登录
软件下载 帮助文档 新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 16567+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 可复现性 ，共找到 196 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

BJPS期刊数据透明化与复现

bjps-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本工具旨在指导作者为《英国政科学期刊》（BJPS）准备可复现性和数据透明度材料。它详细说明了定量和定性数据的代码和证据的提交要求，帮助作者将数据上传到BJPolS Dataverse，确保研究结果具备高度的可复现性，并符合DA-RT声明要求。
查看详情

学术数据分析与可复现性指南

car-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南详细介绍了各类研究设计（如面板数据、DID、实验）所需的统计估计方法。它指导用户如何选择合适的模型，执行严格的稳健性检验，并遵循学术期刊关于数据完整性、代码共享和结果可复现性的最佳实践要求。
查看详情

人机交互成果物评估与存档指南

chi-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
456
本指南提供了学术研究（尤其是人机交互领域）产出物（如原型、数据集、实验材料、代码）的打包、审核和长期存档的最佳实践。它指导研究人员如何为匿名评审准备易于检查的材料，并如何建立符合学术规范、具有持久DOI和明确授权的最终公开版本，确保研究的可复现性和可追溯性。
查看详情

学术研究可复现性指南

chi-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
365
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。
查看详情

CIKM论文成果物包装与提交指南

cikm-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本文档详细介绍了在CIKM会议上提交研究成果物（如代码、数据集、知识图谱和演示系统）的完整流程。它涵盖了从资源文档化、数据溯源（Provenance）、许可选择、版本控制到从匿名评审到公开可引用的所有最佳实践，旨在确保研究结果的可复现性和可采用性。
查看详情

学术研究实验程序设计指南

cikm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
348
这是一份关于信息检索、数据挖掘和知识管理领域学术研究的实验设计指南。它指导用户如何构建严谨、全面的实验程序，确保研究主张在检索、机制、可扩展性等多个维度得到充分且可复现的证据支持，尤其适用于顶级会议的投稿要求。
查看详情

学术研究可复现性与数据可用性指南

cjc-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南为学术论文作者提供全面的指导，说明如何在投稿中主动提供可复现的代码、数据集和实验脚本。即使目标期刊缺乏正式的制品评审徽章，通过规范化地提交这些可验证的“制品”，可以极大地增强研究结论的透明度和可信度。
查看详情

学术研究可复现性指南

cjc-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
查看详情

认知心理学模型数据分析指南

cogpsych-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
468
本指南详细介绍了认知心理学期刊对数据分析和统计报告的严格要求。内容涵盖了模型拟合、模型比较（如使用AIC/BIC或贝叶斯因子）、参数与模型恢复演示、混合模型或分层贝叶斯估计等核心统计方法，强调所有分析过程必须是可复现的，以确保研究的科学严谨性。
查看详情

学术论文投稿预审指南

cogpsych-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本指南为作者提供了一份全面的预提交检查清单，用于确保学术论文达到顶级期刊的严谨标准。它重点涵盖了模型驱动的理论进展、模型比较、数据可复现性验证（代码和拟合度），以及符合开放科学声明等关键环节，帮助作者避免常见的投稿错误。
查看详情

机器学习论文补充材料撰写指南

colm-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
本指南详细介绍了技术研究论文（尤其在NLP和机器学习领域）的补充材料结构和填写方法。它帮助作者区分哪些内容是支持核心论点的关键证据（应放在正文），哪些是用于验证和复现的审计信息（应放在附录）。内容涵盖了完整的Prompt、解码配置、详细结果表格以及代码数据包的匿名化处理，确保研究的严谨性和可复现性。
查看详情

高级统计分析报告规范

commres-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本技能为学术论文提供全面的高级统计分析执行与报告规范。它要求作者遵循严格的APA标准，包括报告效应量、置信区间、处理复杂的模型（如SEM、中介/调节效应）以及确保分析流程的高度可复现性，以应对专家科学评审。
查看详情
上一页123456...151617下一页
语言
简体中文
English