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《科学决策》投稿与定位指南
scientific-decision-making
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
283
本指南旨在帮助研究人员评估稿件是否适合《科学决策》期刊的发表要求。内容涵盖期刊定位、政策评估、系统建模等核心方法论,并提供从结构优化、格式规范(如页下注体例)到防误投的全方位自查清单,显著提高投稿准确性。
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学术期刊投稿:证券市场指南
securities-market-herald
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
249
该技能专为研究人员设计,用于评估学术论文是否符合证券市场和资本市场期刊的投稿要求。它分析了期刊的定位、选题偏好(如市场监管、公司治理、资产定价)、所需方法论(如事件研究、DID),并提供投稿前自检和改写建议,帮助用户提高稿件的匹配度和发表成功率。
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系统溯源与结果可复现性
sensys-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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社会科学数据分析规范
sf-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
205
本技能提供了社会科学定量数据分析的全面指导规范。它强调方法论的严谨性、结果的透明度和可重复性,要求研究者诚实报告不确定性、进行深度稳健性检验,并正确使用高级统计方法(如集群校正、设计权重),以确保研究结论经得起专家审稿的考验。
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学术研究数据透明化指南
sf-data-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
326
本技能指导用户为学术论文准备数据、代码和透明度材料,尤其侧重于撰写数据可用性声明。它涵盖了公共数据、受限数据和定性资料的处理流程,帮助作者确保研究结果具有最高的透明度和可复现性,符合顶级学术期刊的要求。
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学术论文图表精简与展示指南
sf-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
127
本文档指导作者如何为学术期刊撰写和精简表格与图表。由于期刊对主文和补充材料的展示数量有严格限制(不超过10个面板),本指南教你如何挑选最核心、最能支撑论点的图表,确保每一个展示的成果都是独立自洽、易于专家理解的。
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《上海经济研究》投稿定位与改写
shanghai-journal-of-economics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本工具旨在帮助作者评估其经济学稿件是否符合《上海经济研究》的学术定位和投稿要求。它提供了一套完整的自检框架,指导用户从选题、理论机制、证据强度到写作结构等多个维度,对稿件进行优化和预审,提高文章的学术通用性和可发表性。
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SIAM数据挖掘会议投稿策略指南
siam-international-conference-on-data-mining
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
206
本技能用于指导数据挖掘论文投稿至SIAM会议(SDM)的策略。它帮助作者调整论文框架,强调数学、统计和算法的严谨性与深度,确保研究符合顶级计算机科学会议的要求,避免流于产品化描述。适用于投稿前的定位、证据结构化和自我评估。
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图形学研究证据报告规范
siggraph-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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可复现信息检索研究物证构建
sigir-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
本指南提供信息检索(IR)领域学术论文的物证打包与提交规范。它详细阐述了可复现性的严格要求,包括必须包含TREC格式的运行文件、判断集(qrels)和索引配方。涵盖了代码库结构、审稿人匿名化处理、数据出处追踪和结果可审计性,确保提交结果可以由任何人使用标准工具复核。
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信息检索实验设计与评估规范
sigir-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
本指南详细介绍了信息检索(IR)领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验(如配对t检验)的最佳实践,确保基线公平性,以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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SIGIR可复现性指南
sigir-reproducibility
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498
本指南提供信息检索(IR)研究的可复现性最佳实践,适用于SIGIR等学术会议的论文撰写。它指导作者如何精确记录数据集版本、索引构建参数、模型调优细节和随机种子等关键信息,确保研究结果的科学严谨性和可重复性。
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