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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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PNAS科学图件排版与规范

pnas-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
412
本指南是一份全面的科学图件提交检查表，用于指导研究人员优化和定稿提交给PNAS的图表。它涵盖了从最佳列宽尺寸、最小字体要求、数据点展示（包括n值）、颜色可访问性到数据完整性等多个关键维度，确保您的图表符合顶级学术期刊的发表标准。
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数据与代码公开可及性要求

pnasnexus-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本文档遵循开放科学原则，指导研究人员满足期刊强制的开放数据和代码公开要求。需将所有原始数据、分析代码和图像等材料存入公共、可追溯的存储库（如Zenodo、GEO），并使用DOI或登录号进行引用，杜绝仅使用“可应要求获取”的声明。
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图表展示与投稿规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助作者掌握PNAS Nexus期刊的图表提交规范。内容涵盖了如何管理图件占用的版面预算、优化图形尺寸以确保打印清晰度、从数据点层面展示而非只展示平均值、使用色盲友好的配色方案，并强调必须保留原始、未经处理的源图像，以保证数据完整性。
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运营管理论文图表展示指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为运营管理（POM）学术论文提供图表和数据的展示结构化建议。它帮助作者管理有限的图表预算，指导如何清晰区分核心发现和补充细节，确保所有图表都具备可操作性、决策指导意义，并符合期刊要求。
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人口与发展研究图表规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细阐述了撰写人口与发展研究论文图表（Exhibits）的专业规范。核心要求是图表必须具有自包含性，清晰地传达出人口数据背后的“发展意义”，确保即使非人口学专业读者也能快速理解其政策含义。覆盖了从图表设计、关键图形类型到数据可复现性的全流程指导。
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社会科学设计统计分析规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了针对复杂调查数据（如权重、分层、聚类）进行高标准、高可重复性统计分析的完整规范。它强调设计效应、设计推断和不确定性诚实报告，确保分析结果符合顶级学术期刊的发表要求。适用于构建能够自动重现所有表格和图表的分析主脚本。
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POQ调查数据图表规范化

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能指导用户为学术期刊（如POQ）创建严谨、自包含的调查数据表格和图表。它确保所有视觉数据显示准确报告了设计偏差、权重调整以及基础样本量(N)，满足经验调查研究的高标准要求。
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学术数据透明与复制标准指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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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综述文章图表构建指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导用户为撰写学术综述和观点文章，构建高质量的展品图表。涵盖了流程模型图、文献总结表格和元科学分析图等多种展示形式，强调严格遵循APA规范，确保数据的系统性、可比性和科学可重复性。
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元分析：调节变量与偏倚诊断

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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该技能用于心理学领域的高级元分析，旨在评估效应大小的可靠性及异质性来源。它包含调节变量分析（元回帰分析）以解释效应差异，并运行多重发表偏倚诊断（如漏斗图、Egger检验、p-曲线等）。适用于需要严格学术报告和稳健性检验的科研场景。
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元分析修订回复撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了针对元分析或系统性综述的回复信撰写框架。由于修订过程通常涉及扩大检索、更改纳入排除标准或增加复杂的偏倚诊断，回复必须确保所有表格、图表和估计值在统计学上保持高度的内部一致性。它指导用户如何有条理地回应所有疑问并维护研究的严谨性。
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