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WWW会议论文写作风格指南

webconf-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
140
本指南为作者提供了撰写和修改网络会议（WWW）论文的专业指导。它重点教授如何围绕“网络原生机制”构建文章核心，量化规模证据，并适应跨学科的审稿人要求。掌握如何写出极具说服力的第一页、如何进行内容压缩，以及提升论文整体学术水准的技巧。
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因果推断与识别策略

worlddev-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
376
本指南为发展经济学和社科研究提供了建立因果主张的严谨标准。它涵盖了量化方法（如DID、IV、RDD、RCT）和质性/混合方法论。核心要求是：从证据到结论的逻辑链条必须清晰、可辩护，确保结论不会超出证据所支持的范围，避免过度推论。
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网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
448
本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。
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网络与社交数据挖掘主题指南

wsdm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
267
本指南旨在帮助研究人员评估项目是否符合WSDM（Web/社交数据挖掘）的特定学术范围。它详细介绍了“两道关卡测试”（数据源和方法论的严格性），并提供了路线图，指导作者将论文投稿到最合适的学术会议（如SIGIR、KDD、RecSys等）。
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《过去与现在》期刊投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南帮助学者评估其社会、经济或文化历史文稿是否符合《过去与现在》期刊严谨的投稿标准。它指导作者将研究围绕一个核心的“大问题”构建，强调文章的比较学意义、史学定位以及是否满足双盲评审、芝加哥格式等学术规范。
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学术论文摘要与关键词撰写指南

socs-abstract-keywords
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
450
本指南为学术论文撰写提供严格的规范和结构模板，指导作者撰写社会学期刊的摘要。它强调必须将撰写重点放在“研究问题”、“核心机制”和“理论贡献”上，而非简单的背景铺垫，并严格遵守字数限制和要素要求。
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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
affaan-m/ECC
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gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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图网络分析与处理工具

networkx
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385
NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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定义可计算的表型和队列

defining-cohort-phenotypes
maziyarpanahi/openmed
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本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。
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药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals
maziyarpanahi/openmed
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本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
305
本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。
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Git AI配置演化分析

git-ai-archaeology
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具可对Git仓库中的AI配置文件的演变进行全面分析。它能追踪特定AI配置文件的首次引入时间、绘制AI相关提交的月度速度曲线，梳理影响项目发展的关键PR，并总结出项目当前的AI技术成熟度阶段。适用于评估AI采纳历史和技术成熟度。
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