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学术文献综述定位工具
phg-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本工具旨在指导用户撰写高水平的学术综述论文。它帮助用户明确界定研究的文献范围(语料库边界),梳理学术界主要的派系和核心争议点,最终定位作者的独特观点切入点,确保综述文章具有权威性和前沿性。
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学术论文修改与回应指南
phg-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本指南为作者提供了应对学术期刊(如PiHG)修改意见的结构化框架。它指导作者撰写点对点的回复信,重点在于强化文章的论点和理论介入,系统地整合遗漏文献并回应审稿意见,避免仅仅增加篇幅。
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学术期刊投稿预检指南
phg-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
104
这是一份为学术期刊投稿准备的终极预检清单,以《Progress in Human Geography》的投稿要求为模型。它帮助用户确认文章是否满足双匿名要求、文体类型(必须是综述而非实证研究)、字数限制、摘要和引用格式等所有关键规范。在最终提交前使用,确保文章符合期刊学术要求。
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学术综述图表:概念展示指南
phg-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南指导用户为学术综述文章设计概念性图表和展示。重点在于结构化复杂论点,如类型学、框架图和概念谱系,而非展示原始数据。旨在帮助作者创建具有论点、易于理解且高度可复用的学术可视化作品,提升论文的理论深度和传播力。
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选题综述价值评估指南
phg-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
195
本指南旨在提供一套严格的学术选题评估框架,用于判断一个研究主题是否具备撰写高质量理论综述的潜力。它强调一个选题必须具备足够大的文献基础、活跃的争论点、当前的时代意义,并超越某一小领域的讨论,从而避免沦为单纯的文献总结或实证描述。
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人文地理学进展文章工作流指引
phg-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
479
本工具是《人类地理学进展》稿件的流程总控器。它根据稿件的生命周期阶段、文章体裁(综述或进展报告)和选题是否足够具有综述价值,指导作者完成从选题到提交的整个撰写流程。旨在确保文章具有高度的综合性、批判性和明确的学术论点。
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哲学与公共事务写作指南
philosophy-and-public-affairs
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南帮助作者评估和优化其哲学论述,使其符合公共关注领域的学术要求。它涵盖了论证的严谨性、公共意义的关联度(如正义、生物伦理、民主等)和文章结构。适用于需要将理论分析与现实公共问题紧密结合,提升稿件学术高度的作者。
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物理评论应用投稿指南
physical-review-applied
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108
这是一个为目标投稿至《物理评论应用》的作者提供的综合指南。它帮助作者评估其论文是否成功地将基础物理原理(如量子、光子学、能源)与具体的工程技术应用联系起来,详细阐述了投稿范围、证据要求和文章结构规范。
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顶级会议论文回复指南
pldi-author-response
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146
本指南为作者提供了在顶会(如PLDI)提交论文后回复审稿人意见的系统流程。它指导作者如何根据事实错误、理论可靠性质疑和评估缺失等四个维度,对审稿意见进行分类和回应,强调在回复中必须保持绝对的客观和严谨,不得承诺超出当前工作范围的改进。
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顶级会议相关工作写作指南
pldi-related-work
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55
本指南详细介绍了如何在顶级学术会议(如PLDI)撰写“相关工作”章节。核心要求是不能简单罗列引用,必须系统性地指出本文相对于所有现有技术点的具体、可量化的“增量改进”(delta),并涵盖跨会议(如POPL, OOPSLA)的比较和正确的参考文献格式。
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顶级会议论文评审流程指南
pldi-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
169
本指南详细介绍了顶级编程语言会议(如PLDI)的完整学术论文评审生命周期。内容涵盖从初次投稿、双盲评审到作者回应、最终接受和产出物评估的每一个关键阶段。帮助作者了解程序主席的关注点、如何解决理论上的可靠性疑问,以及如何最大化论文的学术影响力。
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编译器会议论文写作指南
pldi-writing-style
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399
这是一份针对顶级编译器和系统会议论文的写作指南。它指导作者如何构建一个严谨的工程论证,核心原则包括:首先提出现有技术的“难点”(Hard Case);用机制而非形容词来解释;确保论文中的每一个论点都能在正文中找到明确的证据支持。
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