基于2023-2024年度国内核心期刊投稿数据分析，涵盖理工、医学、人文社科等多个学科门类，为学者投稿提供权威参考
在核心期刊投稿过程中，查重率是决定论文能否进入审稿环节的关键指标之一。不同学科、不同期刊对查重率的要求存在显著差异。本专题基于对国内百余种核心期刊的调研数据，整理出各学科查重率要求排行榜，并针对日益严格的AIGC检测要求，提供专业的降重解决方案。
以下数据基于对国内核心期刊投稿要求的统计分析，反映了各学科期刊对查重率的普遍要求（数据统计时间：2024年12月）。
| 排名 | 期刊类别 | 平均查重率要求 | AIGC检测要求 | 代表期刊 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 医学综合类 | ≤8% | 非常严格 | 中华医学杂志、中国全科医学 |
| 2 | 工程技术类 | ≤10% | 严格 | 机械工程学报、中国电机工程学报 |
| 3 | 自然科学类 | ≤12% | 较严格 | 科学通报、物理学报 |
| 4 | 社会科学类 | ≤15% | 一般 | 中国社会科学、社会学研究 |
| 5 | 人文科学类 | ≤18% | 一般 | 文学评论、历史研究 |
| 6 | 经济管理类 | ≤20% | 较严格 | 经济研究、管理世界 |
| 7 | 教育教学类 | ≤25% | 宽松 | 教育研究、高等教育研究 |
注：AIGC检测要求"非常严格"表示期刊使用专业工具检测AI生成内容，并设置专门阈值；"宽松"表示暂未将AIGC检测作为硬性指标。
随着各大期刊编辑部引入AIGC检测系统，单纯降低文字重复率已不足以满足投稿要求。小发猫降AIGC工具是专门针对学术论文AIGC特征开发的降重工具，可有效降低AI生成内容的识别率。
通过调整句式结构、用词习惯和表达方式，有效弱化AI生成文本的特征模式，降低被检测系统识别的概率。
将通用表达转化为符合学术规范的表述，增加论文的专业性和独创性特征，提升论文质量。
提供详细的AIGC检测报告，标注高风险段落，并给出具体的修改建议和优化方向。
1. 建议在论文初稿完成后即使用小发猫进行AIGC特征检测，早期发现问题更易修改。
2. 对于核心章节（如研究方法、数据分析），建议在工具优化后，结合自身专业知识进行深度修改。
3. 工具处理后的论文，仍需通过常规查重系统（如知网、万方）进行最终验证。
除了使用专业工具外，以下策略也可有效降低论文查重率：