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学术研究可复现性指南

chi-reproducibility

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本指南详细介绍了学术研究可复现性的最佳实践，尤其针对HCI和相关科学研究。它强调了研究必须具备的“协议、分析和数据”三个核心透明度层级，帮助研究人员系统性地记录所有方法细节，确保研究结果可以被同行可靠复核和持续发展。

NLP实验设计与审核指南

emnlp-experiments

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本指南提供了设计、审计和报告NLP实验的严格标准，特别针对EMNLP等顶级学术会议的要求。内容涵盖基线公平性检查、数据污染审计、统计显著性测试、提示词敏感性分析以及结构化人工评估协议，确保研究结果科学可信、可复现且方法论严谨。

计算实验与方法设计规范

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这是一份关于计算科学研究的综合实验设计指南。它指导用户如何构建符合高标准学术期刊要求的实验协议，涵盖了实例选择、基线方法、公平调参、硬件资源报告及统计验证等关键环节。旨在帮助研究人员确保实验结果的科学性、严谨性和可复现性，避免学术争议。

国际关系定量数据分析

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本指南专为国际关系（IR）领域的实证研究设计，指导用户处理跨国数据分析中的特殊计量经济学挑战，如双边依赖、国家选择偏差和引力模型。它详细阐述了顶级学术期刊要求的严谨报告标准、先进的统计方法和可验证性协议，确保研究结果的科学性和可重复性。

PerCom传感数据可复现性指南

percom-artifact-evaluation

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本指南为在学术发表中打包泛在计算传感艺术品和数据集提供了全面的标准。它涵盖了确保研究可复现性的最佳实践，重点强调了跨受试者评估（LOSO）、涉及人体的去标识化协议以及如何构建完整的提交包，以适应严格的同行评审。

学术研究透明与可重复性

ppsych-transparency-and-reproducibility

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本指南详细阐述了学术出版物（特别是包含原始数据或元科学的论文）必须遵循的开放科学和可重复性标准。它指导作者执行数据预存、协议预注册和计算信度报告等关键步骤，确保整个研究过程具有高度可审计性。

开放科学透明度报告准备

psychbull-open-science-and-transparency

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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。

系统综述方案与预注册

revedres-proposal-and-commissioning

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本指南旨在帮助用户为教育研究的系统综述或荟萃分析制定严谨的、预先设定的研究协议（Protocol）。它指导使用者在实际搜索文献前，系统性地明确研究问题范围（PICO）、纳入排除标准、检索数据库和分析模型，从而确保研究流程的高度透明性和科学性。

系统溯源与结果可复现性

sensys-reproducibility

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本指南提供了确保复杂物理或科学测量结果可复现性的关键策略。它强调在实验部署时必须捕获详尽的系统溯源数据，包括能量测量方法、硬件配置、固件工具链、环境条件和参考协议，从而将原始数据转化为可验证、可共享的科学成果。

机器学习实验评估设计指南

wsdm-experiments

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本指南提供了一套全面的框架，用于设计和撰写顶级学术会议（如WSDM）要求的、严谨且有说服力的机器学习和信息检索实验评估部分。内容涵盖了四大证据维度：有效性、有效性验证、计算效率和鲁棒性。详细指导了时间分割、基线选择、消融实验、性能报告等关键协议，确保您的论文实验部分经得起最严格的同行评审。

协议逆向工程与流量分析

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这是一份专业的协议逆向工程工作流指南。它详细介绍了如何从原始PCAP数据中，系统性地还原和分析复杂的网络协议结构。适用于处理自定义二进制协议、Protobuf、gRPC、WebSocket等协议的安全测试和底层数据分析场景。

本地文件索引与搜索

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该技能用于扫描本地指定目录，提取文件关键元数据，并构建完整的可搜索索引。随后，它通过HTTP协议将该索引安全地上传到预配置的远程搜索服务，实现本地文件的远程可发现。

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