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可复现信息检索研究物证构建

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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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信息检索实验设计与评估规范

sigir-experiments
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335
本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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数据库论文相关工作撰写指南

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本指南为投稿顶级数据库会议（如SIGMOD）的作者提供撰写“相关工作”章节的专业指导。它详细阐述了学术论文如何进行深度历史溯源、处理同期研究成果，并采用对比式写作来清晰界定自身研究的创新点，确保研究的先进性和独特性。
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实证研究因果推断进阶指南

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226
本指南提供了一套针对高水平学术期刊的实证研究方法论框架。内容涵盖了内生性、反向因果和选择偏差的识别与处理，详细介绍了双重差分（DID）、工具变量（IV）、倾向得分匹配（PSM）等进阶计量经济学模型，帮助用户确保研究发现的因果性，而非单纯的相关性。
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高级计量估计与稳健性报告

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450
本指南旨在指导学术研究人员进行严谨的实证分析报告。内容涵盖了从选择合适的计量模型（如双重差分、2SLS、RDD）到处理固定效应、进行稳健性检验（如安慰剂检验、替代样本）的全部流程，并特别强调了顶级期刊所要求的数据可追溯性和代码可复现性，确保研究结果的可靠性。
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概率人工智能写作指南

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388
本指南旨在为投稿至概率人工智能顶级会议的作者提供写作规范。它强调在处理不确定性、因果关系和概率模型时，必须保持极高的形式化严谨性。要求作者严格规范符号使用、明确假设、优化文章结构，确保论证过程逻辑清晰、可验证，从而提高论文的说服力和专业性。
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学术投稿修改回复策略

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本指南为学术研究人员提供一套专业的投稿修改回复流程。它指导用户如何系统地处理期刊的修改意见，掌握如何对审稿人的反馈进行分类和优先级排序，并根据不同的审稿人角度（如识别、政策）调整论证重点，用数据和证据撰写有说服力的回复信。
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经济学研究可复现性包

wber-replication-package
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该指南指导用户为经济学研究构建一套完整的、可复现的数据和代码包。内容深度契合世界银行经济评论（WBER）的出版标准，详细阐述了数据可用性说明、处理受限发展中国家微观数据、代码版本控制和确保整个分析流程高透明度的关键步骤。
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研究重现与透明度报告包指南

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445
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。
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学术论文成果物打包指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
233
本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。
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天文学核心科学计算库

astropy
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171
Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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图网络分析与处理工具

networkx
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385
NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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