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负责任的NLP可复现性核查表
eacl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
272
本核查表用于审计自然语言处理(NLP)研究论文,确保文章中的所有结论和声称(例如超参数、计算资源、提示词、数据来源等)都具有充分的证据支持和可复现性。它严格遵循学术界的高标准,旨在提高AI研究的透明度和严谨性。
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EACL论文提交审核指南
eacl-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
这是一份针对向EACL提交论文的作者的全面预提交审核指南。它详细覆盖了格式合规性(如内容页数限制、必填“局限性”部分)、严格的匿名化要求、强制性声明(如负责任的NLP清单)以及关键的提交流程和时效性陷阱。使用本文档确保论文满足所有学术会议的要求,避免初审阶段被拒。
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ECCV学术论文评审流程指南
eccv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
304
本指南详细描述了学术会议(以ECCV为例)完整的论文评审生命周期。内容涵盖了从论文提交、审稿、反驳、到AC讨论和最终决策的全过程,重点阐述了共作者责任制、LLM使用政策、评审团结构以及影响最终结果的关键策略点,是目标顶会研究人员必备的流程参考。
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EMNLP投稿审核与指南
emnlp-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
151
本指南全面概述了向EMNLP(通过ACL Rolling Review)投稿论文的严格要求。内容涵盖模板合规性、长短篇幅限制、必备的局限性声明、双盲匿名化技巧、负责任NLP检查表填写以及防范引用幻觉等关键步骤。使用本指南确保投稿符合会议最新的学术规范。
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负责任AI项目投稿路径选择
facct-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
185
本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法,帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献,防止负责任AI的伦理论述流于表面。
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AI学术论文投稿流程管理
facct-workflow
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409
这是一份用于管理跨学科、负责任人工智能论文投稿的综合项目流程指南。它提供了一个详细的倒推时间表,涵盖了从初步摘要注册、文献回顾到修改、定稿提交和最终会议展示的每一个关键里程碑,特别强调了伦理考量和学术规范流程。
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游戏与经济行为期刊投稿流程指南
geb-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
354
本指南详细介绍了《游戏与经济行为》期刊独特的投稿和审稿流程。它清晰地解释了“责任编辑”(Editor-in-Charge)的角色、匿名顾问编辑和审稿人的职责,并描述了其单匿名评审模式。帮助作者了解期刊的高标准要求、较低的发表几率,从而在投稿前改进手稿。
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ICCV会议审稿流程详解
iccv-review-process
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141
本指南全面模拟了ICCV的投稿、审稿到决策的完整流程(3月-6月)。内容详细介绍了作者在审稿过程中的责任、对审稿人滥用行为(如使用LLM)的问责制,以及如何根据不同类型的审稿意见制定策略,包括利用“Findings”工作坊。
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学术会议论文全周期管理流程
interspeech-workflow
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105
这是一份为管理高风险学术会议论文(如INTERSPEECH)而设计的全周期项目管理指南。它详细描绘了从初稿撰写、提交截止日期到最终展示的整个严谨年度周期。本指南概述了关键里程碑、责任人分配、潜在风险模式和倒推规划,确保项目按时、高质量地完成。
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法律规则的理论与模型构建
jle-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
297
本指南为学术研究者提供了将经济学理论系统化地融入法律研究的框架。它指导如何对法律规则(如威慑、责任、谈判)构建模型,以生成可检验的预测或最优的福利结果。核心原则是模型必须清晰地指出背后的经济机制,而不是简单地增加数学复杂性。
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顶级期刊投稿与审稿流程指南
jmgmt-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
500
本指南详细解读顶级学术期刊(如JOM)严谨的匿名、多轮次审稿流程。内容涵盖初审、外部同行评审、责任编辑的作用,以及如何准确解读复杂的决定信。帮助作者在投稿前设定准确的预期,优化修改策略。
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医疗健康机器学习会议投稿指南
machine-learning-for-health
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126
本指南专为将机器学习应用于医疗健康领域的作者设计。它提供了一套完整的投稿策略,帮助作者将研究成果精准地定位到顶级AI会议的要求框架中,重点关注生物医学数据的处理、临床预测的有效性以及负责任的评估标准。
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