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安全实验评估与严谨性审计

usenixsec-experiments
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本指南是一份全面的安全实验审计清单，旨在帮助用户根据顶级学术会议（如USENIX Security）的标准，系统性地设计和评估安全实验。它覆盖了从构建适应性攻击模型、计算真实基率下的误报率，到确保随机结果的统计严谨性及现场系统的伦理合规性等多个关键维度。
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可视化研究可复现性评估

vis-artifact-evaluation
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155
本指南详细介绍了可视化研究领域（如IEEE VIS）的科学可复现性标准。它指导作者如何为作品构建完整的可复现性包，以通过独立志愿者在干净环境下的测试。核心内容包括GRSI要求、使用Docker容器封装代码、提供数据溯源、以及建立图表与脚本的明确映射关系，确保研究结果的真实性和可追溯性。
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视觉论文投稿与定位指南

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本指南帮助研究人员判断其项目是否具有可视化核心贡献，并提供结构化的标准，指导作者根据贡献类型、证据成熟度选择最合适的学术会议（如IEEE VIS、EuroVis等）和六大可视化研究领域。
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经济学研究可复现性包

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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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Web会议实验设计与评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为撰写Web会议（WWW）论文的作者提供实验设计和证据评估的详细标准。它指导作者如何确保实验证据的规模、时效性和真实性与研究主张严格匹配，涵盖了数据溯源、避免数据泄露（如时间或流行度泄露）、建立严格基线模型以及进行稳健的统计分析，以达到最高的学术严谨性。
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世界银行经济评论适用性评估

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本技能旨在帮助作者评估其发展经济学论文是否符合《世界银行经济评论》的高标准。它重点评估论文的政策相关性、实证方法论的严谨性（如RCTs、IV、DiD等），指导作者如何从学术研究提升到政策应用层面进行重构和完善。
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因果推断与识别策略

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本指南为发展经济学和社科研究提供了建立因果主张的严谨标准。它涵盖了量化方法（如DID、IV、RDD、RCT）和质性/混合方法论。核心要求是：从证据到结论的逻辑链条必须清晰、可辩护，确保结论不会超出证据所支持的范围，避免过度推论。
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研究重现与透明度报告包指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
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Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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去标识化数据泄露审计

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maziyarpanahi/openmed
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用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。
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网页图片确定性下载器

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opensquilla/opensquilla
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该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。
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构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed
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本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。
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