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搜索 可复现性 ，共找到 425 条记录
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经济学研究可复现性包

wber-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
230
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。
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网络会议成果物提交与评估指南

webconf-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
388
本指南详细介绍了在大型网络会议（如WWW）投稿时，如何构建和提交可复现的科研成果物。它涵盖了从数据版本控制、知识产权（如数据许可）、到设计抗网络删除（takedown-resilient）的完整流程，确保学术研究的长期可追溯性和可验证性。
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网络会议可复现性指南

webconf-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
294
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。
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世界政治数据分析与报告规范

wp-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
392
本技能旨在指导作者在进行世界政治学等高标准学术研究时，执行和报告严谨、可复现的定量和混合方法数据分析。它重点涵盖了报告不确定性、确保结果鲁棒性、进行跨国推断以及通过三角验证整合定性证据等学术规范，以满足顶尖期刊的发表要求。
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学术数据透明与可复现性政策

wp-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
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。
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学术论文成果物打包指南

wsdm-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
233
本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。
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网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
448
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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研究结果可复现性验证

rt-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
476
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。
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文献引用与参考文献管理

citation-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
338
本技能提供系统性的学术研究和写作支持。用户可以使用它在谷歌学术、PubMed等数据库搜索文献，从DOI、PMID等标识符提取准确的元数据，验证引用信息，并生成格式规范的BibTeX条目。这对于确保研究的可复现性和提高引文准确性至关重要。
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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
281
提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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学术研究成果结构化评估

scholar-evaluation
affaan-m/ECC
373
本技能提供了一个全面、可复现的学术评估框架，用于评估研究论文、提案、文献综述等学术成果。它涵盖了包括问题、方法论、数据证据、分析深度和引用质量在内的九个关键维度，能帮助用户系统性地提供结构化、专业化且极具指导性的反馈，从而提升学术和研究的整体质量。
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软件缺陷重现证据生成

bug-reproduction-brief
github/awesome-copilot
247
该技能旨在帮助开发人员和QA工程师，将模糊、间歇性或描述不完善的Bug报告，转化为最小化、可复现且证据确凿的缺陷重现报告。它指导用户隔离精确的失败条件，区分期望与实际行为，并将问题缩小到最小的失败测试案例，确保在进行修复前完成准确诊断。
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