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学术数据透明与复制标准指南

poq-transparency-and-data-policy
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475
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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PPoPP论文投稿全流程规划

ppopp-workflow
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238
本指南详细规划了PPoPP论文从构思到发表的完整周期。涵盖了从初稿撰写、实验资源预留、作者回应、成果物提交到最终定稿的全流程时间轴和关键步骤，帮助作者进行周密的逆向时间管理。
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可靠性与平衡性评估框架

ppsych-comprehensiveness-and-balance
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404
本框架用于指导科学综述的批判性评估。用户需系统地评估引用的研究证据可靠性，检查统计功效、重复性及发表偏倚，确保综述结论基于最优质的证据。核心在于通过对比构建体来权衡证据，而非简单投票计数，从而维护学术讨论的严谨性和平衡性。
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循证文献系统综述方法指南

ppsych-literature-synthesis
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256
本指南详细介绍了严谨的系统文献综述和元科学（Meta-science）撰写方法论，适用于心理学等领域的综合性综述。它指导用户如何系统性地跨学科、跨领域收集和整合文献，方法包括滚雪球搜索、跨数据库检索以及构建证据矩阵。核心在于提升综述的全面性和科学严谨性，实现从“总结”到“综合”的飞跃。
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综述文章图表构建指南

ppsych-tables-figures
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461
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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学术研究透明与可重复性

ppsych-transparency-and-reproducibility
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392
本指南详细阐述了学术出版物（特别是包含原始数据或元科学的论文）必须遵循的开放科学和可重复性标准。它指导作者执行数据预存、协议预注册和计算信度报告等关键步骤，确保整个研究过程具有高度可审计性。
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AI/模式识别实验可复现性指南

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253
本技能提供了全面的指南，旨在帮助作者确保模式识别和机器学习研究的实验结果具有高度可复现性。它指导用户固定随机种子、锁定软硬件环境、规范数据处理流程，并组织完整的复现材料包，是提升学术结果可靠性和可信度的关键步骤。
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模式识别与人工智能投稿全流程指南

prai-workflow
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本技能是作者投稿给《模式识别与人工智能》期刊的“总控台”。它将从选题定位、论文撰写、实验设计、可复现性保障到投稿、经历专家外审和多次修改，整个学术投稿全生命周期拆解为可执行的阶段清单和关键里程碑。它指导作者掌握复杂的同行评审流程，确保论文从初稿到定稿，每一步都规范到位，避免遗漏关键环节。
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运营管理期刊投稿评估指南

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293
本技能旨在帮助作者评估其研究论文（无论是分析性、实证性还是行为学）是否符合顶级运营管理期刊的要求。它详细指导了研究的范围界定、方法论的严谨性（如识别策略、模型假设）以及文章的结构要求，帮助作者规避投稿陷阱，提高论文的发表成功率。
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高标准数据分析与报告规范

psci-data-analysis
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本指南旨在阐述顶级心理科学期刊所需的严谨数据分析和报告标准。它强调研究必须超越单纯的p值报告，转而报告带置信区间的效应量，并要求对数据排除、实验条件进行完整披露，同时清晰区分确证性与探索性发现，以提高研究的科学性和可重复性。
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科学研究开放与透明化指南

psci-open-science-and-transparency
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202
本指南详细介绍了现代学术出版，尤其是心理学领域，所要求的开放科学标准。内容涵盖了数据和材料的开放存储（需附DOI）、撰写研究透明度声明、链接预注册状态以及合理处理豁免权等关键实践，帮助作者确保稿件达到顶尖期刊所需的复现性和专业性。
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顶刊投稿评审流程与优化指南

psci-review-process
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209
本指南详细阐述了顶级心理学期刊的投稿评审标准，重点涵盖研究结果的稳健性、数据透明度以及预注册质量。它帮助作者在投稿前进行模拟测试，预判常见的拒稿原因，并优化论文结构，提高稿件的发表成功率。
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