すべてのジャーナルは、参照ガイドラインと推奨スタイルガイドを公開しています。フォーマットと参照は、提出しているジャーナルの基準に従う必要があります。研究の分野は、フィールドの成熟度とその主題材料が許可する厳格さに応じて、高品質の論文を構成するものの、異なる基準を持っていますが、一般的に、良い論文はポイントを明確にし、その真実について何かを示します。ポイントが間違いなく真実または間違いなく誤っていることを示します（例えば、定義や定理の結果としてすでに受け入れられている）、または間違いなくサポートされている、サポートされていない、または入手可能な証拠によって矛盾していることを示します（例えば、細心の注意を払って文書化された繰り返し可能な実験によって提供された証拠の結果として）。

声明が「サポートされていない」ことを示すことは、以前の論文が証拠に従って「支持されている」または「矛盾している」と誤って仮定または結論付けた場合にのみ、重要な結果と見なされます。この場合、元の証拠がどのように、そしてなぜ誤っているか、誤って解釈されたのかを示す必要があります。

論文を拒否する最も一般的な欠陥は次のとおりです。
   他の誰かがそれらを繰り返して同じ結果を得ることができるという十分な情報なしで説明された実験。
   欠陥のある統計的計算または手順、統計的ポイントを示すのにサンプルサイズが不十分で、数学エラー。
   以前の研究からの事実または原則は、帰属または情報源なしで述べられていました。
   以前の仕事に不慣れである、つまり、研究者は彼らの分野からよく知られた関連する知識を適用できません。
Every journal publishes reference guidelines and recommended style guides.  Formatting and referencing should follow the standards of the journal you're submitting to.  Different fields of study have different standards of what constitutes a high-quality paper, depending on the maturity of the field and the rigor its subject material allows, but generally, a good paper articulates a point and then shows something about its truth:  It may show that the point is definitely true or definitely false (eg, as a result of definitions or theorems already accepted), or definitely supported, unsupported, or contradicted by available evidence (eg, as a result of evidence provided by meticulously documented repeatable experiments).  

Showing that the statement is "unsupported" is considered an important result only if previous papers have mistakenly assumed or concluded that it is "supported" or "contradicted" according to the evidence.  In this case you must show how and why the original evidence was erroneous or misinterpreted.

The most common flaws that get papers rejected are: 
   Experiments described without enough information that someone else can repeat them and get the same results.
   Flawed statistical calculations or procedures, sample sizes insufficient to demonstrate statistical points, and math errors.
   Facts or principles from previous work stated without attribution or sources.  
   Unfamiliarity with previous work, ie, the researcher fails to apply well-known and relevant knowledge from their field.