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AEJ期刊学术可重复性提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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AER学术论文复现包指南

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112
本指南详细介绍了提交给《美国经济评论：洞察》所需的完整论文复现包结构。它旨在帮助作者满足AEA数据与代码可用性政策，要求提交所有必要的代码、原始数据及文档（包括主脚本和图表代码映射），以便编辑在发表前验证论文所有结果的可复现性。这是通过最终发表审核的关键步骤。
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模型数据与性能评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
73
本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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AISTATS实验设计与验证指南

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64
本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范，尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据，确保统计严谨性（如报告不确定性、基线模型、随机种子），核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能，极大地提升研究的可复现性。
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AI统计学可复现性指南

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153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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学术期刊数据分析与可复现性要求

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445
本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。
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AJPS论文复现与验证指南

ajps-replication-and-verification
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231
本指南详细介绍了美国政治科学期刊（AJPS）强制执行的预出版复现与验证流程。它指导作者构建一个稳健的、可复现的分析包（包含代码、数据和文档），确保独立验证方能重跑代码并确认所有数值结果与论文主体一致，从而达到发表要求。
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学术论文图表与展示最佳实践

ajps-tables-figures
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本指南针对美国政治科学期刊（AJPS）的投稿，指导撰写和呈现高质量、可复现的表格和图表（Exhibit）。它强调图表必须自成体系、视觉易读，并且必须由代码自动生成，以通过严格的第三方验证。同时指导作者如何合理分配内容到正文和支持信息（SI）中，以遵守字数限制和学术规范。
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社会学论文数据分析规范

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304
本指南为社会学学术论文提供了全面的数据分析审核标准，核心原则是确保证据链能可信地支持理论主张，而非仅仅展示技术能力。涵盖了定量分析的稳健性检查、比较历史的推论逻辑、民族志的分析流程，以及跨多源数据（如统计数据与访谈）的三角验证，帮助作者提升研究设计的严谨性。
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APSR学术研究可复现性指南

apsr-transparency-and-data-policy
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489
本指南详细介绍了APSR期刊对学术论文的严格数据透明度和可复现性要求。它指导作者构建完整的可复现性包，包括原始数据、主分析脚本和详细文档，确保期刊能够在发表前验证所有表格和图表的可重现性。涵盖了定量和定性数据的处理流程。
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社会学论文数据与透明度规范

asr-data-and-transparency
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164
本指南旨在帮助用户遵循社会科学领域（如ASR/ASA）的学术数据共享与透明度规范。它指导用户如何系统性地记录研究数据的来源、构建和处理过程（数据溯源），同时明确处理保密性约束和伦理问题。适用于撰写学术论文、准备数据补充材料或应对审稿人关于数据验证的咨询。
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癌症研究实验设计与验证

cc-study-design
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66
本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案，尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统（体外、体内、人体）进行正交验证，详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤，以确保研究设计的严谨性。
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