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兰斯电子健康期刊投稿指南
the-lancet-digital-health
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
440
本指南帮助作者了解向兰斯电子健康期刊投稿的要求和标准。它详细阐述了期刊对数字健康、临床AI模型及信息科学研究的严格要求,重点强调了临床意义、外部验证和遵循专业报告规范(如TRIPOD、CONSORT-AI)的重要性,指导作者提升稿件的学术严谨性。
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柳叶刀精神病学投稿指南
the-lancet-psychiatry
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
466
本指南用于评估精神健康或精神病学研究是否符合《柳叶刀精神病学》的发表标准。它详细阐述了期刊对研究的严谨要求,重点关注具有全球意义的、政策导向的流行病学或大型队列研究。帮助作者重构研究问题,确保其符合系统层面的影响,并涵盖了报告指南(如CONSORT/STROBE/PRISMA)和投稿结构要求。
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公共卫生期刊投稿适用性指南
the-lancet-public-health
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
123
本指南帮助研究人员判断其研究是否适合在《柳叶刀公共卫生》发表。它详细阐述了该期刊的适用范围,重点关注群体层面干预、全球流行病学和健康政策。内容涵盖了方法论要求、严格的报告规范(如STROBE、CONSORT),以及特定的投稿流程和期刊风格。
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《柳叶刀呼吸医学》投稿指南
the-lancet-respiratory-medicine
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
341
本指南为投稿至《柳叶刀呼吸医学》的学者提供全面的撰稿指导。它详细阐述了期刊对呼吸和重症护理领域的高标准要求,尤其侧重于具有临床改变意义的随机对照试验和大型队列研究。该工具帮助作者检查文章是否满足严格的证据门槛、报告规范(如CONSORT、STROBE)以及专业的结构要求。
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网页大会投稿策略指南
the-web-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
489
本指南为作者提供了投递《网页大会》(WWW)论文的完整策略。它指导如何结合开放网络数据、网络系统、数据挖掘和负责任的AI等主题,重构论文结构,确保其符合顶级会议的最新标准和严谨的科学论证要求。
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不确定性研究的投稿期刊选择指南
uai-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南帮助研究人员确定最合适的学术会议(如UAI、AISTATS、NeurIPS、ICML等)投稿目标,尤其当论文核心贡献围绕不确定性表示、概率推理或因果推断时。文章提供详细的筛选标准和对比分析,帮助精炼论文的范围和目标受众。
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概率人工智能写作指南
uai-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
388
本指南旨在为投稿至概率人工智能顶级会议的作者提供写作规范。它强调在处理不确定性、因果关系和概率模型时,必须保持极高的形式化严谨性。要求作者严格规范符号使用、明确假设、优化文章结构,确保论证过程逻辑清晰、可验证,从而提高论文的说服力和专业性。
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安全实验评估与严谨性审计
usenixsec-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
81
本指南是一份全面的安全实验审计清单,旨在帮助用户根据顶级学术会议(如USENIX Security)的标准,系统性地设计和评估安全实验。它覆盖了从构建适应性攻击模型、计算真实基率下的误报率,到确保随机结果的统计严谨性及现场系统的伦理合规性等多个关键维度。
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学术开放科学与可复现性
usenixsec-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本指南旨在指导作者完成顶级安全会议要求的“开放科学附录”。它不仅要求系统性地列出所有研究成果物(代码、数据集、配置),更强调记录实验环境、版本依赖和数据生成流程,确保研究结果可以被独立、可信地复现。
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可视化研究可复现性评估
vis-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
155
本指南详细介绍了可视化研究领域(如IEEE VIS)的科学可复现性标准。它指导作者如何为作品构建完整的可复现性包,以通过独立志愿者在干净环境下的测试。核心内容包括GRSI要求、使用Docker容器封装代码、提供数据溯源、以及建立图表与脚本的明确映射关系,确保研究结果的真实性和可追溯性。
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可视化实验评估与设计指南
vis-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为撰写高水平学术论文(如IEEE VIS)提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型(感知、系统、算法等),设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查,确保研究结论的科学权威性。
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VIS可视化论文投稿与补充材料指南
vis-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
250
本指南为向IEEE VIS等顶级会议投稿可视化论文的作者提供指导。它详细阐述了核心内容与补充材料(视频、代码、完整数据集)之间的划分规则。核心原则是确保论文主体内容独立可审,同时利用补充材料来展示交互性和可复现性,帮助作者掌握投稿的结构化要求。
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