исправьте очевидные опечатки в кодировках и единицах измерения. Для пропусков применяйте правила: при доле пропусков <5% допускается листовая исключения при условии MCAR; при 5–20% используйте множественную имputaцию (mice, predictive mean matching); при >20% выполняйте анализ чувствительности и обсуждайте возможное смещение. Для выбросов применяйте IQR-правило (1.5×IQR) и z>3, но проверяйте контекст – не удаляйте случаи без обоснования; при удалении приводите таблицу с количеством исключённых наблюдений и причинами.

Преобразования: для сильной положительной асимметрии применяйте логарифмирование или Box–Cox, после анализа возвращайте параметры в оригинальную шкалу и указывайте это в легенде. Стандартизируйте предикторы (mean=0, SD=1) перед регрессией для сравнения коэффициентов. Категории с частотой <5% объединяйте с соседними или исключайте, указывая правило объединения и новую референтную категорию.

Таблицы оформляйте компактно: заголовок + краткое описание выборки, столбцы N, среднее±SD или медиана [IQR] в зависимости от распределения. В примечании указывайте использованные тесты, уровень значимости и способ коррекции множественных сравнений. Приводите точные p-значения (например, p=0.032), а не только «p<0.05», и обязательно приводите размер эффекта с 95% ДИ (Cohen’s d, η2, OR с CI).

Выбирайте тип графика по задаче: коробчатые диаграммы + точки для распределений, violin для плотности, scatter с линией регрессии и 95% CI для связей, столбчатые графики – только для сумм/средних с CI. Показывайте n на графике, используйте 95% доверительные интервалы для погрешности, избегайте SEM как единственной метрики разброса. Подписи осей содержат единицы, легенда краткая, обозначения значимости – не более двух символов и расшифровка в примечании.

Цвета подбирайте дружественные к дальтоникам (Viridis, ColorBrewer), избегайте 3D и лишних сеток. Для публикации экспортируйте в векторном формате (PDF, SVG) для линий и текста; для растровых изображений – PNG с разрешением 300 dpi. Подбирайте размер шрифта, чтобы при печати элементы оставались читаемыми (примерно 10–12 pt в финальном размере).

Статистический выбор: проверяйте нормальность Shapiro–Wilk (n<5000) и однородность дисперсий Levene; для двух независимых групп используйте t-test (с указанием t(df)=…, p, d и 95% CI) или Mann–Whitney (U, p, оценка сдвига). Для нескольких групп применяйте ANOVA (F(df1,df2)=…, p, η2) с последующими парными тестами и коррекцией p (Bonferroni для строгого контроля, Benjamini–Hochberg для FDR). Для корреляций используйте Pearson (r, p, CI) или Spearman (rho). В моделях указывайте коэффициенты, стандартные ошибки, 95% CI, p и меры качества модели (R2, AIC); для бинарных исходов приводите OR с 95% CI.

Контроль множественных сравнений и проверки устойчивости: применяйте поправки на множественные тесты, приводите план анализа и порог альфа (обычно 0.05) заранее, выполняйте анализ чувствительности для разных подходов к выбросам и иммутации. Проверяйте мультиколлинеарность (VIF>5 сигнализирует о проблеме) и визуализируйте остатки для оценки допущений модели.

Прозрачность и воспроизводимость: публикуйте скрипты (R/Python/Stata) с указанием версий пакетов и random seed, предоставляйте словарь переменных и пример кодирования, загружайте анонимизированные данные и артефакты в репозиторий с DOI. В подписи к таблицам/рисункам указывайте, какие данные были агрегированы или исключены, чтобы читатель мог повторить анализ.

Как написать раздел «Обсуждение», связывая результаты с вопросом и ограничениями исследования

Свяжите каждый основной результат с исследовательским вопросом: укажите величину эффекта, точечную оценку и 95% доверительный интервал, затем поясните, как ограничения могут смещать эту оценку.

1. Шаг 1 – кратко и точно опишите результат

   • Формат: «Результат: [величина], 95% ДИ [нижняя – верхняя], p = [значение], n = [число].» Пример: «Снижение среднего показателя А = 2.4 ед. (95% ДИ 1.1–3.7), p = 0.01, n = 120.»
   • Добавьте контекст измерений: единицы, период наблюдения, группа сравнения.

2. Шаг 2 – ответьте на исследовательский вопрос прямо

   • Сформулируйте одно предложение типа: «Данные поддерживают/не поддерживают/не дают однозначного ответа на гипотезу о влиянии Х на Y.»
   • Если доверительный интервал включает ноль, укажите это и приведите оценку мощности или границы клинически значимого эффекта: «CI включает ноль, мощность исследования для обнаружения эффекта размером Z = 60%; следовательно, результат интерпретируется как неопределённый относительно малых эффектов.»

3. Шаг 3 – рассмотрите альтернативные объяснения и проверочные анализы

   • Перечислите возможные источники смещения: конфаундинг, отбор, информационная ошибка.
   • Опишите выполнённые проверки: скорректированные модели, анализ чувствительности, отрицательные контрольные исходы, стратификация, бутстрэп‑оценки. Пример: «После поправки на Z эффект уменьшился с 2.4 до 1.1; это указывает на частую роль фактора Z как смешивающего.»
   • Если альтернативы не исключены, предложите метод для оценки их вклада: инструментальные переменные, E‑value или количественная оценка смещения.
4. • Для каждого ограничения укажите направление и приблизительную величину влияния, когда это возможно. Пример: «Ограничение: непрывающий отбор (удельный вес 18%). Вероятный эффект: переоценка влияния на 10–20% по сравнению с генеральной популяцией.»
   • Для небольшой выборки укажите, насколько расширится CI при требуемой мощности (например, n = 250 для 80% мощности при эффекте 0.3 SD).
   • По пропущенным данным опишите механизм (MCAR, MAR, MNAR) и оцените смещение, указав проведённый анализ (например, множественная имputation увеличила оценку на 0.5 ед.).
   • Избегайте общих фраз; используйте числа и результаты контрольных анализов.
5. • Предложите конкретные дальнейшие шаги: репликация с n ≥ 300, использование реестровых данных для внешней валидации, применение объективных методов измерения вместо самосообщений.

