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数据系统科学可复现性指南

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448
本指南为数据工程领域的学术论文提供了严格的可复现性标准。它指导作者如何精确记录硬件环境、数据来源、软件版本和实验参数，确保论文中的所有性能指标和结论都是可被同行验证和重现的，是高质量学术投稿的必备环节。
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ICDM学术论文可复现性指南

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375
本指南旨在帮助研究人员为顶级数据挖掘会议（如ICDM）撰写论文时，确保研究结果具有极高的可复现性。它详细阐述了在三盲评审和严格页面限制下，如何管理和报告关键工件，包括配置文件、随机种子列表和匿名化的代码包，确保科学发现的严谨性。
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ICSE研究可复现性与可验证性

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169
详细介绍了在顶级学术会议（ICSE）投稿中，如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策，撰写准确的数据可用性声明，并记录所有实验的完整来源（Provenance），确保研究结果经得起独立审查。
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IEEE 可视化会议投稿策略

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本指南为目标投稿至IEEE可视化会议（IEEE VIS）的作者提供全面的战略指导。它帮助用户评估论文是否适合该顶级会议，并指导如何将研究成果（如信息可视化、科学可视化）进行重构和定位，以满足会议对任务、视觉编码和评估的严格要求。
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经济实证论文复制包与附件构建指南

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372
本指南详细介绍了提交至国际经济评论（IER）等期刊时，构建完整复制包和证明附录的严格要求。它涵盖了数据存款必须包含的内容（数据集、程序、README）以及如何构建一个独立、完整的证明附录，确保研究达到最高的科学严谨性和可复现性标准。
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计算实验与方法设计规范

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这是一份关于计算科学研究的综合实验设计指南。它指导用户如何构建符合高标准学术期刊要求的实验协议，涵盖了实例选择、基线方法、公平调参、硬件资源报告及统计验证等关键环节。旨在帮助研究人员确保实验结果的科学性、严谨性和可复现性，避免学术争议。
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科学成果物复现与发布指南

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本指南为研究人员提供了系统化的成果物（数据、代码、平台）发布和存档流程。它详细说明了如何确保研究成果具有高度可复现性、追踪数据溯源（Provenance），并满足顶级学术会议的评审和社区贡献奖励标准。
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严谨测量设计与审计框架

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这是一个用于设计和审计关于大型系统（如互联网）实证测量的专业框架。它指导用户确保测量结果的科学严谨性。核心原则包括：确保证据与声称匹配、量化覆盖偏差、考虑时间维度变化，并严格遵守伦理规范和数据溯源要求，以达到高度的可复现性。
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IMC可复现性与数据可用性

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本指南详细阐述了网络测量研究中确保科学可复现性和数据可用性的最佳实践。它清晰区分了分析可复现性（从数据重生成图表）和方法可复现性（重新运行测量）。要求提供完整的证据链，包括观察点、时间、工具版本等，确保研究结论具备高度的可验证性和可靠性。
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IMFER稿件投稿工作流指南

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本指南为作者提供了一套完整的、系统化的投稿工作流，旨在帮助撰写针对《IMF经济评论》(IMFER)的稿件。它从选题、文献定位、模型识别、稳健性检验到应对审稿意见（R&R）等各个阶段，系统性地诊断和优化文章的科学严谨性和政策影响力。
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国际关系定量数据分析

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341
本指南专为国际关系（IR）领域的实证研究设计，指导用户处理跨国数据分析中的特殊计量经济学挑战，如双边依赖、国家选择偏差和引力模型。它详细阐述了顶级学术期刊要求的严谨报告标准、先进的统计方法和可验证性协议，确保研究结果的科学性和可重复性。
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学术论文分析、识别与论证指南

isr-data-analysis
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226
本指南为撰写信息系统研究（ISR）论文提供了全面的方法论指导。它详细阐述了如何在经验、分析和设计科学三种类型中建立严谨的证据链。涵盖从因果识别策略（如DiD, IV）到理论证明（比较静态分析），指导作者构建证据、避免常见的统计偏误，并确保研究结果的可重现性。
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