钟南山说「我们也做了疫情预测模型，投稿到国外权威期刊被退了回来」，你怎么看？
首先，要理解为什么这种情况会发生，我们可以从几个方面来分析：
1. 科学研究的严谨性与同行评审机制：
国外权威科学期刊，尤其是那些在流行病学和公共卫生领域享有盛誉的期刊，有着极为严格的同行评审（peer review）制度。这意味着你投稿的文章需要经过该领域内其他顶尖的专家学者进行评审。评审的重点不仅在于研究结果的原创性，更在于研究方法是否科学、数据是否可靠、分析是否严谨、结论是否得到充分支持。
方法论的严谨性： 即使钟南山院士团队的研究基础扎实，但他们所使用的建模方法、数据收集和处理方式，与国际上通行的标准或最新的研究进展可能存在差异。比如，模型对哪些变量的考虑不够充分？数据来源的代表性如何？参数的设定是否有充分的依据？统计学分析是否达到了期刊的要求？
数据的透明度与可复现性： 许多国外期刊非常重视研究数据的透明度和可复现性。这意味着研究者需要清晰地说明数据是如何收集的、数据的预处理过程是怎样的，并且在可能的情况下，提供数据供评审者核实。中国在疫情早期，尤其是在信息公开和数据共享方面，可能与国际社会存在一些认知和操作上的差异，这可能会影响到模型的可靠性和透明度，从而被评审者质疑。
模型的独特性与创新性： 尽管钟南山院士团队可能在疫情预测方面取得了重要的进展，但国外的权威期刊也希望看到具有高度创新性和突破性的研究。如果他们的模型在核心思想、技术手段或者应用方式上，与已有的研究成果相比没有显著的独特性，也可能被拒稿。
2. 国际学术界的视角与偏见：
我们不能完全排除国际学术界可能存在的某些视角或甚至是隐含的偏见。在新冠疫情期间，全球地缘政治因素、信息传播的复杂性，以及对中国在疫情初期处理方式的各种解读，都可能在一定程度上影响到对中国科研成果的评价。
信息不对称与认知差异： 国外科学家可能对中国的疫情发展、防控措施以及数据收集机制存在一定程度的信息不对称或认知差异。这种差异可能导致他们对模型输入的数据、模型的假设以及模型的结论产生疑问。
“中国因素”的审视： 在某些情况下，如果模型的结果或解读与国际普遍认知存在较大出入，或者其提出的防控建议具有强烈的中国特色，审稿人可能会更加审慎，甚至带有某种程度的怀疑。这并非一定是恶意，但研究者需要付出更多努力去解释和证明。
期刊的选择与定位： 不同的期刊有不同的审稿标准和定位。一些期刊可能更倾向于发表具有全球普遍意义或能够解决国际性问题的研究。如果模型更多地侧重于中国特定情境下的预测和应对，其普适性就可能受到质疑。
3. 模型本身的局限性与发展阶段：
任何科学模型都有其局限性，尤其是面对一个全新且快速变化的疾病时。疫情预测模型是一个动态发展的领域，不断有新的研究方法和技术出现。
模型的复杂性与可解释性： 一些更先进的预测模型可能包含复杂的数学算法或机器学习技术，其内部机制可能难以被非专业领域的审稿人完全理解和接受。模型的“黑箱”效应，如果缺乏充分的解释，也可能成为被拒稿的理由。
预测的挑战性： 疫情预测本身就是一项极其困难的任务，受到病毒变异、人群行为、政策干预等多种不可控因素的影响。即使是国际顶尖的团队，其预测模型也常常面临准确性和可靠性的挑战。因此，即使是优秀的模型，也可能因为其预测能力未能达到审稿人预期的“权威性”而被拒稿。
投稿策略与时机： 科学研究的投稿也需要策略。在研究尚未成熟、模型尚未经过充分验证或存在明显局限性时，过早投稿给顶级期刊，被拒稿的可能性会增加。
我的看法总结：
钟南山院士的这一说法，我认为是一个非常真实的、反映了科学研究过程中可能遇到的普遍挑战的案例。它绝不应被简单地解读为“国外期刊歧视中国”或“中国模型不行”。相反，它更像是一个技术性与国际化挑战并存的体现。
这是科学的常态： 在科学界，投稿被拒稿是极其普遍的现象，即使是诺贝尔奖得主也有被拒稿的经历。这恰恰是同行评审制度发挥作用的体现，它迫使研究者不断打磨自己的研究，使其更加严谨、创新和可信。
