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研究透明度与数据可重复性指南
commres-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
408
本指南帮助作者了解并准备提交学术论文所需的所有透明度材料。内容涵盖数据可用性声明、开放数据和材料的提交、预注册计划(preregistration)以及如何处理受限数据路径,确保研究过程具备高度的可重复性和可验证性。
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纯与应用数学期刊投稿指南
communications-on-pure-and-applied-mathematics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
164
这是一个为作者准备的投稿指南,用于判断论文是否适合投递到《纯与应用数学通信》。它指导作者评估其工作(特别是在偏微分方程、分析和数学物理领域)的理论深度、数学严谨性及投稿范围,涵盖了投稿标准和最佳实践。
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比较文学学术写作指南
comparative-literature
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
本指南为撰写比较文学类学术论文提供要求和框架指导。它强调论点必须建立在跨越多个国家和语言传统的比较之上,而不能仅是装饰性的并置。涵盖了世界文学、翻译研究、跨语言分析等前沿领域,帮助作者确保作品达到高水平的学术标准。
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《生物保护》投稿与审稿流程指南
conbio-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
166
本指南深入解析《生物保护》期刊的同行评审流程,涵盖双盲评审标准、编辑筛选要求和专家评审重点。它指导作者如何重构稿件,使其明确展示生物保护意义、创新性和可转移的实践启示,帮助作者提前规避常见的投稿失败模式。
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学术论文可复现性评估
conext-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
该指南描述了将接受的学术论文转化为可选ACM可复现性徽章的流程。它指导作者完成严格的评估周期,从提交前的参与确认到提供详细的工件描述。核心目的是证明研究成果在可用性、功能性、可重用性和可复现性方面都是可靠和透明的。
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医疗AI会议投稿指南
conference-on-health-inference-and-learning
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425
本技能旨在为医疗健康领域的AI研究提供专业的投稿策略指导。它帮助作者评估论文是否适合CHIL等顶级会议,并指导如何将通用的计算机科学叙事重构为具有临床基础、强调公平性、鲁棒性和部署约束的健康机器学习贡献。
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MLSys会议投稿定位与策略
conference-on-machine-learning-and-systems
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
433
本指南旨在指导作者将机器学习系统论文定位到MLSys的顶级会议标准。它详细阐述了该会议对系统级贡献(如训练/推理基础设施、编译器、数据系统和硬件感知ML)的特定要求。帮助作者学习如何重构论文叙事,强调其对模型能力、成本、可靠性或部署规模的实际系统影响,以抓住审稿人的关注点。
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现代日本经济期刊投稿指南
contemporary-economy-of-japan
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
470
本技能为投稿《现代日本经济》期刊提供专业的学术定位、结构和方法论指导。它重点关注日中比较经济、区域合作、产业政策和宏观经济,帮助用户确保稿件具备足够的理论深度和系统证据,避免流于时事评论。
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CSCW研究可复现性与透明化指南
cscw-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本指南提供了在人机交互(HCI)和CSCW领域提升研究可复现性和透明度的标准。它指导用户如何记录非共享数据(如访谈、日志分析),强调建立完整的分析流程、决策记录和证据链,从而极大地增强学术研究的严谨性与说服力。
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计算机科学论文可复现性指南
csj-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
376
本指南为投稿至《计算机科学》期刊的作者提供全面的实验可复现性规范。从环境依赖锁定(如Dockerfile、随机种子)到数据防泄露,详细指导如何构建一个完整的复现包,确保审稿人能从原始数据出发,一键复现论文的所有主要结果。
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数据和代码可重复性标准
demog-data-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南详细介绍了学术论文(尤其是人口学领域)所需满足的数据可用性和代码可重复性的高标准。它强调将数据存入符合FAIR原则的持久化存储库,提供带有版本控制的主脚本,并清晰记录受限数据的访问条件,以确保科学研究的透明度。
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人口学期刊稿件审稿流程指南
demog-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
51
本指南详细介绍了《人口学》期刊的投稿和评审流程。它涵盖了双盲评审制度、编辑/副编辑的预审机制,以及论文容易被直接拒稿(desk-reject)的风险点。通过对稿件进行模拟测试,作者可以在提交前主动优化论文,确保方法论的严谨性,提高发表几率。
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