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ESR数据透明与可复现性报告

eursr-transparency-and-data

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本指南指导作者如何满足欧洲社会评论（ESR）严格的透明度要求。它详细介绍了为统计和计算稿件准备数据可用性声明（DAS）和数据复现包的步骤。内容涵盖数据源、版本记录和处理受限数据的最佳实践，确保研究流程完全可复现和可追溯。

学术研究可复现性指南

fse-reproducibility

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本指南帮助研究人员确保学术论文达到最高级别的开放科学可复现性。它详细指导如何将每一项研究主张（包括数据、技术、实验结果）映射到可验证的证据，记录技术溯源（如代码哈希值、模型ID），并指导如何提供准确的数据可用性声明，确保研究的透明度和严谨性。

数据系统科学可复现性指南

icde-reproducibility

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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。

学术论文可复现成果物准备

iclr-artifact-evaluation

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本文档指导作者如何为学术会议（如ICLR）准备可复现、可审阅的研究成果物。核心要求包括提供最小的重现路径、维护数据溯源、严格匿名化所有元数据，以确保学术成果的永久记录和可信度，从而满足同行评审的要求。

机器人研究可复现性指南

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本指南为机器人学研究人员提供了全面的方法论，指导如何打包和记录复杂的科研产物（包括算法代码、仿真环境、硬件设计、数据集和实验日志）。旨在确保研究具有高度的可复现性，帮助作者遵循“五分钟怀疑论者标准”，实现从投稿到公开的完整生命周期管理。

ICSE研究可复现性与可验证性

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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。

国际宏观数据重现性工具包

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本工具包旨在确保国际宏观经济学研究的完全可重现性。它适用于使用复杂、多源且通常具有限制性数据的项目（如IMF或央行数据）。核心功能是记录完整的数据来源谱系、锁定运行环境，并提供详细的访问说明，从而让任何有权力的研究人员能够从零开始重建全部的分析结果。

统计学可复现数据补充指南

jbes-replication-and-data-policy

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本指南旨在指导研究人员为统计学期刊（如JBES）准备一套符合美国统计协会（ASA）标准的、高度可复现的代码和数据补充材料。它详细说明了所需的结构（包括README、代码和数据目录），强调了数据来源的溯源性、软件环境的固定版本、随机种子的记录，以及撰写数据可用性声明等关键步骤，确保研究结果可被完全复现和验证。

环境经济论文重现包

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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。

金融微观结构实证测量设计

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本指南为金融市场提供了实证设计和微观结构测量的方法论。它详细指导用户如何清洗高频交易数据（如TAQ/订单簿），构建流动性、价差和价格冲击等关键指标，并要求系统性地记录所有样本筛选和计算假设，确保研究结果的严谨性和可复现性。

JFQA投稿预审检查表

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本指南是提交《金融与定量分析杂志》(JFQA)稿件的预检清单。它详细涵盖了从格式要求（双盲匿名、8.5x11、12点Times New Roman）到政策合规（100词摘要限制、披露先前拒稿记录、代码共享时机）的所有关键步骤。作者必须在通过Editorial Manager提交前，使用此清单进行全面自查，确保稿件符合期刊的严苛标准。

法律经济学研究可重复性包

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本指南旨在帮助用户为法律经济学领域的实证研究准备符合期刊要求的可重复性软件包。核心要求包括完整记录所有数据、分析代码和计算流程，并撰写详细的README文档。它特别强调了如何处理受限或专有法律数据源（如庭审记录），确保研究成果在发表前具备最高的透明度和可验证性。

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