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RJE期刊复制与数据政策指南

rje-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为投稿《兰德经济学杂志》（RJE）的作者提供详细的学术流程指导。内容涵盖如何构建完整的、可复现的分析数据包，包括创建主脚本、锁定计算环境和处理受限数据集。它特别强调了RJE期刊不强制要求数据和代码存储的政策，帮助作者在确保研究严谨性的同时，符合期刊的投稿要求。

学术数据和结果复现指南

rof-replication-and-data-policy

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本指南详细介绍了学术论文提交时的数据复现和代码共享政策。它指导用户如何准备完整的复制包，包括处理专有数据（使用伪数据集和日志），撰写数据可用性声明，确保所有研究结果的完全可追溯性，从而降低出版风险。

科学统计与可重复性报告指南

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本文档提供了一套严谨的科学报告规范，旨在提高研究结果的统计严谨性和可重复性。它详细指导作者如何正确报告效应值、样本量、进行多重比较校正，并严格区分生物学和技术学重复，帮助稿件满足顶尖科学期刊的高标准审稿要求。

可视化研究可复现性评估

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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。

经济学研究可复现性包

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该指南指导用户为经济学研究构建一套完整的、可复现的数据和代码包。内容深度契合世界银行经济评论（WBER）的出版标准，详细阐述了数据可用性说明、处理受限发展中国家微观数据、代码版本控制和确保整个分析流程高透明度的关键步骤。

网络会议可复现性指南

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本指南为依赖于动态网络数据（如网页抓取、API或实时系统）的学术研究提供可复现性规范。它定义了三种数据复现难度等级，指导作者如何诚实报告数据衰减问题，包括记录时间切片规则、环境版本和计算随机种子，确保研究结果的严谨性和可信度。

研究重现与透明度报告包指南

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本指南为世界发展期刊的实证和定性研究提供构建可重现性报告包的流程和标准。它详细介绍了量化数据的代码完整性、数据溯源、去标识化处理，以及定性研究的证据链追溯方法，尤其强调了在保护研究伦理和双匿名评审环境下的透明化实践。

学术数据透明与可复现性政策

wp-transparency-and-data-policy

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本指南为学术论文作者提供数据透明度和可复现性的强制要求。它详细介绍了构建完整复制包的过程，包括原始数据、主脚本、随机种子和详细的README文档。其核心目的是确保定量或混合方法研究具有最高的科学严谨性，所有发表的结果都必须可复现和可追溯。

研究结果可复现性验证

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本工具帮助研究人员组装并严格验证学术投稿所需的完整可复现性包。它会根据目标期刊的政策，检查主脚本、环境依赖、数据计划和方法论，确保所有报告的数字都是可复现且确定的，从而避免“仅在我电脑上运行”的错误。

数字取证事件时间线重建

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本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。

临床笔记电子质量指标计算

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该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。

临床文本去标识化处理

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。

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