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并行系统实验设计指南

ppopp-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
493
本指南详细介绍了设计顶级并行系统和算法评估实验的严格方法论。它强调贡献必须同时满足“双重标准”：既要证明并发正确性（如线性可观察性），也要证明可量化的可扩展性（如强/弱扩展）。内容涵盖了建立强基线、测量规范（如方差、线程固定）以及应对高性能计算领域审稿人质疑的详细操作流程。
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心理学理论模型构建

psychrev-theory-construction
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能指导用户构建心理学学术论文中的理论框架和正式模型。它提供了一个严谨的流程，帮助研究人员将模糊的直觉转化为明确、可操作的理论结构。学习界定核心假设、阐述因果机制，并将模型形式化为数学方程或概念模型，确保理论的推导性和科学严谨性。
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公共行政期刊投稿匹配度评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能用于指导研究人员评估其公共行政项目是否符合顶级学术期刊（如《公共行政评论》）的高标准。它帮助研究者确保作品不仅能提升学术理论，更要为现实中的公职管理者和政策制定者提供可操作的、具有说服力的实践证据。是项目定稿和精准定位的必备工具。
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学术研究与实践结合写作指南

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本指南用于优化公共管理学期刊（PAR）论文的写作风格。它指导作者如何确保文章内容既能被学术界学者理解，又能为一线实践者提供具体的指导。核心在于构建“研究与实践的桥梁”，提炼出可操作的实践证据，并严格控制文章的篇幅、格式和论证的焦点。
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经济学研究数据与代码复现政策

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南规定了学术期刊提交计算和实证论文的严格政策。它要求作者提供充足的数据、源代码和详细文档（包括运行顺序、随机种子和操作系统信息），以确保研究结果能够被他人完全复现，符合如Elsevier Option C等国际学术标准。
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教育研究综述主题选择指南

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本指南提供了一个系统化的流程，帮助研究人员评估潜在的教育研究综述（RER）主题是否具备发表潜力。它通过四个关键的适用性测试（教育重要性、成熟度、当前综述需求、范围可操作性）来判断选题的价值和深度，确保研究成果能真正推进学术理解，避免盲目投入。
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学术期刊定位与投稿指南

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该技能旨在帮助研究人员评估稿件是否符合特定、实践导向的学术期刊的投稿要求。它提供结构化修改建议、关键证据（如专利质量、数据分析）要求，并指导用户进行官方投稿流程核验，确保研究成果的学术性和可操作性。
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发出结构化智能体状态信号

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本工具允许工作单元（Agent/Desk）以结构化的JSON格式发出状态信号。这些信号用于实时更新仪表板，帮助操作员或协调员了解工作单元的当前状态、遇到的障碍（如阻塞、意见分歧）或完成程度。它支持记录进程关键点和独立的成果评估信号，提升协作透明度。
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方法论贡献声明撰写指南

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本指南指导作者如何撰写和界定社会科学研究的方法论贡献。它强调必须明确指出现有方法（incumbent）的局限性、自身方法的修复机制，以及所需付出的成本，确保贡献的范围是具体、可操作且成比例的，避免空泛的“一般框架”论述。
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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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系统项目投稿方向选择指南

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这是一个系统项目选题和投稿方向的指导工具。它帮助研究人员评估项目是否具备“可提取的原则”、“实际实现”和“量化证据”这三个核心要素。通过分析项目的中心焦点（如存储、网络、操作系统原理），推荐最适合的顶级学术会议投稿路径。
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UIST论文实验设计指南

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本指南为提交到顶级人机交互会议（如UIST）的论文提供严谨的实验设计框架。它指导作者如何根据系统的核心主张，选择匹配的评估方法，强调从操作系统层面到技术细节的严谨性。内容涵盖：证据匹配、操作范围测试、报告分布统计、消融实验设计等，确保评估的科学性和可信度。
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