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ICALP会议投稿审核指南
icalp-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
96
本指南为作者准备ICALP(EATCS国际会议)投稿的完整审核清单。内容涵盖了提交的关键学术流程,包括选择正确的投稿赛道(A或B)、理解两阶段截止日期(摘要注册和全文提交)、遵守15页正文限制,以及执行轻量级双盲匿名性检查,以防止泄露身份元数据。在最终上传前必读。
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学术论文内容结构划分指南
itcs-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
本指南详细介绍了科学论文的内容结构化规则,指导作者如何将核心内容(如定理、证明和动机)合理地分配到论文正文、附录和外部预印本(arXiv)三个部分。其核心原则是:所有用于决定论文接受与否的关键证据,必须包含在提交的PDF中,防止审稿人依赖外部未阅读的预印本。
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语言学论文投稿适用性评估
language
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
283
本技能用于评估语言学研究论文是否具有足够的广度和通用性,适合投稿至语言学协会的旗舰期刊《Language》。它指导作者确保研究有明确、跨领域的论点,并由严谨的、普遍适用的语言学数据或论证支撑,防止文章范围过于狭窄。
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OSDI系统可复现性溯源记录
osdi-reproducibility
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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POPL论文投稿审计指南
popl-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
205
这是一份为顶级学术会议(如POPL)准备投稿的综合指南和检查清单。它指导研究人员遵守严格的格式要求(如25页限额、acmsmall格式),维护完全双盲匿名性,防止作者身份泄露,并帮助管理复杂的学术投稿流程和截止日期。
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综述全面性与平衡性评估
revedres-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本工具用于系统性综述或元分析的严格质控,指导用户进行深度检验,确保研究结论的全面性和稳健性。它要求进行饱和度证据验证、偏倚风险评估,以及异质性、发表偏差等高级统计分析,防止报告结果出现遗漏或方法学上的缺陷。
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SoCC论文投稿审核指南
socc-submission
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486
这是一份针对ACM SoCC(云计算研讨会)研究论文提交的综合审核指南。内容涵盖独特的两轮投稿周期、严格的ACM格式要求(12/6页,acmart模板)、双匿名评审机制、防止身份泄露的细节,以及确保系统和数据可复现性,帮助作者在投稿前做好万全准备。
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理论边界条件:界定理论适用范围
soctheory-boundary-conditions
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
339
本指南用于指导用户为社会学理论(ST)明确界定其范围、领域和固有局限。它强调将理论限制提升为强有力的理论主张,而非简单的免责声明。用户需从三个维度(实质范围、分析层面和历史背景)系统性地界定理论的适用条件,从而有效防止理论过度泛化,使理论论证更加严谨和深刻。
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理论论文证明可复现性标准
stoc-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南提供了确保学术论文证明可复现性的严格标准,尤其针对证明内容分散到多个文档(如摘要和完整版)的场景。核心在于使用单源构建方法,防止定理表述漂移,确保所有数学声明具备最高的独立可验证性,是理论计算机科学研究的必备流程。
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YLJ学术引文和脚注审计
ylj-footnotes-and-cite-check
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
198
本工具旨在对法律期刊稿件的脚注和引文进行终极审计。它严格检查每个引用的存在性、精准支持点、蓝皮书格式,确保所有引用都与文中所述观点完全匹配,是投稿前防止学术引用错误的关键步骤。
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日志PHI脱敏与安全防护
enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士,用于防止受保护的健康信息(PHI)泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行,通过正则表达式脱敏结构化标识符(如SSN、邮箱),并使用模型处理自由文本PHI,确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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去标识化泄漏检测门禁
gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
279
该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化(召回率下降)或是否泄露了关键的个人身份信息(PHI)。通过失败构建,确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并,从而防止数据泄露。
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