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史料批判与档案研究
ahr-sources-and-archives
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
256
本指南教授高级历史研究方法论,指导用户如何进行批判性史料分析。涵盖如何区分一手和二手资料、如何评估史料的出处、偏见和缺失的声音。同时,也详细说明了档案引用规范、图像版权处理和撰写严谨学术文章的注意事项。
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数学论证结构与撰写指南
anmath-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
这是一份专为撰写纯数学顶级期刊论文的作者设计的指南。它指导如何构建论文的论证架构,确保读者(尤其是非专业评审)能清晰地理解证明的思路、核心创新点以及论证的难度。强调将证明过程结构化、分解为命题和引理,并在开头展示完整的证明概述。
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ACSAC会议投稿适用性指南
annual-computer-security-applications-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本指南帮助作者评估论文是否适合年计算机安全应用会议(ACSAC)。它指导如何将学术理论重构为具有可部署价值和操作性防御的稿件,涵盖适用范围、证据要求和投稿策略,是重要的会议定位参考。
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美国政治科学评论投稿预检指南
apsr-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南是提交稿件至美国政治科学评论(APSR)的预检清单。它重点强调了双盲审的关键步骤,包括清除文件元数据、正确匿名化文本以防止作者身份泄露,并遵守严格的格式要求(APSA格式、字数限制和摘要篇幅)。在上传至Editorial Manager之前使用。
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ASPLOS投稿审核清单
asplos-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
这是一份针对顶级学术会议(如ASPLOS)论文最终投稿的详细审核指南。它确保稿件满足严格的学术出版要求,涵盖了11页篇幅限制、强制LaTeX模板、完整的作者姓名引用、DOI链接和双盲匿名化处理等多个关键环节,帮助作者避免投稿被拒。
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CoRL机器人论文写作指南
corl-writing-style
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439
本指南专为撰写机器人学习(CoRL)学术论文设计,指导作者如何平衡算法创新和实际机器人的物理实现。它强调必须同时满足机器学习和机器人领域的两类审稿人,要求作者用量化的证据(如成功率、运行频率)来支持所有论点,并规范“局限性”等关键部分的写作,确保文章结构严谨、论证有力。
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发展心理学研究设计指南
devpsych-study-design
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58
本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段,帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题,确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。
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人工智能论文可复现性指南
ecai-reproducibility
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351
本指南提供针对顶会(如ECAI)的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式:理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设,而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出,并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪(Provenance Pinning)。同时,也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。
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科学研究可复现性材料包指南
eer-replication-package
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110
本指南详细介绍了学术界强制要求的可复现研究包构建流程。它指导用户如何系统地整理原始数据、主分析代码、运行环境配置和详细文档(README),以确保论文中的所有研究结果可以被独立、准确地验证。适用于所有包含实证分析或模拟实验的学术研究。
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欧洲经济学期刊写作指南
eer-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
470
本指南旨在帮助经济学研究人员优化学术论文的写作风格,使其符合顶级经济学期刊(如EER)的发表要求。核心在于构建完整的论证弧线,确保文章能让非专业读者快速理解研究问题、主要发现的量级以及其经济意义,避免沦为纯粹的方法罗列,提升论文的传播性和可读性。
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AI研究论文结构化撰写指南
emnlp-supplementary
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119
本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别,旨在确保论文的评审过程清晰、完整,并最大化研究成果的可复现性和说服力。
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跨学科AI研究定位指南
facct-related-work
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386
本指南为作者撰写跨学科AI论文的“相关工作”章节提供最佳实践。它重点教授如何将研究的新颖性定位在多个学科领域(如算法公平性、法律、人机交互和批判理论)的交汇点,强调“delta-first”的对比写作,并确保所有借用概念都归于准确的学术源头。
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