国际化视野的必要性： 这也提醒我们，中国科学家在进行国际交流和合作时，需要更加关注国际学术界的标准、方法和沟通方式。理解并适应这些规则，是提升中国科研成果国际影响力的重要一环。
反思与改进的机会： 被拒稿并非终点，而是一个反思和改进的起点。这可能意味着钟南山院士的团队需要对模型进行进一步的优化、数据的公开、方法的解释，或者调整投稿的策略，选择更适合他们研究成果的期刊。
总而言之，钟南山院士的这句话，让我们看到了在科学研究，特别是跨国学术交流中，严谨的科学方法、透明的数据、清晰的论证以及对国际标准的理解是多么重要。它也暴露了我们在国际化科研体系中可能需要面对的各种挑战，需要我们以更开放、更务实的态度去面对和解决。
网友意见
我觉得如果说想搞个赞歌的话，就别提什么模型数据了，
写中文文章，赞歌不可能不过，
国家的强力干预，也没有考虑春节后的延迟复工，这些必然使感染数降低，这点毫无疑问。
但别说别人带偏见说不相信你数据什么的，节奏不是这么带的，
你以为自己人就没有不相信的？
我从最开始就不觉得狂压感染数这个玩法是正确的，无论是开始说的什么武汉不给确诊也好，还是后来这死的少报了也好，这最终只有一个结果，就是使得没有思考能力的人忽略现在数字反应的感染人数一定是偏小的事实，从而使死亡率偏大而增加恐慌，这是根本。
是感染数大会增加恐慌，还是死亡率高会增加恐慌，大家心里可以自己掂量一下。
即便是现在各种文章发的数据，那也仅仅是发表的数字而已，
真实感染数只可能比这个高而不可能比这个低，至于是5倍10倍100倍那没人知道。
我也说过唯一一个比较好的死亡率样本就是日本那个船，
因为上限可以按照船上人数算，不会有夸大或者偏小，只看死了多少分子一出来就可以算了。
唯一有几个问题就是，有的人说这个样本有钱人多导致免疫高使得死亡率偏低，有的人说这个样本老龄人多导致死亡率偏高，
确实有这两点问题，但是已经比其他任何样本都要好了，
即便你拿现在湖北省外的全国的数据来说事，那分母感染数也是偏低的，毫无疑问。
我还没有读到钟老这篇文章，因此无法从技术细节上分析。有其他答主已经说的很好了，欢迎大家补充阅读。我在这里，只提一个我马上能想得到的可能在他团队文章发表过程中造成阻碍的一个客观存在的现象：傲慢与偏见。
就我私下里和系里老师讨论、以及看Twitter上各种讨论、还有看德国媒体关于中国的报道所形成的有限、有偏倚的、基于小样本的个人体会来看，国外流行病学专家目前大多都是有带偏见的预设立场的。
他们的预设立场就是：中国政府报告的数字不是实际存在的感染者数字。「the regime is covering up the truth」这样的论调，公开和私下里都屡见不鲜。
而，权威期刊的审稿人，也就是决定投稿来的论文能不能被录用的那些人，正是这些大多带有预设立场的专家。
参与过学术论文发表的人应该都知道，一篇文章，如果符合大部分审稿人的共识，那么发表相对就容易一些；而如果一篇文章的结果与大部分审稿人的共识相冲突，那么为了证明自己是对的，就会被审稿人各种合理不合理的补充证据的要求百般刁难。
因此，你们才会看到，这段时间，那些把数字往上抛好几倍的论文都一路绿灯，迅速见刊。
而，钟老团队的论文，如果包含类似「中国政府报告的数字与实际新冠肺炎患者数相差不大」、「中国政府的防控措施很有效」这样的假设，然后得到的数字又不够震撼的话，那几乎可以肯定，他们会被国外专家认为是「模型假设不符合事实」，甚至「assisting the regime to commit its inhumane crime」。
这样一来，肯定会被拒稿。
如果还要继续发表，那么你就要拿出足够的证据来证明「中国政府报告的数字与实际新冠肺炎患者数相差不大」、「中国政府的防控措施很有效」。而证据要做到怎样才能算足够呢，做到什么样子才能让审稿人认可呢，这个问题就是非常有操作空间的了。
如果钟老愿意为了论文不择手段委曲求全，审稿人让他放弃「中国政府的防控很有力」的假设他就放弃，那他团队这篇模型预测文章，只要没有什么方法学上的硬伤，肯定是医学四大刊抢着发。
但是，钟老没有这么做。
想必他一定相信，学者毕竟还是应该有脊梁的。
