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沉浸式计算可复现性规范

percom-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
333
本规范指导沉浸式计算领域的研究人员，确保基于传感数据的研究成果具有高度的可验证性和可复现性。它要求严格记录数据集可用性、传感数据来源（设备、标注、预处理），并强调跨主体评估和研究论文与实际数据之间的一致性，确保研究成果的科学严谨性。
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图表展示与投稿规范

pnasnexus-figures
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本指南旨在帮助作者掌握PNAS Nexus期刊的图表提交规范。内容涵盖了如何管理图件占用的版面预算、优化图形尺寸以确保打印清晰度、从数据点层面展示而非只展示平均值、使用色盲友好的配色方案，并强调必须保留原始、未经处理的源图像，以保证数据完整性。
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数据库理论工作定位与撰写

pods-related-work
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479
本指南指导作者如何为数据库理论领域的学术论文撰写“相关工作”部分。核心在于采用“Delta-First”（差异优先）策略，要求作者将自己的研究结果（如定理、界限）与现有最接近的先前结果进行直接的对比和比较，而非简单地罗列文献引用。指南还详细规定了处理自我引用、匿名性和声明与并发或先前版本重叠的规则。
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严谨人口与发展数据分析

popdevr-data-analysis
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212
本技能指导人口与发展综述（PDR）的分析和报告标准。它要求分析结果不仅在统计学上严谨（如处理不确定性、分母、复杂推断），更要清晰地解释其对发展、政策和社会经济的含义。核心在于确保分析过程可重复、方法论透明，并始终将数据结果与发展意义相结合。
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数据透明与研究可复现性指南

popdevr-transparency-and-data
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317
本指南详细介绍了向《人口与发展评论》（PDR）提交稿件时，关于数据透明度和研究可复现性的各项高标准要求。内容涵盖了撰写数据可用性声明、使用FAIR存储库、记录代码版本以及处理受限数据的详细流程，确保研究成果具备高度的严谨性和可追溯性。
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AI/模式识别实验可复现性指南

prai-reproducibility
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253
本技能提供了全面的指南，旨在帮助作者确保模式识别和机器学习研究的实验结果具有高度可复现性。它指导用户固定随机种子、锁定软硬件环境、规范数据处理流程，并组织完整的复现材料包，是提升学术结果可靠性和可信度的关键步骤。
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科学研究开放与透明化指南

psci-open-science-and-transparency
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本指南详细介绍了现代学术出版，尤其是心理学领域，所要求的开放科学标准。内容涵盖了数据和材料的开放存储（需附DOI）、撰写研究透明度声明、链接预注册状态以及合理处理豁免权等关键实践，帮助作者确保稿件达到顶尖期刊所需的复现性和专业性。
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研究透明化与数据共享指南

pubar-transparency-and-data
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333
本指南旨在帮助学术研究人员掌握开放科学的标准和最佳实践。它详细介绍了数据溯源、数据引用、数据共享（如Dataverse/QDR）以及处理不同证据类型的敏感数据流程，确保研究过程具备高可复现性和透明度。
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学术论文修改与回复指南

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本指南为作者处理量化经济学论文重大修改（R&R）提供结构化流程。涵盖从解读总编意见、分类审稿意见（基础、澄清、争议），到执行必要补充分析，再到撰写专业、有证据支持的回复信函的完整学术流程。
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定量经济学复现与数据政策指南

qe-replication-and-data-policy
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本指南详细介绍了定量经济学（QE）期刊投稿所需准备的复现性软件包要求。它涵盖了原始数据、代码、文档和数据豁免处理等内容，遵循经济计量学会的严格标准，确保稿件顺利通过预接受的复现性检查（DCAS标准）。
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QJE论文可复现性数据包

qje-replication-package
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本工具旨在帮助作者构建符合《经济学季刊》（QJE）要求的论文可复现性数据包。它提供了一个完整的框架，要求作者系统地组织原始数据、分析代码和处理流程。最终目的是确保任何研究人员都能通过运行该包，完全、准确地重新生成论文中所有的图表和数据结果，以满足顶尖学术期刊严苛的数据可追溯性和复现性标准。
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推荐系统实验设计与审计指南

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本指南为推荐系统（RecSys）研究提供了完整的实验设计和审计框架。它指导用户如何确保实验的严谨性，涵盖了时间分割处理、消除评估偏差（如曝光和热门度偏差）的最佳实践，并强调了如何利用高级离线评估指标（如IPS、A/B测试）建立离线结果与实际在线行为之间的可信桥梁，适用于学术论文撰写。
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