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社会心理学数据分析规范

spq-data-analysis
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373
本指南旨在为社会心理学研究提供一套完整的分析和报告规范。它指导用户如何进行严谨的统计分析，确保结果在专家评审中具备可信度和稳健性。内容涵盖不确定性报告、测量质量评估、稳健性检验、适宜的推断方法（如多层模型）以及如何将统计发现与理论结构紧密关联，强调方法论的严谨和结果的可复现性。
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学术论文代码与数据复现指南

ssi-artifact-evaluation
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166
本指南为投稿作者提供了一套全面的最佳实践流程，指导如何为学术论文准备可复现的代码和数据。它强调在缺乏强制“制品徽章”制度的情况下，如何主动提供结构化、可查阅、可复现的材料，撰写诚实声明，以提升研究成果的可靠性和学术影响力。
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科学论文可复现性与实验规范

ssi-reproducibility
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141
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。
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学术论文投稿全流程指南

ssi-workflow
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84
本技能提供了投稿至顶级学术期刊的全流程指南。它系统地梳理了从选题定位、论文框架构建、实验可复现性保障、投稿准备到三审校稿、最终发表的每一个关键阶段，旨在帮助研究人员规避发表中的常见流程错误，提高论文成稿和发表的成功率。
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理论论文证明可复现性标准

stoc-reproducibility
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337
本指南提供了确保学术论文证明可复现性的严格标准，尤其针对证明内容分散到多个文档（如摘要和完整版）的场景。核心在于使用单源构建方法，防止定理表述漂移，确保所有数学声明具备最高的独立可验证性，是理论计算机科学研究的必备流程。
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成果物提交与评估指南

tacas-artifact-evaluation
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352
本指南详细介绍了学术会议（TACAS/ETAPS）的成果物（Artifact）提交和评估流程。它阐述了包含工具演示和研究案例的强制性两轮评估机制。作者必须确保成果物具备高度的可复现性，并按照标准打包，以获取“可用”、“功能”、“可重用”等徽章，确保在清洁虚拟机环境下的兼容性。
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形式化验证实验评估指南

tacas-experiments
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280
本指南提供了形式化验证工具和算法实验评估的最佳实践。它强调使用共享的社区基准，确保与最强的基线进行公平比较，详细报告所有指标，验证结果的可靠性，并保证所有实验结果在干净环境中可复现，以指导撰写高质量的工具论文。
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学术研究可复现性指南

tacas-reproducibility
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307
本文档指导作者如何构建具有高度可复现性的技术论文和配套成果。它详细阐述了从环境打包（如Docker）、构建“声称-脚本”映射，到定义可复现性级别（如一键式），确保审稿人能够在干净的虚拟机上重建所有实验结果，这是顶级会议的强制性要求。
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TACAS学术论文撰写规范

tacas-writing-style
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321
这是一份为提交给验证领域专家的学术论文提供的综合撰写指南。它强调必须在第一页明确阐述核心贡献，必须明确提出正确性保证（soundness claim），并要求所有实证证据都必须配有公平、可复现的基准测试。指导作者根据论文类型匹配正确的结构和规范。
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高级计量估计与稳健性报告

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450
本指南旨在指导学术研究人员进行严谨的实证分析报告。内容涵盖了从选择合适的计量模型（如双重差分、2SLS、RDD）到处理固定效应、进行稳健性检验（如安慰剂检验、替代样本）的全部流程，并特别强调了顶级期刊所要求的数据可追溯性和代码可复现性，确保研究结果的可靠性。
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科学成果可复现性交付指南

uai-artifact-evaluation
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216
本指南详细介绍了为机器学习论文准备可复现的补充材料包（代码、数据、求解器）的方法论。目标是创建匿名、自包含的压缩包，使审稿人能够在极短时间内独立验证论文中的概率推理和科学主张的可靠性。内容涵盖了匿名化处理、结构化文档编写和数据许可管理等最佳实践。
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人工智能科学可复现性指南

uai-reproducibility
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84
本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。
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