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综述透明度与可重复性文档
arsoc-transparency-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
480
本指南旨在指导作者如何系统性地记录文献综述的严谨性。它指导用户建立全面的“覆盖记录”(Near-PRISMA),详细说明文献检索和筛选流程,并确保综述中进行的任何定量合成(如元分析)都能通过公开存储数据和代码来实现完全可重复性。
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艺术史论证构建
artbull-argument-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
287
本技能旨在指导用户将艺术品视觉观察和档案文献证据,提炼成一个持续的、可辩驳的学术论点。它帮助用户明确提出一个可质疑的论点(即中心论点),阐述其学术重要性(论证意义),并系统地构建证据链,确保从“所见”到“所解”的每一步推理都有充分的理由。适用于初稿描述性强但缺乏核心论点的情况。
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艺术史证据与来源处理
artbull-evidence-and-sources
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
339
本技能指导艺术史学者如何收集、权衡和严谨引用非视觉证据,包括档案记录、物权流转(Provenance)、原始文献和技术分析报告。它确保所有的艺术史论点都建立在可验证、可追溯的可靠来源之上,防止论述基于空泛的臆测。
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艺术出版物图片与权限管理
artbull-images-and-permissions
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
65
本技能指导作者完成艺术史出版物中的图片获取和版权许可的流程。它详细介绍了如何识别版权持有人、区分合理使用与付费授权、获取全球版权范围,以及准备高分辨率素材。核心要求是在撰写文章的初期就启动许可流程,避免因版权问题导致出版延误。
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艺术史学术投稿评审指南
artbull-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本指南详细介绍了艺术史领域严谨的“双盲同行评审”流程。它指导作者掌握专家评审员关注的关键要素,包括论点的原创性、深入的视觉分析、文献证据的可靠性等。了解这些标准有助于作者预判潜在的学术质疑,从而大幅提高稿件的学术质量,实现最佳的投稿准备。
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学术稿件修改与回复指南
artbull-revision-and-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
226
本指南详细指导作者如何针对学术稿件的修改与回复流程。它教授如何结构化地回应同行评议意见,确保每一个评论都得到点对点的解决,同时严守学术的严谨性、双盲匿名性,并保护核心论点。内容侧重于解决意见冲突和管理新图像的权限。
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艺术公报投稿预审指南
artbull-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
这是为艺术公报(The Art Bulletin)作者准备的最终投稿预审清单。它详细指导作者如何检查和修正手稿、摘要、插图、封面等所有文件,确保符合期刊要求的双盲匿名化、文件格式(必须为Word)、字数限制和学术规范,防止稿件因格式问题被退回。
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艺术作品视觉与形式分析
artbull-visual-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
287
本指南介绍了艺术史学中至关重要的“仔细观察”方法论,用于撰写学术论文。它指导用户系统性地分析作品的构图、笔触、材质和尺度,帮助作者将观察到的描述提升为具有论证力的诠释。所有视觉论点都必须与编号图件或局部放大图等可验证证据挂钩,确保分析的严谨性。
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艺术史写作风格与引用规范
artbull-writing-style-and-citation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
354
本指南详细阐述了艺术史学术文章的严格写作和格式规范,尤其适用于遵循《芝加哥格式手册》的期刊投稿。内容涵盖了使用芝加哥尾注引用法、精确的艺术描述性文字,以及图像图注和版权信息的强制结构化格式。
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自动化软件工程实验评估规范
ase-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
90
这是一份为研究人员和审稿人设计的自动化软件工程(ASE)评估指南。它详细说明了进行科学、严谨和可复现的评估所需的各项规范,包括使用真实的软件系统、搭建公平的工具基线、进行组件隔离的消融研究(Ablation),并要求明确定义验证机制和完整的数据溯源记录,确保评估结果的可靠性。
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自动化SE可复现性提交指南
ase-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南为自动软件工程(ASE)论文投稿的作者提供详细指导,旨在确保研究结果的可复现性。内容涵盖了强制性的数据可用性声明、构建可运行的匿名化工具、锁定系统和数据源的完整溯源信息(SHA、版本号),以及如何缓存大型语言模型(LLM)的输出,以满足严格的同行评审要求。
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ACML会议投稿策略指南
asian-conference-on-machine-learning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
339
这是一份为投稿至亚洲机器学习会议(ACML)的作者提供的全面指南。本技能旨在帮助作者评估稿件是否适合该顶级会议,指导如何重塑论文结构、理解核心贡献类型(如算法、定理、基准),并确保论文的证据标准符合区域顶级AI/ML会议的要求。适用于投稿策略制定和目标会议选择。
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