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ICDM会议论文投稿指南

icdm-submission

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了投稿至ICDM会议论文的严格要求和流程。重点涵盖了研究与应用两个不同赛道（Research/Applied）的规则差异，并特别强调了研究赛道的“三重匿名”制度。核心要求包括：严格遵守10页的IEEE格式（必须包含参考文献和附录），全程保护作者身份，避免任何形式的身份泄露。掌握这些规则，确保论文能在投稿阶段顺利通过审核。

JCF期刊数据与代码复现政策

jcf-replication-and-data-policy

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本指南为《公司金融杂志》（JCF）投稿作者提供全面的数据可用性与代码复现指导。它详细介绍了如何遵循Elsevier的Option C要求，重点指导作者撰写数据可用性声明并构建研究存档。特别强调了处理受版权保护的商业数据库（如Compustat、CRSP）的最佳实践：应分享变量构建代码和访问说明，而非原始数据。

研究重现与透明度报告包指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为世界发展期刊的实证和定性研究提供构建可重现性报告包的流程和标准。它详细介绍了量化数据的代码完整性、数据溯源、去标识化处理，以及定性研究的证据链追溯方法，尤其强调了在保护研究伦理和双匿名评审环境下的透明化实践。

隐私政策配置与脱敏处理

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。

临床文本去标识化处理

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。

合成替代数据去标识化

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于将临床文本中的受保护健康信息（PHI）替换为逼真的、类型匹配的合成替代数据。与简单遮蔽不同，替代数据保持了文本的自然可读性和结构，确保数据在后续的NLP处理、质量保证或人工审阅时仍然可解析。它支持一致性和自定义生成器，适用于需要可读的去标识化场景。

解析HL7 v2消息用于OpenMed

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maziyarpanahi/openmed

本技能负责解析复杂的管道分隔符HL7 v2.x消息（如ADT、ORU等），将其解构为结构化的片段和字段。它特别适用于从接口引擎接收的HL7数据流，能提取并暴露嵌入的临床叙事文本（如OBX-5和NTE-3），供后续的自然语言处理（NLP）分析。同时，也提供了保留原生HL7结构的同时，对受保护健康信息（PHI）进行脱敏处理的功能。

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