《MULTISENSORY RESEARCH》选刊指南：从投稿避坑到审稿策略全解析

作为跨感官研究领域的权威期刊，《MULTISENSORY RESEARCH》2023年最新影响因子攀升至3.789，在神经科学领域Q2分区稳居前30%。这本创刊逾40年的老牌期刊，今年因”元宇宙环境下的多感官整合”特刊备受关注。本文将从投稿准备、实验设计到同行评议，深入剖析该刊的录用密码。

认知科学界不可不知的发表阵地

在Elsevier旗下运行的《MULTISENSORY RESEARCH》，专注发表视听触嗅味觉跨模态研究的原创成果。编辑团队由东京大学教授梶本裕之领衔，要求所有研究必须包含至少两种感觉通道的交互验证。2024年起，期刊新增虚拟现实实验技术专栏，接受基于Unity、Unreal引擎开发的沉浸式环境研究报告。

值得关注的是，期刊自2023年采用双盲审机制后，投稿接收周期平均缩短至12周。但编委会近期披露的统计显示，涉及跨文化比较和多被试组设计的稿件，因伦理审查延误导致45%的退稿率。建议研究者在实验设计阶段就完成COS标准注册。

实验范式设计的三大雷区

根据主编在INS2023年会透露的审稿标准，刺激材料生态效度不足是最常见拒稿原因。使用纯音调替代自然环境声、单一味觉物质代替真实食物刺激的研究，近年退稿率高达67%。建议采用经效度验证的数据库资源，如Open Multisensory项目的标准刺激集。

时间同步控制是第二个雷区。2023年拒稿稿件中，有38%因未能精确校准跨模态刺激的onset时间。推荐使用LabStreamingLayer框架进行多设备同步，并在方法部分完整披露硬件延迟参数。近年持续关注感觉代偿机制研究，特别是视听觉障碍者的触觉增强现象。

跨学科文章的突围密码

心理学与计算神经科学的交叉研究正成为期刊的新宠。2024年第二期重点征稿”深度学习在多感官整合建模中的应用”，要求研究者提供开源代码和训练数据集。编委特别提示，GAN生成的虚拟刺激材料需附有知觉真实性验证报告。

临床转化类研究需注意人群特异性。本刊今年拒诊的帕金森病多感官整合研究中，有72%因未设置年龄匹配对照组而折戟。建议采用英国生物银行等大型队列的标准化测试方案，并报告效应量的临床显著性指标。

开放科学框架下的投稿须知

自2023年10月起，期刊强制实行FAIR数据原则。作者须在投稿时提供原始数据仓库的永久访问链接，建议使用Figshare或OpenNeuro平台。统计方法部分必须包含贝叶斯因子分析或等效性检验，传统的p值报告已不足以满足审查要求。

预印本政策出现重大调整：在PsyArXiv等平台发布的未经同行评议版本，需在投稿时声明版本号。值得注意的是，使用中国脑计划数据库的研究数据，需额外提交数据跨境合规证明。

同行评议响应策略全攻略

面对常见的”补充跨文化验证”要求，建议采用成本最低的解决方案：使用Prolific平台快速招募国际被试样本。针对”刺激参数描述不清”的批评，可引用OpenMSP协议中的标准化描述模板进行回应。

修订稿中必须使用期刊提供的结构化回复模板，将每个审稿意见的修改位置精确到行号。统计审查重点已转向研究可信度指标，建议使用GRIM和SPRITE工具进行自查，必要时进行两阶段贝叶斯分析。

投稿避坑终极指南

投稿前务必核查伦理审批文件的完整性，跨国合作研究需提供所有参与机构的IRB证明。方法部分建议采用CONSORT-AI扩展声明撰写，特别是涉及机器学习算法的研究。参考文献应包含近3年本刊文章占比30%以上，特别注意引用当期或下期在线优先出版论文。

投稿信需突出理论突破与技术创新的双重价值，建议用”本研究首次揭示…”句式开头。针对中国研究者，编委会特别提醒避免使用地域特异性术语，所有量表必须提供经过跨文化验证的英文版本。

现役编辑揭秘录用决策链

据不愿具名的副主编透露，涉及新兴技术手段（如fNIRS超扫描、EEG-hyperscanning）的研究享有快速通道资格。但采用传统ERP技术的研究，必须在时频分析或微状态分析上展现方法创新。决策环节最看重理论模型的可证伪性，建议在讨论部分设置明确的验证路径。

热点领域预测与趋势分析

2025年特刊规划显示，多感官交互的老年化神经机制、VR环境中的本体感觉冲突调节将是重点方向。持续征集基于量子计算的感觉统合模型研究，但要求作者团队必须具备计算神经科学与物理学双背景。可穿戴设备采集的生态瞬时评估数据，现可豁免部分实验室控制条件。

问答环节：攻克《MULTISENSORY RESEARCH》审稿难关

问题1：该刊对跨文化研究的样本量有何隐性要求？
答：跨文化对比研究每组至少50名有效被试，需包含文化适应量表和语言能力证明。建议采用GPower进行功效分析，确保统计效力＞0.9。

问题2：哪些类型的理论模型易获审稿人青睐？
答：具有预测功能的计算模型（如贝叶斯因果推断框架）优于描述性模型。推荐整合深度学习架构与传统心理物理模型。

问题3：数据处理环节最常出现的漏洞是什么？
答：75%的退稿涉及未正确处理多模态数据的时间对齐问题。必须使用ICS算法校正设备间延迟，并在补充材料提供原始时间戳数据。

问题4：如何应对”补充跨物种验证”的审稿要求？
答：可引用已公开的动物研究数据库（如MouseBytes）进行间接验证，或采用计算建模进行跨物种仿真推演。

问题5：中国研究者最常见的格式错误有哪些？
答：图表标题未使用描述统计量（需注明M±SD）、伦理声明遗漏机构审批编号、参考文献页码缺失。建议使用EndNote内置的期刊格式插件。