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学术论文可复现性数据包构建

restud-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
187
详细指导作者如何为顶尖学术期刊（如REStud）准备和构建可复现性的数据和代码包。内容涵盖了标准的仓库结构、README编写规范和编码最佳实践，确保数据和代码能够被期刊的编辑在发表前完整、准确地执行和验证，保障研究的严谨性。
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高级实证数据分析与稳健性检验

revacc-data-analysis
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291
本指南为实证会计研究提供全面的方法论支持。它详细介绍了如何执行严谨的计量经济学分析，包括正确的标准误聚类、识别策略（DiD、RD、IV/2SLS）的应用，以及会计构造指标的有效验证。同时强调了稳健性测试、虚假检验以及数据来源的完整溯源，确保研究结果的学术可靠性和可复现性。
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综述全面性与平衡性评估

revedres-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本工具用于系统性综述或元分析的严格质控，指导用户进行深度检验，确保研究结论的全面性和稳健性。它要求进行饱和度证据验证、偏倚风险评估，以及异质性、发表偏差等高级统计分析，防止报告结果出现遗漏或方法学上的缺陷。
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系统溯源与结果可复现性

sensys-reproducibility
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370
本指南提供了确保复杂物理或科学测量结果可复现性的关键策略。它强调在实验部署时必须捕获详尽的系统溯源数据，包括能量测量方法、硬件配置、固件工具链、环境条件和参考协议，从而将原始数据转化为可验证、可共享的科学成果。
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图形学研究证据报告规范

siggraph-experiments
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332
这是一份针对计算机图形学和可视化领域（如SIGGRAPH）的学术论文撰写指南。它指导研究人员如何将技术声明（如“更高质量”、“更快速”）与可验证的证据相匹配。核心原则包括：与当前最佳方法（SOTA）进行正面比较、提供详细的定量指标（如PSNR、SSIM）、报告与硬件绑定的性能数据，以及进行科学的用户/感知研究，确保论文具有最高的学术严谨性，有效应对领域专家的质疑。
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研究指标可复现性指南

sigmetrics-reproducibility
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71
本指南详细指导如何提升学术论文（尤其涉及系统指标和性能测量的论文）的科学可复现性。要求作者必须将论文中的所有结论、定理和数值与可验证的证据（如完整证明、种子模拟器、数据来源）进行精确映射，确保研究结果可供专业审稿人独立重现和验证。
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SIGMOD论文成果可复现性评估指南

sigmod-artifact-evaluation
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333
本指南为研究人员准备学术成果（代码、数据、结果）以参与SIGMOD可用性与可复现性倡议（ARI）而编写。内容详细介绍了实现可复现性徽章（可用、已评估、结果复现）的标准，重点关注覆盖度、复现难度、灵活性和可移植性。旨在指导作者构建规范的成果仓库，确保研究成果的可验证性。
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方法论理论撰写与属性校验

smr-derivation-and-properties
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378
这是一份用于撰写高水平学术论文方法论章节的指南。它指导作者如何系统化地构建和验证统计方法的理论推导过程，要求所有假设、估计量和属性（如一致性、效率、偏差）必须明确阐述、可追溯，并与仿真或实证检验挂钩，从而确保理论的严谨性。
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SMR期刊投稿方法论流程

smr-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
163
本指南为作者投稿SMR期刊（社会学方法与研究）提供了一个全面的方法论流程路线图。它详细指导作者从确定方法贡献、推导理论、设计模拟研究，到进行实证数据验证和保证代码可复现性，帮助文章达到高标准的学术严谨性。
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兰斯电子健康期刊投稿指南

the-lancet-digital-health
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本指南帮助作者了解向兰斯电子健康期刊投稿的要求和标准。它详细阐述了期刊对数字健康、临床AI模型及信息科学研究的严格要求，重点强调了临床意义、外部验证和遵循专业报告规范（如TRIPOD、CONSORT-AI）的重要性，指导作者提升稿件的学术严谨性。
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概率人工智能写作指南

uai-writing-style
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388
本指南旨在为投稿至概率人工智能顶级会议的作者提供写作规范。它强调在处理不确定性、因果关系和概率模型时，必须保持极高的形式化严谨性。要求作者严格规范符号使用、明确假设、优化文章结构，确保论证过程逻辑清晰、可验证，从而提高论文的说服力和专业性。
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不确定度与单位

uncertainty-and-units
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
434
使用 pint 和 uncertainties 在科学计算中跟踪物理单位并传递测量不确定度，涵盖单位换算、GUM 不确定度预算、蒙特卡洛传播、量纲检查与量级合理性验证。
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