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机器人研究可复现性指南

icra-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
427
本指南为机器人学研究人员提供了全面的方法论，指导如何打包和记录复杂的科研产物（包括算法代码、仿真环境、硬件设计、数据集和实验日志）。旨在确保研究具有高度的可复现性，帮助作者遵循“五分钟怀疑论者标准”，实现从投稿到公开的完整生命周期管理。
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机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本文为机器人学研究论文提供了达到高标准科学可复现性的指南，尤其强调了硬件实验的验证过程。它提出了一种分层验证体系，将结果分为“可重跑”（代码和仿真）和“可审计”（硬件日志和协议）。指南指导研究人员建立完整的硬件规格清单，记录原始传感器数据包，并诚实地报告系统中的确定性与随机性，确保研究成果的透明度和可验证性。
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机器人研究证据包评估指南

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108
提供一套结构化的指南，帮助研究人员为机器人学论文（如IROS）准备完整的证据和数据包。涵盖了硬件清单、运行日志、配置参数、代码和数据集等多个层面，确保研究成果的科学性、可复现性和可审计性，以应对审稿人的严格质疑。
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IROS机器人可复现性指南

iros-reproducibility
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178
本指南为机器人学研究提供了严格的复现性报告标准，解决了机器人研究与传统机器学习的差异。它要求作者必须将所有实验结果和声明明确标注为“可重跑（Rerunnable）”或“可审计（Auditable）”。内容涵盖硬件规格记录、仿真到现实的差距分析、详细的实验日志，以及一份诚实的可用性声明，确保研究的严谨性和透明度。
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OSDI系统可复现性溯源记录

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
这是一个用于确保系统研究结果可复现性的专业框架。它要求在整个实验生命周期中，维护一个全面的、机器可读的溯源日志（provenance ledger）。该日志必须记录硬件配置、软件依赖、工作负载轨迹和测量策略等所有细节，从而防止研究成果在时间推移中发生偏差，保证结果的可验证性。
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科学测量结果可复现性指南

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290
本指南旨在为编译和运行时系统提供科学、严谨的实证评估标准，符合SIGPLAN的严格要求。内容涵盖了暖机周期（warmup）、方差和置信区间报告、基准选择的原理性、工具链版本锁定以及跨平台有效性等关键点，帮助用户建立可供学术发表的、可验证的测量协议和环境日志。
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推荐系统成果物打包与复现

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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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学术数据和结果复现指南

rof-replication-and-data-policy
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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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机器人研究可复现性指南

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96
本指南旨在确保机器人学研究论文的科学可复现性。它将证据结构化为不同“可复现性层次”（如可重运行、可审计），明确区分了计算部分（代码、种子）和物理部分（机器人、环境、人为流程）。指南要求提供平台日志和原始试验记录，将学术论文中的信任声明转化为可验证、可审计的证据链。
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学术论文补充材料汇编指南

rss-supplementary
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194
本指南详细介绍了科学会议论文补充材料的最佳实践，旨在确保主论文的自包含性。内容涵盖了如何将原始数据、失败日志和机器人视频转化为可信的证据附件。重点包括媒体匿名化处理、维护存档的完整性，以及构建附录结构以深化信念，同时又不使其成为理解核心主张的必须条件。
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SIGIR论文投稿审核指南

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132
本指南是为SIGIR会议论文投稿设计的全面审核清单。它指导作者进行提交前的关键检查，涵盖了全/短文体的格式要求、数据匿名化处理（如移除系统名称和日志来源）、跨轨道提交政策、AI使用披露，以及常见的导致拒稿的误区。
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学术论文成果物打包指南

wsdm-artifact-evaluation
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233
本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。
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