虽然不是做传染病的，但是传染病的传播流行的试验模型的建立一定是要对疾病本身的传播特点和相关的干预措施都做了估算之后再进行造模，不存在什么放之四海而皆准的“权威模型”，在中国，政府干预的力度和民众众志成城的决心我估计在以往的流行病学传播模型里肯定是“非主流”的变量，但是这种变量在中国是主流的，是必须要计算进去的。我觉得钟院士这种在一线经过深入调查研究的，对疾病发生发展和政府干预力度一级一线医患情况都非常了解的重量级科学家的研究数据不管从哪个方面来讲肯定都肯定比套用的模型算出来的数据要更可靠一点。
当然了钟院士的文章肯定没得到
但是
以上。
本科时选过一门课，叫做比较政治学。最后一道大题问“中国基层社会能不能网格化管理”，我洋洋洒洒写了很多，分析网格化管理的好处。结果那门课得了84分，惨遭正太。
我不服气，拿着卷子，和另一个同学一起去找助教讨个公道。
大我们几岁的助教意味深长地说：
“这道题看似是个论述题，其实并不是开放式结论的。咱们X老师前几个月在某期刊发表过一篇论文，主要论点就是中国社会不适合网格化管理。你这么回答，跟老师唱反调，你说得再有理，我们也不会给你高分。”
那是大三下学期，GPA很重要，因为要出国申请。
一个84分对我打击不算太大，因为还有几个90多分的托起来绩点。
可我对“网格化管理”、X老师的“言之有理即可的论述题”，留下了深刻的印象。
7年过去，网格化管理真真实现了。那我的84分，可以改回90多分了吗？哈哈，我对分数也不在意了。
这几天河东河西转化太快，突然仿佛中国不再是全世界的焦点，朋友圈里的在美国的师兄师姐开始转发去Costco抢面粉的照片。
因为疫情，我对很多事情有了更深的体会。虽然这里有各种不自在的事情，但身处一个国家机器强大的社会，的确可以享受到集中力量办大事的好处。
很多中国的事情，只有中国人懂。
你发到国外权威期刊，他们不理解，当然也不认可。
没必要扯到民族情绪，动不动就大谈歧视。
这个世界上，互不相让的观点实在太多了。
预测模型是一方面，政治体制是一方面，审美、文化、吃喝拉撒的习惯。形形色色，不一而足。
不知道X老师现在看到中国基层的网格化管理，该作何感想。
想到之前知乎网友说，尽管中国政府做了种种，但都是事后补救。疫情如果在国外，也许根本不会发生。
现在已经蔓延到数个比我们看起来更civilized的发达经济体，他们的做法，比我们更先进了吗？他们没有拖延时间吗？他们没有把人放回家居家隔离吗？他们免费发口罩了吗？他们挨家挨户排查了吗？
作者：玫花露
北大芝大|央美GIA|钻石鉴定|珠宝设计|食用玫瑰花
公众号：MonicaYu高级珠宝
微博@玫花露
村里有个孩子王，第一次喊狼没来，结果羊被狼咬死很多。第二次再说狼没来，狼又咬死很多羊。大家见那孩子王，还是跟过去一样，威胁其他孩子：“我没说啥之前，你们谁敢说话，或者我说东之后，你们谁敢说西，我就用马粪塞住他的嘴！”这时，村广播站收到一个小孩的稿子：《这次狼很快会走》。假如你是村广播员，这稿子你敢播吗？
这大概就是我讨厌投论文的原因之一吧。
理想中，科研应该是有调查、有依据，脚踏实地解决实际问题的。
而现实中，很多科研工作没有调查、没有依据，是凭空想象、凭空捏造的，是为了创新而创新的。
问题解决了，事实摆在那，不行。还得够“新”，模型新，方法新；得证明，证明自己的方法有效，证明为什么比别人的有效，为什么跟权威的结果不一样…
怎么算权威呢？
理想中，权威该是脚踏实地解决实际问题、带来实际效益后的附带品。
因为解决了问题，所以你是权威的。
因为你正确过，所以你是权威的；但你权威过，不代表就总是正确的。
然而，很多编辑、专家并不这么想。
当人带了“创新”与“权威”的偏见，路就开始偏了。
目前能检索到预测模型，看了有10来个吧。
不敢说钟老的最好，也不敢说国外的最垃圾。
每遇到这种情况，潜意识里就取“中间值”。
这大概是本屌丝还没被封号的原因吧。
补充回答：
当我用朱一旦的视角打开这篇推送：
看到员工讨论“钟老退稿”这样的激烈，我不禁很欣慰，这个世界居然还有清醒的人。
