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金融数学理论数值实验指导

mathfin-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
138
本指南指导作者如何在数学金融论文中进行严格、可复现的数值实验。其核心原则是将数值工作作为支撑理论证明的工具（如收敛率、误差界），而非进行实证数据分析或市场数据拟合。重点在于数值方法的严谨性、过程的可追溯性和对理论的支撑性。
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管理科学研究方法论设计指南

mgsci-methods
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133
本指南旨在帮助研究人员为管理科学（INFORMS）论文选择和论证合适的研究方法论。内容涵盖分析建模方法（如优化、随机过程、博弈论）和实证研究设计（如准实验、现场试验）。它强调设计必须严格匹配研究问题，并达到学科要求，从而得出具有决策指导意义的洞察。
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研究设计与方法论框架

misq-methods
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408
本指南为学术论文提供了一个全面的方法论结构化框架，尤其适用于MIS Quarterly等顶刊投稿。它指导研究人员根据理论和主张，为行为学、设计科学、经济学等不同研究传统选择并捍卫最合适的实验设计，并强调了因果识别、共同方法偏差和严格评估计划等关键方法论要求。
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市场科学研究方法论指南

mksc-methods
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263
本指南指导作者构建市场科学论文的“方法论”部分。它深入讲解了结构计量经济学、因果机器学习、动态博弈和准实验设计等高级方法论。核心目的是帮助作者确保模型具有识别性、可估计性，并系统地论证其内在的理论假设和外生性，从而提升研究的学术严谨度。
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自然语言处理研究成果物文档化

naacl-artifact-evaluation
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153
本指南详细介绍了NLP研究成果物（如数据集、模型、提示词等）的打包和文档化最佳实践，以满足学术会议的严格评审要求。核心内容包括数据来源追溯、确保实验可复现性，以及规范处理社区或原住民语言等敏感数据的伦理指南。
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NLP实验设计与严谨性审计

naacl-experiments
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105
本指南为撰写顶级自然语言处理（NLP）论文提供了一套系统化的实验设计与审计方法论。它指导研究人员如何将核心研究声明转化为可测量的证据，确保所有对比实验公平，并系统性地应对同行评审的各种质疑（如范围、污染、机制等），极大地提升论文的科学严谨性和说服力。
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实验设计与因果推断

nbr-experiment
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
415
本指南详细指导了社会行为科学中的实验研究流程，旨在确保研究的高内部效度。内容涵盖了情境、实验室和现场三种实验设计，并强调了操纵检验、混淆控制、功效分析和效应量报告等关键步骤，帮助用户进行严谨的因果推断。
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网络安全研究可复现性指南

ndss-reproducibility
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399
本指南为网络安全研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它指导用户固定实验环境、处理敏感的网络数据轨迹、维护详细的实验声明账本，确保研究结果具备高度的科学可审计性和可验证性。
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机器学习实验严谨性审计

neurips-experiments
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429
本指南旨在帮助研究人员在提交顶尖机器学习会议论文前，系统性地对实验证据进行压力测试和审计。涵盖了基线模型、消融实验、鲁棒性验证、数据泄露检查等多个环节，确保研究成果具有高度的科学性和可复现性。
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NeurIPS论文可复现性指南

neurips-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
414
本指南为投稿顶级机器学习会议（如NeurIPS）的作者提供全面的可复现性要求指导。内容涵盖数据划分、超参数、随机种子和计算资源等关键实验环节的透明化要求。它帮助作者评估论文的核心贡献是知识创新还是结果复现，从而确定最合适的投稿路线（主会或MLRC/TMLR）。
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OpenPIV 流场速度分析

openpiv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
404
使用 OpenPIV 分析粒子图像测速（PIV）图像对，提取二维速度场，进行预处理、互相关、向量验证与异常值替换，并计算涡量、应变率和湍流统计量，适用于流体力学与流动可视化实验。
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运筹学计算研究与可复现性

ors-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
425
这是一份关于运筹学（OR）论文计算研究的指南，指导作者如何设计严谨的实验，包括选择标准基准、处理随机输出的统计学要求（如置信区间）。核心目标是确保所有代码和数据都能按照期刊要求进行完全可复现的报告。
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