‌判断论文好坏的核心标准包括：****‌选题价值‌（是否解决前沿问题）、‌逻辑严谨性‌（论证链条是否完整）、‌创新性‌（观点或方法有无突破）、‌数据可靠性‌（实验/调查是否科学）以及**‌写作规范性**（格式与语言是否达标）。以下从5个维度具体分析：

1. ‌选题价值‌

   • 优秀论文需瞄准学科热点或空白领域，如人工智能伦理、碳中和新技术等，避免重复陈旧话题。
   • 研究问题应具有明确的应用或理论意义，例如能推动行业发展或修正既有理论。

2. ‌逻辑严谨性‌

   • 从文献综述到结论需环环相扣，假设、方法、结果之间需形成闭环。
   • 常见缺陷包括样本量不足、对照组缺失或因果推论牵强。

3. ‌创新性‌

   • 哪怕微小突破也可贵，如改进算法精度1%或提出新分类维度。
   • 切忌将"首次研究XX"等同于创新，需实质贡献而非文字游戏。

4. ‌数据与可重复性‌

   • 数据来源需透明（注明采集时间、工具），实验步骤应详细到可复现。
   • 统计方法不当（如误用T检验处理非正态数据）会直接降低可信度。

5. ‌写作规范‌

   • 格式需符合期刊/学校要求，从参考文献标点到图表编号均需统一。
   • 语言避免口语化，如"我们做了实验"应改为"本研究采用XX方法"。

‌提示‌：不同领域侧重可能不同——人文社科更重视理论建构，而工程类论文常看重技术落地性。建议写作前研读目标期刊的评审标准。