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AAAI产出物提交与评估指南

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267
本指南为作者提供了准备AAAI会议补充产出物（Artifacts）的最佳实践。它详尽指导如何构建技术附录、打包可复现的代码和数据集，并严格遵守匿名化要求（移除作者元数据和路径）。核心目标是确保外部审稿人能够使用简单、通用的方法，轻松验证论文中的所有研究结论和技术主张。
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AI论文可复现性审核指南

aaai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
386
本指南帮助研究人员提高AI学术论文的实验可复现性，适用于投稿至顶级AI会议（如AAAI）。它指导作者建立“主张-证据”对照表，详细记录模型参数、随机种子、计算成本和数据集许可，确保研究的严谨性和可验证性。
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AAAI补充材料组织指南

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455
本指南详细介绍了AAAI会议补充材料（技术附录、代码/数据ZIP、多媒体）的组织结构和提交规范。它强调核心贡献和关键证据必须保留在主论文中，附录仅用于深化论证。内容涵盖了保持双盲匿名、确保材料不可更改和提高可复现性的要求。
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自动化学报成果可复现性指南

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207
本技能指导作者为投稿《自动化学报》准备可复现的代码和数据材料。它详细讲解了如何组织和呈现匿名、可复现的实验制品，以增强控制、自动化和模式识别研究的学术严谨性和说服力，尤其适用于双盲评审流程。
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学术研究可复现性指南

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307
本指南旨在为撰写学术论文（尤其在控制和自动化领域）提供完整的可复现性框架。详细指导如何固定环境、防止数据泄露、记录关键参数和流程，确保研究结果具备极高的可信度和可重复性，以应对严谨的同行评审挑战。
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学术研究产出物提交指南

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60
本指南详细介绍了NLP研究论文的证据包（如代码、数据集、提示词、模型输出）的打包和提交要求。它强调了科研的可复现性、如何遵循负责任的NLP清单，以及在学术会议（如ACL）上进行匿名化处理和后续公开发布的完整流程。
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NLP可复现性最佳实践指南

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158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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ACM多媒体项目成果评估与发布

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441
本指南详细指导用户如何将研究代码、模型、数据集和媒体材料，按照ACM多媒体会议（ACM MM）的规范，准备成不同类型的成果。它区分了匿名评审包和公开发布的要求，涵盖了伦理道德、版权授权、可复现性和专业文档化。
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多媒体研究结果可复现性指南

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本指南旨在帮助研究人员确保多媒体领域的实验结果具备高度可复现性。它详细阐述了从代码提交、数据版本、媒体预处理参数到硬件环境记录等关键步骤，确保独立评审人员能够重现论文报告的全部结果。
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宏观经济经验识别方法指南

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480
本指南为宏观经济学顶级期刊提供了严谨的经验识别方法论标准。它详细介绍了结构VAR（SVAR）、局部投影（LP）、高频和微观数据等高级计量方法。核心目的是帮助作者明确论证数据如何映射到动态因果对象（如脉冲响应或乘数），系统性地解决内生性、预期效应和结构性断裂等关键问题，确保研究结果的可靠性和可复现性。
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AEJ宏观经济复现包准备指南

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271
本指南用于构建提交至美国经济学期刊（AEJ: Macro）的宏观经济学论文复现包。它帮助作者确保研究的完整可复现性，涵盖原始数据、模型模拟代码、估计过程和结果可视化步骤，满足AEA严格的投稿要求。
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经济学期刊投稿预审指南

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423
这是一份为投稿美国经济期刊宏观经济学版（AEJ: Macro）撰写的综合预检清单。它指导作者从格式、费用、作者披露声明到数据代码可复现性等多个维度进行全面核对，确保论文在正式提交前达到期刊的所有学术和流程要求。
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