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循证文献系统综述方法指南

ppsych-literature-synthesis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
256
本指南详细介绍了严谨的系统文献综述和元科学（Meta-science）撰写方法论，适用于心理学等领域的综合性综述。它指导用户如何系统性地跨学科、跨领域收集和整合文献，方法包括滚雪球搜索、跨数据库检索以及构建证据矩阵。核心在于提升综述的全面性和科学严谨性，实现从“总结”到“综合”的飞跃。
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系统文献检索策略指南

psychbull-literature-search-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
251
本技能用于设计和文档化系统性文献检索策略，适用于撰写元分析或系统综述。它确保检索过程具备系统性、穷尽性和可重复性，需涵盖多个数据库、灰色文献和引用链追踪，并严格遵循PRISMA指南，帮助构建可信赖的研究数据池。
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开放科学透明度报告准备

psychbull-open-science-and-transparency
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345
本技能指导作者为学术论文（尤其是荟萃分析）准备完整的透明度报告包。它确保符合开放科学原则，涵盖了协议预注册、编码数据库、代码本和分析脚本的完整提交要求，是证明定量研究结果可重复性的关键步骤。
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推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation
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288
本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。
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顶级会议论文终稿准备指南

recsys-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
389
本指南详细指导作者如何将已接受的匿名学术论文，转化为最终可发表的终稿（Camera-Ready）。内容涵盖了从恢复作者信息、致谢、资金支持，到整合审稿人反馈（Rebuttal）的要求，包括进行ACM两栏格式重排、确保代码和数据仓库公开化，是学术出版流程的关键步骤。
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研究论文补充材料组织指南

recsys-supplementary
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467
本指南详细指导作者如何根据顶级会议（如RecSys）的篇幅限制，战略性地分配论文的补充证据（如消融实验、调参网格、代码）。它清晰区分了应放置在正文、计入页数的附录和匿名代码库中的材料，确保关键发现可见且符合严格的预算限制。
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推荐系统项目流程规划

recsys-workflow
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297
本技能为推荐系统（RecSys）的学术项目提供完整的项目管理流程规划。它指导用户从项目初期构思、数据锁定到最终的论文提交、匿名仓库管理、反驳撰写和最终定稿，提供了详尽的后向时间规划和关键风险点提醒，确保科研工作的系统性管理。
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REStat重现包与数据/代码政策指南

restat-replication-package
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231
本指南详细介绍了向《经济统计评论》(REStat) 提交可复现重现包的完整政策和架构要求。它指导作者如何构建包含数据、主脚本和README文件的存储库，确保稿件中的每一个结果都可以被其他研究人员追溯和重新生成。
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学术论文可复现性数据包构建

restud-replication-package
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187
详细指导作者如何为顶尖学术期刊（如REStud）准备和构建可复现性的数据和代码包。内容涵盖了标准的仓库结构、README编写规范和编码最佳实践，确保数据和代码能够被期刊的编辑在发表前完整、准确地执行和验证，保障研究的严谨性。
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系统文献检索与综合分析

revedres-literature-synthesis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
476
本流程指导用户如何进行严谨的系统性文献综述和Meta分析，特别适用于教育研究。它强调了研究证据的可靠性和可重复性，涵盖了从多数据库的系统检索、双人独立筛选、记录PRISMA流程，到构建结构化的数据提取集和最终的综合分析。
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系统综述方案与预注册

revedres-proposal-and-commissioning
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245
本指南旨在帮助用户为教育研究的系统综述或荟萃分析制定严谨的、预先设定的研究协议（Protocol）。它指导使用者在实际搜索文献前，系统性地明确研究问题范围（PICO）、纳入排除标准、检索数据库和分析模型，从而确保研究流程的高度透明性和科学性。
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SIGGRAPH补充材料结构指南

siggraph-supplementary
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309
本指南详细指导作者如何规划SIGGRAPH提交的论文内容划分：核心7页正文与补充材料。它强调结果视频的地位，提供了视频制作、全分辨率对比图库（Comparison Galleries）以及组织额外技术证据（代码、数据、证明）的最佳实践，确保所有证据的展示既有力又符合评审标准。
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