6. Шаг 6 – шаблоны фраз для ясной и строгой интерпретации

   • Поддержка гипотезы: «Наши данные демонстрируют эффект X (оценка, CI, p); этот результат согласуется с гипотезой о влиянии Y на Z.»
   • Неоднозначный результат: «Результат не достиг статистической значимости; доверительный интервал включает значения клинического интереса, поэтому нельзя исключить как отсутствие эффекта, так и небольшую пользу.»
   • Ограничение и его влияние: «Ограничение: [описание]. Оценка влияния: [количественная оценка или результат анализа чувствительности].»
7. • Одно предложение, которое связывает результаты, вопрос и ограничения: «При учёте A и B данные указывают на X, однако для подтверждения генерализируемости требуется Y.»

Поддерживайте читателя цифрами, короткими примерами и явными критериями оценки уверенности; это делает обсуждение прозрачным и пригодным для практических решений.

Как подготовить рукопись, оформить ссылки и составить сопроводительное письмо для журнала

Проверьте инструкции выбранного журнала и выполните форматирование точно: файл основной рукописи в .docx (или требуемый формат), титульный лист с полной информацией об авторах и .pdf для просмотра в браузере по запросу; шрифт Times New Roman 12, междустрочный интервал 1.5, поля 2–2.5 см, нумерация страниц; аннотация 150–250 слов, ключевые слова 3–6.

Организуйте структуру ясно: заголовок, авторы и аффилиации (включите ORCID для каждого автора), контакт ответственного автора (email, телефон, почтовый адрес), краткий заголовок (running title), аннотация и ключевые слова, введение, методы, результаты, обсуждение, заключение (если журнал требует), благодарности, информация о финансировании и конфликте интересов, список литературы, таблицы и рисунки отдельно.

Подготовьте файлы рисунков и таблиц правильно: сохраняйте изображения в TIFF или high-quality PNG/JPEG, разрешение 300 dpi для цветных фото и 600–1200 dpi для линейных рисунков; минимальная ширина 800–1200 пикселей для крупного изображения; подписывайте оси шрифтами 8–10 pt, включайте масштабные метки и условные обозначения; нумеруйте рисунки и таблицы по порядку и давайте краткие подписи на английском и/или русском по требованию журнала; прикладывайте отдельный файл с сырьевыми данными, если это требуется.

Форматируйте ссылки по требованию журнала (Vancouver, APA, Harvard и др.). Используйте менеджер ссылок (EndNote, Zotero, Mendeley) для экспорта и склейки стилей, затем вручную проверьте каждый элемент: фамилии авторов, год, название работы, журнал, том(выпуск): страницы, DOI. Пример для Vancouver: Ivanov IV, Petrov PV. Название статьи. Zhurnal Nauka. 2020;45(3):123-129. doi:10.1234/zn.2020.45.123. Пример для книги: Sidorov SA. Nazvanie knigi. 2-е изд. Moskva: Izdatelstvo; 2018. Укажите DOI или URL для электронных источников и дату обращения.

Сделайте согласованность между цитированием в тексте и списком литературы: при автор‑год ставьте (Ivanov et al., 2020); при числовом стиле проставляйте скобки [1], [2-4] и сверяйте номера после финальной правки. Проверьте, чтобы каждое вхождение цитаты соответствовало одной записи в списке литературы и чтобы ссылки в тексте не содержали лишних пробелов или опечаток в DOI.

Проверьте оригинальность и корректность языка: выполните проверку на плагиат (целевой порог часто ≤15% совпадений без учета библиографии и общих фраз), исправьте самоплагиат, при необходимости закажите профессиональную языковую редактуру и укажите это в сопроводительном письме.

Сопроводительное письмо составьте коротко и конкретно: укажите название рукописи, всех авторов с аффилиациями, сведения об авторстве (кто за что отвечает), утверждение о том, что рукопись не рассматривается в другом месте, информацию о предшествующих версиях (предпечатания) и конфликтах интересов. Включите 2–3 предложения о научной новизне и целевой аудитории журнала, затем список рекомендованных рецензентов (не более 3) с их аффилиациями и контактами или отметьте, если предпочтения отсутствуют.

Шаблон сопроводительного письма (короткий вариант): Уважаемый редактор, направляем рукопись «[Заголовок]» для рассмотрения в [название журнала]. Авторы: [ФИО, аффилиации]. Работа описывает [1–2 предложения о главном результате и его отличии от предыдущих исследований]. Рукопись не подана и не опубликована ранее; все авторы согласны с подачей; финансирование: [источник, номер гранта]; конфликты интересов: отсутствуют/указаны. Рекомендуемые рецензенты: 1) ФИО, учреждение, email; 2) … С уважением, [ФИО ответственного автора], контакт: [email, телефон].

Контрольный перечень перед отправкой: 1) титульный лист с авторами и ORCID; 2) файл рукописи в требуемом формате и отдельный файл для рецензирования (если требуется слепая рецензия); 3) отдельные файлы для рисунков и таблиц; 4) файл с дополнительными материалами; 5) правильно оформленный список литературы с DOI; 6) копия заявления об этике/разрешений, если применимо; 7) сопроводительное письмо и форма конфликта интересов. Проведите финальную проверку версий файлов и именования (например, Manuscript_Title_Main.docx, Figure1.tif, CoverLetter.pdf).