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MLflow 生命周期管理平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。

AEJ实证研究重现包指南

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本指南详细介绍了为AEJ: Applied期刊准备可重现数据和代码重现包的强制性步骤和组件。它旨在确保提交内容符合严格的AEA数据和代码可用性政策，内容包括数据来源、主执行脚本和版本控制，强调该包必须在分析过程中持续构建，而非在接受阶段完成。

CIKM论文成果物包装与提交指南

cikm-artifact-evaluation

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本文档详细介绍了在CIKM会议上提交研究成果物（如代码、数据集、知识图谱和演示系统）的完整流程。它涵盖了从资源文档化、数据溯源（Provenance）、许可选择、版本控制到从匿名评审到公开可引用的所有最佳实践，旨在确保研究结果的可复现性和可采用性。

CSCW补充材料提交指南

cscw-supplementary

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本指南详细介绍了CSCW投稿的补充材料的最佳实践。它明确了主论文、附录和独立文件的区别，强调任何用于“信任”研究方法的材料都应包含在此处。指南核心内容包括数据匿名化、元数据清洗和版本控制的严格规范。

数据和代码可重复性标准

demog-data-and-reproducibility

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本指南详细介绍了学术论文（尤其是人口学领域）所需满足的数据可用性和代码可重复性的高标准。它强调将数据存入符合FAIR原则的持久化存储库，提供带有版本控制的主脚本，并清晰记录受限数据的访问条件，以确保科学研究的透明度。

环境经济论文重现包

jeem-replication-package

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本工具包旨在确保环境经济学论文具备极高的可复现性，满足顶级学术期刊的严格要求。它指导用户构建完整的重现流程，系统性地记录数据来源、版本控制、空间操作和受限数据处理，确保研究结果可被任何研究人员验证和重复。

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。

网络会议成果物提交与评估指南

webconf-artifact-evaluation

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本指南详细介绍了在大型网络会议（如WWW）投稿时，如何构建和提交可复现的科研成果物。它涵盖了从数据版本控制、知识产权（如数据许可）、到设计抗网络删除（takedown-resilient）的完整流程，确保学术研究的长期可追溯性和可验证性。

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