“投稿到国外权威期刊被退稿”，啊，神奇，居然没有写是哪一家期刊，这让我那些员工们，一腔热血找人喷，确发现不知道哪一家期刊，无处吐槽。我默默的看了看昨天刚来的“大白杨”，他低下了头，想起自己耍泼一样的暴露“快递小哥”的个人身份信息，变得焦躁不安起来。我晃了晃手里的几篇sci，告诉他，这个世界，反抗的办法有很多。
我找了找最近LANCET上的几篇通讯文章，告诉他，你要学会先看他们的“屁股”。
Secondary attack rate and superspreading events for SARS-CoV-2，DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30462-1
“这是一篇关于SAR的研究，他们认为新冠肺炎SAR高达35%”
注：SAR：secondary attack rate，SAR 续发率：一般定义指在某些传染病最短潜伏期到最长潜伏期之间，易感接触者中发病的人数占所有易感接触者总数的百分率，它可以表明社交互动与传播风险之间的关系。可用于分析传染病流行因素，包括不同条件对传染病传播的影响及评估防疫措施的效果。
“我找到了文章的通讯作者，又让他看了看公司十佳员工的空缺名额，他的简历和成果让我产生了心动。”
他拿出了2月27号的文章：Secondary attack rate and superspreading events for SARS-CoV-2”（SARS-CoV-2续发率和超级传播事件）文章通过研究最近9次与特定事件（如进餐或度假拜访）相关的继发性传播报告的数据（见下表），估计137位事件参与者中发生了48例继发感染。假设所有这些继发感染都是由单个原发病例产生的，考虑到暴露事件的短期性质，这很可能意味着亲密接触者的续发率（SAR）为35％（95％CI 27-44）。
Secondary attack rate and superspreading events for SARS-CoV-2，DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30462-1
“100个接触者就有35个发病？我默默的点开了翻译软件，虽然大家屁股都歪，但是他确能把屁股歪到下巴上，我晃了晃自己的几篇paper，感到如此的好奇。”
他接着指出：武汉爆发初期的新冠肺炎病毒（SARS-CoV-2）的基本繁殖数R0（无干预下的自然传播指数）约为2。但该值仅反映了平均传播动态，疫情控制的关键问题还是要：基于特定情况和设置是否可能导致爆发。（他把节奏从自然传播带到了人为干预后的影响）
“多么平淡而又朴实的真理，我深深的被他打动了。”
他接着提出了：续发率（secondary attack rate，SAR）一般定义指在某些传染病最短潜伏期到最长潜伏期之间，易感接触者中发病的人数占所有易感接触者总数的百分率，它可以表明社交互动与传播风险之间的关系。可用于分析传染病流行因素，包括不同条件对传染病传播的影响（如年龄、性别、家庭中的儿童数、家庭人口数、经济条件等）及评估防疫措施的效果（如对免疫接种、隔离、消毒等措施的评估）。
“看到他新颖的想法，试图将武汉后期的操作纳入到数学模型里来，我感到自己是：小刀拉屁股——开了眼了！隐约看到了他庞大的格局和年轻时的自己”
他假设：如果传播是通过家庭内部和外部的接触进行分层的，则R0（基本传染指数）与家庭风险之间的关系为：R0=SARHNH+ SARCNC，其中SARH和SARC分别是家庭和更广泛的社区（即家庭外部）中的续发率，NH和NC分别是进行高风险接触的次数。家庭SAR较高但R0适度的感染表明传播是由相对少量的高风险接触驱动的。大型家庭SAR进一步表明，家庭之间的传播风险较低,否则观察到的R0会更大。
最后他还小心谨慎的指出：需要更多数据来可靠地估计SARS-CoV-2的真实家庭内部和家庭之间传播，最近的报道可能偏向更大的传播事件。但是，如果发现大多数高风险的接触者与病例有密切的关系，并且在这些紧密接触者的大型聚会中往往会发生超级传播事件，采取相关防疫措施将能有效降低此类聚会中的感染风险。
