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临床伦理与研究诚信核查指南

nejm-ethics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
这是一份全面的学术投稿伦理和研究诚信核查清单，旨在确保稿件符合《赫尔辛基宣言》和ICMJE等国际标准。它指导作者完成IRB审批、知情同意获取、利益冲突披露、作者贡献界定以及数据共享声明等关键流程，是提交给顶级医学期刊前的必备自查工具。
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临床论文图表撰写指南

nejm-figures-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
436
本指南详细阐述了撰写高质量临床研究图表（如基线特征表1、Kaplan-Meier曲线、森林图和CONSORT流程图）的最佳实践。它强调统计数据的严谨性，要求报告风险人数（numbers-at-risk），并确保所有报告元素（如样本量）之间的数据一致性，以符合顶级医学期刊的发表要求。
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临床统计报告规范指南

nejm-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了遵循顶级医学期刊（如NEJM）的临床统计报告最佳实践。核心知识点包括：用置信区间（CI）取代P值，明确主要分析人群（如ITT），控制次要终点多重性，并报告绝对风险（NNT）。旨在帮助研究人员提升统计报告的严谨性和科学可信度，避免常见的统计误区。
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研究伦理与数据透明度指南

newms-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
319
本指南为新媒体与社会学研究提供了全面的伦理、数据透明度和文档化指导。内容涵盖知情同意、数据去标识化最佳实践、网络爬取法律限制（ToS）以及如何建立高质量的定性或计算研究证据链，确保学术报告的严谨性和可信度。
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核酸研究期刊投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南旨在帮助作者评估其在核酸生物学、生物信息学、数据库或网络工具方面的研究，是否符合《核酸研究》期刊的要求。它详细介绍了期刊的投稿范围、文章结构、数据验证标准，以及数据库/网络服务器特刊的特殊要求，确保投稿的专业性和完整性。
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多元素Excel数据看板生成器

officecli-data-dashboard
iOfficeAI/OfficeCLI
258
本技能用于将原始CSV或表格数据，自动转换为专业、多元素的Excel数据看板。它会创建一个专用的“看板页”，作为用户打开文件时的主要视图。功能包括公式驱动的KPI指标卡、关联图表、折线图和语义条件格式，非常适用于生成高管、分析或绩效看板，确保用户能立即看到核心分析结果。
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OpenPIV流场分析工具

openpiv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
291
基于颗粒图像测速法（PIV）的流场分析工具。该技能用于处理图像对，测量二维流体速度场。功能涵盖交叉相关、向量验证、离群点替换和信号处理，可计算涡度、应变率等流体动力学指标，适用于实验流场可视化。
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运营研究证明与算法方法论

ors-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本技能用于撰写运营研究（OR）论文的理论核心和方法论部分。它指导用户如何从数学角度证明结果的严谨性，选择合适的数学工具（如对偶理论、动态规划、收敛分析）来建立算法的保证性、近似因子和复杂度，确保研究的学术深度和可验证性。
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传感系统实证评估设计指南

percom-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南为传感器系统（如活动识别）提供了严谨的实证评估设计和审计框架。它强调了采用跨受试者测试、使用真实人类受试者数据、报告事件级指标（如Macro-F1）来确保结果的可靠性。内容覆盖了从避免数据泄露到构建公平基线，旨在帮助研究人员建立经得起学术质疑、具有高度可信度的实验证据链。
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科学研究报告与可重复性标准

pnas-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本指南基于顶级期刊（如PNAS）的要求，详细阐述了科学报告的严谨标准。它指导用户如何超越单纯的P值报告，必须包含效应大小、置信区间、样本量依据、生物学/技术重复区分，并确保分析代码和数据的可重复性，以提高研究结果的可信度。
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统计学严谨性与可重复性报告

pnasnexus-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
351
本指南为科学研究报告提供了完善的统计学标准，旨在确保研究结果的严谨性和可重复性。它强调每个定量结论必须包含效应大小、不确定性、样本量和明确的统计检验方法。内容涵盖了生物学重复与技术重复的区分、样本量计算、多重比较校正的使用，以及通过注册报告（Registered Report）机制来避免发表偏倚，从而最大化研究的透明度和可靠性。
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人口与发展研究设计论证

popdevr-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
387
本模块旨在指导人口学研究设计进行严谨的论证，特别关注人口结构变化如何影响发展进程的因果关系。它帮助用户选择和论证合适的统计方法（如生命表、分解法、事件史分析等），并重点解决人口变量与发展变量间的因果识别问题。该技能侧重于提升理论论证的严谨性，而非代码实现。
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