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SIGMOD论文成果可复现性评估指南

sigmod-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为研究人员准备学术成果（代码、数据、结果）以参与SIGMOD可用性与可复现性倡议（ARI）而编写。内容详细介绍了实现可复现性徽章（可用、已评估、结果复现）的标准，重点关注覆盖度、复现难度、灵活性和可移植性。旨在指导作者构建规范的成果仓库，确保研究成果的可验证性。

批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir

maziyarpanahi/openmed

用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。

DataLad 科学数据管理工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

DataLad 基于 Git 和 git-annex 管理科学数据集，高效处理大文件，将内容远程存储。它能记录计算溯源，确保分析可复现，支持从 OpenNeuro 等仓库克隆、获取和发布数据集。适用于管理大型数据文件及保证分析流程的可重复性。

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