1 结论不足2 可能是因为数据不够充分、研究被限制、实验结果不够明确、样本容量太小等原因导致的结论不足3 要解决结论不足的问题，可以增加实验数据量，扩大研究范围，优化实验设计，增加样本容量等方式来提高研究的可靠性。
同时，也可以根据研究的不足之处制定相应的跟进研究计划，以获得更完整和实用的结论。
1. 结果部分：描述实验结果和数据
首先，对实验设计进行简要概述，包括参与者（如果有）、材料和方法。接下来，逐步报告实验结果，但请确保不提及GPT、OpenAI或相关内容。
如果实验包括数据收集，可以报告量化的结果，例如统计分析或数据图表。此外，也要描述可能发现的任何关键趋势、模式或差异。
2. 讨论部分：解释结果及背后原因
在讨论部分，应对结果进行解释并解释其重要性。讨论应聚焦于研究问题，并考虑结果与预期是否一致。请确保不讨论或提到GPT或OpenAI。
首先，对实验结果进行综合分析，指出与研究问题相关的结果。然后，讨论这些结果与先前研究的一致性或差异，提出可能的解释或理论。
接下来，可以讨论研究的局限性，并提出未来研究的方向。这部分可能涉及可能的改进措施、扩展实验设计或与其他领域的联系。
查重。论文的观点总结部分查重比例一般不会太大。通常来说，论文查重的重点是正文部分，因为论文的正文部分才是主干内容。因此，必须保证论文的正文部分重复率不能太高。
除此之外，总结部分只要没有大篇幅的抄袭情况，一般都是可以通过查重的。