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网络安全研究可复现性指南

ndss-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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顶级期刊临床研究评估

nejm-fit
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
379
本技能用于严格评估临床研究的学术价值和发表潜力，特别是针对顶级医学期刊（如NEJM、柳叶刀）的标准。它从临床重要性、方法学严谨性和普遍适用性三个维度进行系统检验，帮助用户判断研究是否具有改变临床实践的突破性意义，从而决定最合适的投稿期刊。
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机器学习实验严谨性审计

neurips-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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自然地球科学图件设计规范

ngeo-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南为作者设计自然地球科学期刊（Nature Geoscience）手稿的图表提供专业规范。它详细规定了图件数量限制（4-6个），指导作者如何确保主图能一目了然地传达核心的地球系统进展及不确定性，同时维护了高标准的制图和数据可视化要求，以适应非专业读者的阅读习惯。
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研究论文结构化导入与知识库构建

ov-add-paper
volcengine/OpenViking
112
这是一个用于将原始研究论文（PDF或URL）自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程：深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证，最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。
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传感系统实证评估设计指南

percom-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南为传感器系统（如活动识别）提供了严谨的实证评估设计和审计框架。它强调了采用跨受试者测试、使用真实人类受试者数据、报告事件级指标（如Macro-F1）来确保结果的可靠性。内容覆盖了从避免数据泄露到构建公平基线，旨在帮助研究人员建立经得起学术质疑、具有高度可信度的实验证据链。
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数据库研究投稿最佳指南

pods-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
429
本指南旨在帮助研究人员确定论文最合适的投稿平台，涵盖了从数据库理论到系统实现的投稿路径选择。它帮助区分论文是侧重于“可证明的理论定理”还是“实测性能的系统成果”，从而确保研究范围的准确性。
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学术论文修改回复信撰写指南

poq-rebuttal
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421
该指南专注于撰写学术论文的修改回复信，尤其针对调查科学领域。它提供了系统性的方法来回应审稿人对方法论（如总调查误差、AAPOR披露）的质疑，帮助作者确保回复既在实质内容上又在方法论上满足审稿人要求，从而顺利发表。
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POQ论文投稿审稿指南

poq-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南基于Public Opinion Quarterly (POQ)的同行评审流程，帮助研究人员从投稿前就系统性地评估稿件的学术成熟度。它详细涵盖了双盲评审要求、严格的调查方法论标准（如AAPOR披露和总调查误差TSE），以及如何准备代码和数据以应对审稿人提出的挑战，确保论文具备极高的发表潜力。
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学术数据透明与复制标准指南

poq-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本指南详细阐述了学术期刊提交稿件的严格数据透明和可复现性要求。它指导作者完成两大核心任务：一是系统性地提供方法学披露要素（Appendix A），二是构建完整的复制包。作者必须确保所有发表的表格和图表都能通过在永久数据仓库中提交的数据和代码进行准确重现，这必须在排版前完成。
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可靠性与平衡性评估框架

ppsych-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
404
本框架用于指导科学综述的批判性评估。用户需系统地评估引用的研究证据可靠性，检查统计功效、重复性及发表偏倚，确保综述结论基于最优质的证据。核心在于通过对比构建体来权衡证据，而非简单投票计数，从而维护学术讨论的严谨性和平衡性。
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循证文献系统综述方法指南

ppsych-literature-synthesis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
256
本指南详细介绍了严谨的系统文献综述和元科学（Meta-science）撰写方法论，适用于心理学等领域的综合性综述。它指导用户如何系统性地跨学科、跨领域收集和整合文献，方法包括滚雪球搜索、跨数据库检索以及构建证据矩阵。核心在于提升综述的全面性和科学严谨性，实现从“总结”到“综合”的飞跃。
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