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学术数据透明与复制标准指南
poq-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本指南详细阐述了学术期刊提交稿件的严格数据透明和可复现性要求。它指导作者完成两大核心任务:一是系统性地提供方法学披露要素(Appendix A),二是构建完整的复制包。作者必须确保所有发表的表格和图表都能通过在永久数据仓库中提交的数据和代码进行准确重现,这必须在排版前完成。
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开放科学透明度报告准备
psychbull-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
345
本技能指导作者为学术论文(尤其是荟萃分析)准备完整的透明度报告包。它确保符合开放科学原则,涵盖了协议预注册、编码数据库、代码本和分析脚本的完整提交要求,是证明定量研究结果可重复性的关键步骤。
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研究论文补充材料组织指南
recsys-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南详细指导作者如何根据顶级会议(如RecSys)的篇幅限制,战略性地分配论文的补充证据(如消融实验、调参网格、代码)。它清晰区分了应放置在正文、计入页数的附录和匿名代码库中的材料,确保关键发现可见且符合严格的预算限制。
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REStat重现包与数据/代码政策指南
restat-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
231
本指南详细介绍了向《经济统计评论》(REStat) 提交可复现重现包的完整政策和架构要求。它指导作者如何构建包含数据、主脚本和README文件的存储库,确保稿件中的每一个结果都可以被其他研究人员追溯和重新生成。
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学术论文可复现性数据包构建
restud-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
187
详细指导作者如何为顶尖学术期刊(如REStud)准备和构建可复现性的数据和代码包。内容涵盖了标准的仓库结构、README编写规范和编码最佳实践,确保数据和代码能够被期刊的编辑在发表前完整、准确地执行和验证,保障研究的严谨性。
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可复现信息检索研究物证构建
sigir-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
本指南提供信息检索(IR)领域学术论文的物证打包与提交规范。它详细阐述了可复现性的严格要求,包括必须包含TREC格式的运行文件、判断集(qrels)和索引配方。涵盖了代码库结构、审稿人匿名化处理、数据出处追踪和结果可审计性,确保提交结果可以由任何人使用标准工具复核。
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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
333
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。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Seaborn是一个高级的Python可视化库,专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图,轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图,无需编写复杂的底层代码,是数据分析领域的强大工具。
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