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柳叶刀神经学投稿标准
the-lancet-neurology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
245
本技能旨在为投稿至《柳叶刀神经学》的作者提供全面的投稿指南。它涵盖了期刊对临床相关性、研究类型(如III期试验、神经流行病学)的严格要求、核心证据标准(如CONSORT/STROBE/PRISMA)以及文章结构(如增值点分析),帮助作者优化稿件,提升投稿成功率。
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柳叶刀精神病学投稿指南
the-lancet-psychiatry
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
466
本指南用于评估精神健康或精神病学研究是否符合《柳叶刀精神病学》的发表标准。它详细阐述了期刊对研究的严谨要求,重点关注具有全球意义的、政策导向的流行病学或大型队列研究。帮助作者重构研究问题,确保其符合系统层面的影响,并涵盖了报告指南(如CONSORT/STROBE/PRISMA)和投稿结构要求。
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哲学评论论文投稿评估
the-philosophical-review
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
499
本技能用于评估一篇分析哲学论文是否符合顶级学术期刊的发表标准。它帮助作者检查文章的论点原创性、论证的严谨性、是否充分回应了现有学术界的最强反对意见,从而决定文章是否适合投稿至高难度刊物。
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《植物细胞》投稿评估指南
the-plant-cell
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
70
本指南帮助作者评估其植物分子或细胞生物学研究是否达到《植物细胞》期刊要求的机制深度和实验严谨性。内容涵盖了所需的科研范围(如激素信号、胁迫响应)、严格的证据标准(如共免疫沉淀、ChIP-seq)以及投稿结构指南,用于提高投稿质量和适用性。
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《植物学杂志》投稿严谨性评估
the-plant-journal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
134
本工具旨在指导作者评估其植物科学手稿是否达到《植物学杂志》要求的极高标准。它重点检查文章是否提供了完整的、机制明确的基因到功能(gene-to-function)证据链,涵盖遗传学、生化和细胞生物学等多个维度,确保研究具备顶尖的科学严谨性。
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网页大会投稿策略指南
the-web-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
489
本指南为作者提供了投递《网页大会》(WWW)论文的完整策略。它指导如何结合开放网络数据、网络系统、数据挖掘和负责任的AI等主题,重构论文结构,确保其符合顶级会议的最新标准和严谨的科学论证要求。
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小步快跑增量开发法
tiny-stepping
github/awesome-copilot
427
这是一种精益的增量开发工作流,旨在将复杂任务分解为最小、可验证的步骤。每完成一个步骤后,都需要暂停并进行即时评审和反馈,确保项目方向始终正确,从而最大程度地降低开发风险和返工成本。
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生态学与进化趋势期刊指南
trends-in-ecology-and-evolution
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
449
本指南帮助作者了解《生态学与进化趋势》期刊的投稿标准和定位。它强调该期刊侧重于高水平的概念性综述、观点和前瞻性论证,而非原始研究数据。掌握如何构建具有高度综合性和跨学科背景的学术文章,以满足顶级科学期刊的发表要求。
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高级统计实验设计与报告标准
uai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
203
本指南提供了设计和审计先进统计推断及因果模型实验的全面标准。它强调实验应超越单纯的准确率度量,着重于量化模型的不确定性、稳健性以及因果机制。涵盖了覆盖率、KL散度和遗憾值等高级指标,并详细规定了种子重复、计算预算匹配和标准化报告块(如UAI标准)的最佳实践。
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UAI论文相关工作撰写指南
uai-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
本指南为投稿UAI(不确定性人工智能)论文的作者提供撰写策略。详细指导如何定位和构建“相关工作”部分,确保覆盖机器学习、统计学、因果推断和基础理论等多个领域。重点在于强调技术上的“差异点”(delta),避免单纯罗列文献,以应对复杂的审稿要求,避免知识盲区。
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人工智能科学可复现性指南
uai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹(如R-hat、ELBO)以及计算环境,从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链,将可复现性提升为全面审计。
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UAI投稿OpenReview审核指南
uai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一份全面的UAI投稿OpenReview预上传审核清单。它涵盖了严格的技术和匿名性要求,包括8页主体限制、将所有内容合并到单一PDF的行为,处理文件大小限制,并执行身份清理流程,确保投稿符合双盲评审的各项标准。
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