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信息检索实验设计与评估规范

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本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。

研究指标可复现性指南

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本指南详细指导如何提升学术论文（尤其涉及系统指标和性能测量的论文）的科学可复现性。要求作者必须将论文中的所有结论、定理和数值与可验证的证据（如完整证明、种子模拟器、数据来源）进行精确映射，确保研究结果可供专业审稿人独立重现和验证。

SIGMOD论文成果可复现性评估指南

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本指南为研究人员准备学术成果（代码、数据、结果）以参与SIGMOD可用性与可复现性倡议（ARI）而编写。内容详细介绍了实现可复现性徽章（可用、已评估、结果复现）的标准，重点关注覆盖度、复现难度、灵活性和可移植性。旨在指导作者构建规范的成果仓库，确保研究成果的可验证性。

学术论文图表呈现与撰写指南

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本指南详细介绍了为顶级学术期刊撰写和优化实证表格及图表的最佳实践。它指导作者如何使图表具备自成体系，清晰报告复杂的计量经济学结果（如DID和内生性检验），确保研究证据的呈现具有最高的学术说服力。

社会心理学季刊图表撰写指南

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本指南帮助作者为《社会心理学季刊》撰写学术稿件中的表格和图表。核心要求是确保所有图表具备独立可读性、遵循ASA格式指南，并清晰地展示“结构-个体”之间的关系。它指导作者如何将复杂统计结果转化为易于理解的视觉证据，以适应混合学科背景的评审读者。

科学论文可复现性与实验规范

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本指南为学术研究人员提供撰写高水平科学论文的规范，旨在确保研究成果的可信度和可复现性。内容涵盖实验环境（数据版本、工具链、硬件）的固定、仿真与实测结果的准确区分、统计报告的严谨性，以及代码和数据的可用性声明，是提升科学严谨性的重要工具。

学术论文图表规范化制作

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本技能指导用户将原始统计分析结果转化为符合顶级学术期刊标准的、自洽的图表和表格。流程覆盖了从样本选择、描述性统计、主回归结果到事件研究、断点回归等多种展示形式，确保图表在形式、规范和内容上都符合期刊的严格要求，实现结果的专业化呈现。

安全实验评估与严谨性审计

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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。

学术开放科学与可复现性

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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。

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。

学术研究可复现性评估指南

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本指南详细介绍了为学术会议（如VLDB）准备可复现性研究成果的方法论。它指导作者系统地构建包含原型代码、输入数据、工作负载和分析脚本的完整技术包。目的在于确保外部评估者能够独立、准确地重现并验证研究中的所有核心结果，从而提高论文的学术可信度和可复现性。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

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