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SoCC学术论文写作规范
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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
67
本指南为撰写SoCC学术论文提供严格的结构和技术规范。它要求论文必须聚焦于运营商级别的大规模云问题,强调系统与数据交叉点的贡献。核心原则包括报告尾部延迟(p95/p99)和精确的成本模型,所有论点必须基于真实的测量证据,并诚实阐述实验限制。
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社会学理论贡献框架
soctheory-contribution-framing
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
321
本指南为撰写社会学理论论文的作者提供专业指导。它教会作者如何清晰地阐述其理论贡献,即定义一种“新的认知视角”。核心在于明确区分自身理论与现有学术成果的差异,确保贡献属于概念层面的推进,而非简单的重复或应用。
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社会学理论文献定位
soctheory-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
本指南指导学者如何将理论论点置于现有的社会学理论对话和传统之中。它教用户明确指出自己的理论贡献(如延伸、挑战、重构或综合),确保论述具有学术定位,避免显得孤立或缺乏理论根基。
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SODA论文成果物评估指南
soda-artifact-evaluation
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354
本指南为SODA(离散算法专题会议)投稿作者提供指导。它阐明了如何包含计算证据,区分证明步骤、支持性实现和完整实验贡献。重点强调使用可验证的证书,并指导作者如何构建结构化的提交材料以接受严格的独立评审。
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社会心理学期刊投稿定位指南
spq-literature-positioning
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125
本指南指导作者如何将研究稿件定位到顶尖社会心理学期刊(如SPQ)的学术对话中。核心在于将研究贡献置于特定的社会学理论程序(如结构–个体关系、象征互动)内,而非停留在普遍的心理学描述层面,从而确保文章的学术高度和专业针对性。
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学术论文摘要与关键词优化
ssc-abstract-keywords
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199
本技能旨在指导用户系统性地优化学术论文的摘要和关键词。它强调摘要应遵循“问题/张力→原创命题→论证/证据→理论意义”的结构,将核心贡献前置,避免背景铺垫,从而最大化文章的学术影响力,提升国际传播力。
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系统工程投稿定位与指南
systems-engineering-theory-and-practice
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388
本技能提供了一套系统性的投稿评估框架,用于判断稿件是否适合投递到《系统工程理论与实践》期刊。它帮助研究人员从期刊定位、模型贡献、结构要求、方法论深度等方面进行自我审视,确保文章满足系统工程领域的严谨学术标准,并给出潜在的修改和调整建议。
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TACAS学术论文撰写规范
tacas-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
321
这是一份为提交给验证领域专家的学术论文提供的综合撰写指南。它强调必须在第一页明确阐述核心贡献,必须明确提出正确性保证(soundness claim),并要求所有实证证据都必须配有公平、可复现的基准测试。指导作者根据论文类型匹配正确的结构和规范。
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学术论文修改回复与辩驳信撰写
tar-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本指南详细指导撰写高级学术期刊(如TAR)的修改与回复信。它教您如何系统地进行逐点回应,协调审稿人之间冲突,并解决关于识别、贡献度和数据真实性等关键的方法论问题,确保您的修改稿件专业且严谨。
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UIST补充演示视频制作指南
uist-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
434
本指南详细介绍了UIST投稿所需的补充演示视频制作标准。它将3分钟视频视为核心证据,指导作者如何围绕系统的主要贡献点进行视频脚本构建。内容涵盖了严格的技术规格(如分辨率、编解码器、匿名化处理),确保演示既具有学术严谨性,又能高度说服评审者该系统是真实可行的。
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OSDI顶会投稿定位与策略
usenix-symposium-on-operating-systems-design-and-implementation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
288
本指南专为目标投稿至OSDI(操作系统设计与实现研讨会)的学术作者设计。它帮助作者定位复杂的系统研究工作,覆盖操作系统、分布式系统、存储和云基础设施等核心领域。内容详细指导如何构建贡献、提供证据(如原型和基线),并确保论文的叙事和深度达到顶级会议的要求。
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学术会议主题与评审轨道选择指南
webconf-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
215
本指南帮助作者判断其研究是否具有“网络原生性”,并确定投稿到Web Conference(WWW)的最佳评审轨道。文章详细阐述了关键决策点,指导作者区分通用机器学习方法和网络特有的贡献,从而制定最佳的投稿策略,避免资源浪费。
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