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财会研究设计与方法
car-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南为作者提供了一套全面的学术研究设计方法论框架,适用于当代会计研究(CAR)。它详细介绍了如何根据研究问题选择并论证合适的实验设计、档案分析、模型构建、实地调查或问卷调查等。核心重点在于提升研究的内部有效性、识别策略的严谨性,并强调了伦理审批和数据完整性的要求。
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学术论文修改回复指南
car-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
471
专为接收到“修改后重投”(R&R)稿件的作者设计。本指南详细规划了回复的战略步骤、需要进行的额外分析(如稳健性测试、识别测试),以及撰写结构化、点对点回应信的完整流程,确保学术回复的严谨性和数据的完整性。
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会计理论与预测构建
car-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
56
本工具用于指导当代会计研究(CAR)的理论核心构建。无论研究采用何种方法(如档案分析、实验设计或模型构建),它都能帮助用户建立起具有明确经济机制、方向性和可证伪性的理论假设和预测,确保研究的理论深度和严谨性。
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CAV工件评估指南
cav-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
51
本指南详细介绍了计算机辅助验证(CAV)研究工件的提交与评估流程。它涵盖了获取三个徽章(可用、功能、可重用)的标准,包括两阶段的评审结构和最佳实践。用户需学习如何打包科学工具,包括容器化、固定基准、资源限制和证明证人,以确保学术研究的严谨性和可复现性。
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计算机辅助验证实验评估指南
cav-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
477
本指南为计算机辅助验证(CAV)研究人员提供一套严谨的实验评估框架。它详细指导如何构建公平、可重复的基准测试,包括使用标准数据集、设定资源限制、进行可靠性交叉检查,并采用专业的绘图和报告格式,确保实验证据与研究声明相匹配,从而提高研究的可信度和学术价值。
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CAV学术论文评审流程指南
cav-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
80
本指南详细建模了CAV会议论文的复杂两阶段筛选流程。它解释了部分双重匿名机制、核心评审指标(如可靠性、健全性、新颖性),并为作者提供了战略建议,指导其如何构建论文以通过初筛,以及如何有效地使用反驳(rebuttal)阶段进行回应。
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CAV论文投稿预审指南
cav-submission
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126
这份全面的审核指南旨在帮助作者为CAV会议撰写论文做好投稿准备。内容涵盖了稿件的四个投稿类别选择、LNCS格式要求、页面限制核查,以及关键的双盲匿名化流程。使用此清单预先进行排查,确保稿件在最终提交前达到所有技术和流程标准,避免提交失误。
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形式化方法论文投稿指南
cav-topic-selection
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314
本指南帮助研究人员确定形式化方法研究的最佳学术投稿平台(如CAV、TACAS等)和论文类别(常规、工具、应用或工业经验)。它提供了详细的分类标准,指导作者根据贡献是基于理论保证、可用工具还是实际案例,从而确保论文与目标会议的最佳匹配度。
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形式化验证论文写作规范
cav-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
167
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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科学论文修改与回复指南
cc-peer-review-revision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为作者提供了针对期刊同行评审意见的全面修改和回复流程。它详细指导作者如何系统化地处理审稿意见,计划进行严谨的体内或临床实验,构建逐点回复结构,并在提升科学严谨性的同时,恰当地缩小论文结论,适用于生物医学和学术出版领域。
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科学论文严谨性与可复现性标准
cc-reporting-standards
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
51
本指南详细阐述了顶级科学期刊(如Cell Press)要求的严谨报告标准。它指导用户使用STAR方法结构化撰写论文,规范了关键资源表(KRT)的构建,并强制要求提供细胞系、抗体、动物模型和原始数据的完整认证信息和唯一标识符(如RRID、GEO/PRIDE等)。旨在确保科学研究报告的最大透明度和可复现性。
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生物学统计学报告指南
cc-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
81
本指南提供了生物医学论文的统计学分析和报告的全面指导。它教会研究人员如何正确定义样本量(n),区分生物学重复与技术重复,选择合适的统计检验方法(如方差分析、生存分析等),并处理多重比较校正,旨在确保科学报告的高度严谨性和可重复性。
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