“真是英雄惜英雄，我打了个电话，取消了这个月的员工聚餐。”
“我叫来了刑酒肉，他晃了晃手上的paper：XXXsecondary attack rateXXX，我俩不由的笑出了猪叫。”
“我看了看这篇英国伦敦卫生与热带医学院得出35％续发率，又看了看《中国-世卫联合报告》在昨天阐述的广东的初步研究结果估计家庭成员二代续发率约为3-10%。”
“刑酒肉瞪大了眼睛深深的望着我：这个小伙子可真是个不可多得的人才，放屁蹦沙子——又讽刺又打击的主儿啊！”
我又默默的看了一遍《中国-世卫联合报告》：在中国，新冠肺炎的人际传播主要在家庭中发生。根据现有证据，不认为空气传播是主要传播方式。联合考察组从聚集性病例调查和一些家庭传播案例研究中，获得了一些省份家庭成员间持续传播的详细信息。广东和四川省报告的344起聚集性病例中共涉及1308例病例(两省总病例数为1836例)，其中大多数(78%-85%)聚集性病例发生在家庭成员中。家庭成员内传播的研究正在进行中，但广东的初步研究结果估计家庭成员二代续发率约为3-10%。
“想到这里，我不由得笑出了猪叫，哼哼”
他不屑的看着我，坚持的认为自己站在了真理这一边：基于中国新冠肺炎的人际传播主要在家庭中发生的情况，SAR一定高于预期。
“我告诉了他非洲的研究基地地址，期待他能为非洲的公卫事业做出自己的贡献，实现人生的抱负。他漏出了屁股上LANCET章印：检验合格，倔强的离开了我的视线。”
“哎，屁股的世界，往往就是这样枯燥且乏味。”
钟院士的模型叫
具有饱和发病率随机SIQS传染病模型。
1、具有饱和发病率
任何一个传染病，都具有饱和发病率，即不可能团灭，哪怕是最厉害的传染病，比如鼠疫。
就这个病来说它的饱和发病率，可以参考钻石号邮轮，以及山东任城监狱的情况。
即，目前在极端封闭的条件下，其饱和发病率不会超过20%
更开放的环境，会更低。
2、SIQR中的隔离是最有效的手段，即钟院士一直强调的，早发现、早隔离，是最原始也是最有效的手段。
而这个强烈干预的时间点尤为重要。会减少爬坡效应。
钟院士在21号，说了有人感染人的现象，给出了建议，导致爬坡后大大的降低。
注：SIQR其实是SEIR加入了干预手段等，用的另外一种说法。钟院士就是在SEIR的上面加入了干预措施。
3、人为的干预，转化成模型里的参数表达。钟院士的这个参数是有一定的难度。或者很大的主观因素。
最后，一个模型的好坏，是要跟事实相符，而不是事实去套模型。
所以投稿被退回，应该有一定的理由，该稿件也可以转投其它刊物。
4、加一个非常好的论文。
具有随机因素及媒体宣传的 SIQS 传染病模型的动力学研究
————————
钟院士发表过一篇预测的文章 地址如下
其中用到了神经网络：
LSTM模型，是一种循环神经网络（RNN）模型。该研究主要用2003年SARS流行数据用于机器学习，其中数据仅4月至6月可获取。整合了COVID-19流行参数，如传染概率b、传染系数（率）β、潜伏率σ、退出率γ等。由于数据量较少，建立一个较为简单的网络结构去学习避免过度拟合。
该论文重点讨论是 介入提前5天采取强力干预等的模拟。得出的结论是采取严格的早发现、早隔离的措施能大大降低后续的发病情况。
此外另外有一些有点恶意的文章。
如上面那篇，他并不认可隔离等强力介入措施如封城等会大大降低后续感染率等。
此文是在武汉封城后，依然坚持其观点，所以其有点恶意就在于此。
对于上述两篇论文，其核心点就是严格的措施，如封城是否能大幅减少后续的感染比例。
还有一个可以探讨的地方，即强力干预，必定要集中大力的人力物力，与之对应的损失，跟造成的恐慌，之间存在一种平衡问题。
——————
最后再次强调钟院士一直说的：
早发现，早隔离——是最原始的，也是有效的手段
第二个，越早隔离，尤其是爬坡期间就早应对，消耗的物力人力少，但是可以指数级的减少总感染人数。
第三个，早发现，有难点。
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