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学术论文证据展示与结构化图表构建

orgstud-tables-figures
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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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数据与代码公开可及性要求

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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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数据透明与研究可复现性指南

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317
本指南详细介绍了向《人口与发展评论》（PDR）提交稿件时，关于数据透明度和研究可复现性的各项高标准要求。内容涵盖了撰写数据可用性声明、使用FAIR存储库、记录代码版本以及处理受限数据的详细流程，确保研究成果具备高度的严谨性和可追溯性。
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QJE论文可复现性数据包

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88
本工具旨在帮助作者构建符合《经济学季刊》（QJE）要求的论文可复现性数据包。它提供了一个完整的框架，要求作者系统地组织原始数据、分析代码和处理流程。最终目的是确保任何研究人员都能通过运行该包，完全、准确地重新生成论文中所有的图表和数据结果，以满足顶尖学术期刊严苛的数据可追溯性和复现性标准。
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系统综述透明度与可重复性

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424
本指南详细介绍了如何提高系统综述和元分析的科学严谨性，确保研究过程完全可追溯和可重复。核心要求包括遵循PRISMA和MARS等报告标准，量化编码信度，并分享所有开放材料，如搜索代码、数据集和分析代码，以保证研究的透明度。
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学术数据和结果复现指南

rof-replication-and-data-policy
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476
本指南详细介绍了学术论文提交时的数据复现和代码共享政策。它指导用户如何准备完整的复制包，包括处理专有数据（使用伪数据集和日志），撰写数据可用性声明，确保所有研究结果的完全可追溯性，从而降低出版风险。
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学术论文重投回复指南

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本指南为作者提供了撰写学术论文重投（Resubmission）回复的系统方法论。它指导用户将审稿意见视为必须完成的“合同”，要求通过提供新的测量数据和实验结果来关闭每一个疑虑，避免空泛的辩论性论述。核心是构建“改变图”（Change-map），确保回复具有高度的专业性和可追溯性。
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系统研究可复现性指南

sigmod-reproducibility
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本指南为数据系统和相关领域的研究人员提供了实现学术论文可复现性的方法论。它强调必须对每一个实验结果的来源进行严格追溯，要求记录代码版本、配置参数、数据集、工作负载和硬件环境等五个关键维度。指导作者报告分布统计量和维护“可复现性负债表”，以应对严格的同行评审。
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方法论理论撰写与属性校验

smr-derivation-and-properties
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378
这是一份用于撰写高水平学术论文方法论章节的指南。它指导作者如何系统化地构建和验证统计方法的理论推导过程，要求所有假设、估计量和属性（如一致性、效率、偏差）必须明确阐述、可追溯，并与仿真或实证检验挂钩，从而确保理论的严谨性。
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STOC论文证据与产物评估指南

stoc-artifact-evaluation
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97
这是一份针对理论计算科学论文的详细指南，指导作者如何准备和提交论文的证据物（包括证明、证书和代码）。它详细说明了在顶级学术会议（如STOC）发表论文时，应如何规划和呈现论文的完整版本，确保论证的严谨性和可追溯性。
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高级计量估计与稳健性报告

tar-data-analysis
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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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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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