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SODA论文实验验证规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南为投稿SODA（离散算法专题研讨会）的理论计算机科学论文作者提供详细规范。它阐述了理论论文与实验验证的界限，指导作者如何诚实地纳入数值证据。内容涵盖了实验设计、实例生成纪律、明确的证据等级标记（说明、证据、动机）以及论文的正确投稿分流，以确保学术严谨性。
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顶级会议作者回复指南

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本指南教您如何在顶级学术会议（如SOSP）的评审阶段撰写受限的作者回复。重点在于纠正事实性错误和回答评审人的直接问题。必须严格遵守字数限制，且严禁引入新的实验数据或承诺未来的工作，确保回复专业、精准、有理有据。
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系统论文评估实验设计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
310
本指南指导系统论文作者撰写严谨的评估部分。它强调将论文中的每一个技术主张（Claim）都映射到可验证的实验。内容涵盖建立公平的基线系统、结合微基准测试、端到端工作负载和生产级轨迹数据，并指导如何诚实地报告性能分布尾部、方差和开销，确保研究的科学性和可信度。
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系统实验可复现性指南

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214
这是一份针对操作系统和复杂系统研究的严谨方法论指导。它详细介绍了如何固定实验环境（包括操作系统、固件和硬件），自动化数据采集，并确保所有图表均通过脚本生成。其目的是确保实验结果具备高度可审计性和完全可复现性，应对学术评审中的挑战。
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社会心理学研究设计论证

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212
本技能旨在帮助研究人员系统地论证其社会心理学研究设计（涵盖实验、量表调查、观察等）。它强调将理论假设与实证证据建立可靠的联系，尤其关注“社会结构与个体”的关联。内容覆盖了从定性到定量的全流程方法论思考，指导用户识别设计的局限性及替代解释，从而极大地提升论文的严谨性和说服力。
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科学论文严谨实验设计与证据呈现

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478
本指南为投稿至顶级科学期刊的作者提供实验设计与证据呈现的综合指导。核心原则包括：确保证据与论文主张完全匹配；进行公平、有代表性的基线对比；严格区分仿真、半实物和实测结果的来源；并从统计学和消融实验的角度提升证据的严谨性，适用于多子学科的学术研究。
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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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论文内容结构与附件分配指南

ssi-supplementary
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340
本指南详细阐述了投稿学术论文的结构化原则，指导作者如何合理划分核心论证、冗长推导、额外实验和多媒体附件。核心原则是：决定论文贡献的科学证据，必须完整呈现于正文部分，确保审稿人仅阅读正文也能理解文章的核心价值。
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学术论文投稿全流程指南

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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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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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研究设计与因果识别方法

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300
本指南是一份全面的学术研究设计方法论工具箱，旨在帮助用户构建具备高可信度因果识别性的研究。它详细介绍了一系列高级计量经济学模型，包括双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和实验设计，核心目的是解决变量间的内生性问题，从而准确推断因果关系。
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