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农业系统研究定位与构建

agsy-literature-positioning
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本技能指导作者如何将研究论文准确地定位在跨学科的农业系统（AgSy）文献框架内。它要求作者不能只关注单一子领域，而是必须深入系统论证，识别系统级的未解决矛盾、方法论的提升空间，并明确指出研究的独特贡献点，从而提升文章的学术影响力。
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AI/统计学术证据包构建指南

aistats-artifact-evaluation
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本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。
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AI统计学可复现性指南

aistats-reproducibility
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本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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人类学文献定位撰写指南

amanthro-literature-positioning
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本指南旨在指导用户撰写人类学学术论文的文献定位部分。核心在于让文章超越单一子领域，与广阔的学术对话接轨。强调如何挑战主流知识体系、纳入边缘知识，并将跨学科的元素（如考古学、语言学、生物学等）结合起来，以展示出清晰、理论性的学术贡献。
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学术理论结构化构建指南

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本指南提供了一个严谨的、分步骤的学术理论构建框架，专为撰写顶级学术论文设计。它指导用户将模糊的观点转化为结构化的理论体系，要求用户明确界定核心概念（包括领域、适用范围）、阐述理论基础假设、指定变量间的关系类型（如中介、因果），并最重要的是，阐明关系背后的内在机制（即“为什么”）。这是将学术论述提升到理论高度的关键步骤。
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政治科学数据分析与报告规范

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本指南为撰写顶尖学术期刊（如APSR）的定量研究提供了严格的分析和报告标准。它涵盖了确保研究可复现性、评估结果稳健性、诚实报告不确定性（如置信区间）以及正确应用高级统计推断（如聚类和随机化推断）的最佳实践。适用于政治学、经济学等社会科学领域的实证研究人员。
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形式化验证论文写作规范

cav-writing-style
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本指南详细阐述了计算机辅助验证（CAV）领域论文的结构和科学严谨性要求。它指导作者将研究工作从简单的系统演示或基准测试报告，提升为具有形式化保证、数学精确的学术贡献，重点强调明确的适用范围、定理陈述和证明思路。
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癌症研究实验设计与验证

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本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案，尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统（体外、体内、人体）进行正交验证，详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤，以确保研究设计的严谨性。
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学术研究可复现性指南

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本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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复合材料工程期刊投稿指南

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本指南旨在帮助作者评估投稿论文是否符合《复合材料B：工程》期刊的学术标准与研究深度。内容涵盖了复合材料力学、先进制造工艺、多尺度建模和功能性复合材料等前沿领域。核心要求是研究必须展示出清晰、机制驱动的“材料到结构”的科学进步，并需要严格的定量实验数据支撑。
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医疗AI会议投稿指南

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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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公共管理选题与投稿指南

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本技能用于指导用户将宏大、模糊的公共管理领域议题，收敛为具体、可操作、具有理论深度的研究问题。它系统性地提出了从公共管理理论框架、研究问题设定到贡献点提炼的全流程指导，帮助用户提升选题的学术性和可发表性，并提供期刊匹配建议。
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