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教育研究设计论证与规范

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439
本技能旨在为教育学研究稿件提供高级方法论论证框架，适用于顶级学术期刊。它指导用户系统性地论证研究设计的合理性，涵盖了定量（多层级模型、准实验）、定性（民族志、案例研究）和混合方法等多种范式。核心在于应对审稿人对因果关系、可信度、选择偏差的质疑，确保设计符合严谨的学术报告标准。
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可持续农业研究与定位指南

agronomy-for-sustainable-development
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478
本指南旨在帮助作者将农学或耕作系统研究，从单纯的产量提升，提升到具有明确、可量化环境、经济或社会可持续贡献的层面。它强调可持续性贡献必须是可证据化的，指导用户优化研究框架、方法论和数据报告，以符合高标准的学术期刊要求。
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模型数据与性能评估指南

agsy-data-and-model-evaluation
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73
本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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系统科学图表展示规范

agsy-figures-and-tables
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387
本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。
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AI/统计学术证据包构建指南

aistats-artifact-evaluation
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330
本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。
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AISTATS作者回复策略指南

aistats-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
330
本指南详细介绍了在AISTATS等顶级会议上撰写作者对审稿人评论的回复策略。它指导作者如何以匿名、文本形式，结构化地解决关于统计有效性、新颖性、清晰度等技术性质疑。掌握如何分类质疑、锚定现有证据，并应对具体的统计学挑战。
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AISTATS实验设计与验证指南

aistats-experiments
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64
本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范，尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据，确保统计严谨性（如报告不确定性、基线模型、随机种子），核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能，极大地提升研究的可复现性。
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AI统计学可复现性指南

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153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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AISTATS审稿流程指南

aistats-review-process
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368
本指南详细介绍了AISTATS的学术论文同行评审流程，涵盖了从OpenReview提交工作流到作者-审稿人互动、决策标准（正确性、意义、实证支持）等全方位知识点。它旨在帮助研究人员制定优化的投稿和回复策略，提升在统计学和机器学习领域的投稿成功率。
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AISTATS补充材料撰写指南

aistats-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
233
本指南提供了为AISTATS等顶级学术会议准备补充材料的全面最佳实践。它详细介绍了附录、数学证明、代码存档和额外数据表的正确结构和处理方法，确保即使审稿人忽略补充材料，主论文本身依然具有完整的可理解性。适用于需要发表高标准、严谨学术研究的流程。
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学术期刊数据分析与可复现性要求

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445
本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。
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AJPS论文复现与验证指南

ajps-replication-and-verification
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231
本指南详细介绍了美国政治科学期刊（AJPS）强制执行的预出版复现与验证流程。它指导作者构建一个稳健的、可复现的分析包（包含代码、数据和文档），确保独立验证方能重跑代码并确认所有数值结果与论文主体一致，从而达到发表要求。
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