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学术论文表图排版规范指南
mw-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
202
本指南旨在提供高标准学术期刊的表格和图形排版规范。它详细规定了从原始统计数据输出到最终发表版式的各项要求,包括三线表结构、列数限制、标准误的正确标注,以及图形的分辨率和配色要求。用于确保论文表图专业、规范,避免审稿人提出的格式问题。
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国际肿瘤综述期刊投稿指南
nature-reviews-clinical-oncology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
318
本指南帮助作者判断其权威的临床肿瘤学综述或观点是否适合《Nature Reviews Clinical Oncology》。详细介绍了要求的综述深度、适用范围、投稿模式(如邀请或提议),并强调该期刊不接受原始研究数据,确保稿件符合权威综述的标准。
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自然科学评论药物发现投稿指南
nature-reviews-drug-discovery
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南帮助作者判断其药物发现综述或分析是否符合《自然科学评论药物发现》的高标准。强调内容必须是权威的、具有综合性的综述,核心在于整合生物学机制、临床证据和开发管线,而非原始研究数据。适用于撰写投稿预提案。
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环境科学综述投稿指南
nature-reviews-earth-and-environment
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
271
本指南为计划向《自然综述地球与环境》投稿的作者提供全面指导。它详述了该期刊独特的综述模型,强调文章必须进行知识综合、仲裁和前瞻性议程设置,而非报告原始数据。内容涵盖了主题范围、文章结构和必备的投稿前咨询流程。
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高影响力科学论文结构框架
ngeo-results-framing
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
172
本指南为作者提供了一套系统化的方法论,帮助将原始科学数据和多个发现,提炼成一个具有单一核心论点、全球意义,且适合顶级期刊的科学叙事。重点在于确定唯一的“核心突破点”,构建“Here we show”式的摘要,并确保文章开头能够立即传达其对地球系统的重大意义。
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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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组织研究数据分析与证据呈现
orgstud-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
387
本指南用于组织研究(OS)论文的数据分析和证据呈现。它强调必须具备高度的分析透明度,清晰展示原始数据到理论主张的推理过程。内容覆盖了定性研究的编码规范(数据到理论梯子)、流程模型的构建,以及稳健的定量分析检查,确保研究的严谨性。
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学术论文证据展示与结构化图表构建
orgstud-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
239
本指南旨在指导用户构建学术论文中严谨且可供审阅的证据展示(Exhibits),特别适用于组织研究和过程模型论文。通过学习如何构建数据-理论证据表、包含明确机制的过程模型和数据结构图,确保研究的推论过程从原始数据到理论建构是清晰、可追溯的,从而大幅提升论文的方法论严谨性。
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研究论文结构化导入与知识库构建
ov-add-paper
volcengine/OpenViking
112
这是一个用于将原始研究论文(PDF或URL)自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程:深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证,最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。
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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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数据与代码可用性指南
pnas-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
本指南详细介绍了学术出版物中对研究数据和分析代码的最高可用性标准。它指导用户如何将原始数据(序列、结构、数据集)和代码上传至指定的公共存档库(如GEO, Zenodo),并获取永久识别码(DOI/登录号),以确保研究成果的高度可重复性和透明度。
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数据与代码公开可及性要求
pnasnexus-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本文档遵循开放科学原则,指导研究人员满足期刊强制的开放数据和代码公开要求。需将所有原始数据、分析代码和图像等材料存入公共、可追溯的存储库(如Zenodo、GEO),并使用DOI或登录号进行引用,杜绝仅使用“可应要求获取”的声明。
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