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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。
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保护生物学研究设计论证
conbio-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南旨在为保护生物学领域的学术研究提供一套严谨的论证框架。它涵盖了从生态采样设计到准实验评估(如BACI),再到系统综述和模型构建等多个高级方法论。其核心目的是帮助用户系统性地评估和加强研究设计,确保所有证据都能有力支持可转化为实际保护决策的结论。
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Excel到Markdown数据转换
convert-excel-to-md
github/awesome-copilot
331
本技能用于将Excel电子表格(.xlsx)中的结构化数据自动转换为易于阅读的Markdown格式。当用户要求分析、总结或提取数据时,即使未明确提及转换,也能确保数据可被准确解析。支持单个文件和批量处理文件夹中的多个工作簿。
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Word文档转Markdown格式
convert-word-to-md
github/awesome-copilot
297
当用户需要对Word文档(.docx)进行总结、提取或分析时,必须使用此技能将其转换为Markdown格式。由于Word格式难以直接解析,此转换是进行后续数据处理和内容理解的第一步。支持单文件和文件夹批量处理,并能与PDF和Excel转换技能协同工作,确保处理所有文件类型。
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发展心理学研究设计指南
devpsych-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
58
本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段,帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题,确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。
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经济研究异质性分析指南
er-heterogeneity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
329
本指南旨在为经济学研究撰写高质量的异质性分析部分提供流程和方法论支持。它指导用户如何根据理论构建切分维度(如制度环境、企业产权),执行显著性检验,并撰写出既严谨又具有叙事逻辑的学术文本,将异质性研究提升为机制证据。
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科学报告与数据可再现性
est-reporting-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
243
本指南为环境科学领域的作者提供撰写稿件的报告和可再现性标准。详细指导如何整理支持信息(SI),撰写数据可用性声明,并将原始数据、代码和实验方案提交到公共数据库,以确保研究成果具备高度可验证性。
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学术论文修改意见回复指南
eursr-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
288
本指南专门指导作者如何撰写高质量的学术论文修改回复信(R&R)。它详细介绍了应对审稿人意见的策略,重点关注比较设计、测量等效性检验和复杂模型假设的论证技巧。学习如何结构化回复、用证据支持让步,或有理有据地反驳,从而保护论文的核心贡献。
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研究论文补充材料撰写指南
fse-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
本指南详细阐述了顶级学术会议(如FSE)的论文结构要求。核心原则是:论文的论点和所有决定性证据必须仅从主文(reviewed pages)中得出。补充材料(Artifacts)和附录仅提供支持性细节,不应包含影响审稿人判断的关键信息,从而确保投稿符合严格的学术评审标准。
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论文数据与代码存档规范
gcb-reporting-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南详细介绍了《全球变化生物学》期刊对数据和代码的强制性开放共享要求。它强调了初级和次级数据,以及所有支持性的代码/软件,必须在投稿前存入公开的、可获得DOI的公共存储库(如Dryad、Zenodo)。核心要求是:必须公开存档,不能以“可应要求提供”为由豁免。
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数据挖掘顶级会议投稿策略
ieee-international-conference-on-data-mining
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
184
这是一份为数据挖掘研究作者准备的顶级会议投稿指南。它帮助作者确定论文的适用领域、明确研究范围(算法、图挖掘等),并指导如何构建符合学术严谨要求的稿件结构。核心在于提供足够的证据支持、建立严谨的基线对比,以最大化论文在顶级会议上的接受率。
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学术论文修改与回应指南
jar-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
456
这是一份针对作者处理期刊“修改再提交”(R&R)决策的权威指南。它指导作者必须先完成核心分析工作,再撰写回应信。内容涵盖了如何根据审稿人意见进行分级(一阶 vs. 二阶),撰写具体、有证据支持的逐点回应,并确保数据和代码包的完整性与一致性,是学术研究必备的流程知识。
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