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发展心理学论文写作指南
devpsych-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
95
本指南用于专业润色和撰写发展心理学(Developmental Psychology)学术论文。它确保稿件遵循APA 7th版格式,核心要求是强调“发展变化”和“发展轨迹”的论述,而非孤立的年龄组发现。同时,指南指导作者如何根据稿件篇幅等级,正确撰写摘要和公共意义声明,并确保统计报告符合JARS标准。
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糖尿病护理期刊投稿指南
diabetes-care
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
469
本技能提供了一份针对《Diabetes Care》期刊的全面投稿指南。它详细阐述了稿件必须符合的临床范围、证据强度要求(如随机对照试验、流行病学研究),以及数据呈现和结构化的具体标准,帮助作者确保其研究与ADA的临床最佳实践指南保持高度一致。
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《糖尿病学杂志》投稿指南
diabetologia
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本指南为作者提供了投稿《糖尿病学杂志》的全面指导,适用于所有类型的糖尿病研究(临床、流行病学或基础转化研究)。它详细阐述了期刊对研究的机制深度、证据级别、报告标准(如CONSORT、STROBE等)以及结构格式的严格要求,帮助作者判断稿件的适用性和改进方向。
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代码库架构文档与现代化规划
doc-and-modernize
github/awesome-copilot
267
本技能为本地代码库提供双重工作流:文档模式生成可验证、引用的架构文档,适用于新员工入职和系统研究。现代化模式则基于此文档,制定分阶段、安全的升级或重写计划,确保系统平稳过渡,强调本地文件分析以确保准确性。
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纯数学论文投稿评估指南
duke-mathematical-journal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
151
本技能旨在指导作者评估纯数学稿件是否达到《杜克数学期刊》的发表标准。它详细涵盖了数学严谨性、研究深度、理论新颖性、结构要求等多个维度,帮助研究人员在正式投稿前对论文进行全面的自我检查和学术定位。
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电子政务期刊投稿定位指南
e-government
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
287
本指南帮助用户评估稿件是否符合《电子政务》的专业学术要求。它涵盖了从期刊定位、研究主题(如数字治理、数据要素)到文章结构、方法论的全面指导,帮助作者调整论文框架,提高投稿成功率。
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EACL论文产物评估与发布
eacl-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南用于准备EACL论文的科研产物(包括代码、数据、提示词、模型输出等)。它详细介绍了两个阶段:提交时的匿名补充材料(用于同行评审)和接受后的公开版本(需明确许可和使用说明)。核心目标是确保研究的完全可复现性,并遵循负责任的NLP最佳实践。
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EACL论文作者回应策略
eacl-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
70
本指南为作者提供了在顶级NLP/AI会议(如EACL)投稿评审阶段撰写回应的策略。内容涵盖如何系统性地处理审稿人提出的质疑,为审稿人和行动主编撰写回应,规划可实施的实验,并决定论文是否需要延期到其他场合再进行改进。
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自然语言处理论文终稿提交指南
eacl-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
102
本指南详细介绍了撰写自然语言处理(NLP)会议论文终稿所需的关键步骤。它涵盖了论文接受后必须完成的全部流程,包括内容扩展、去除匿名化信息(恢复作者姓名、引文和元数据)、落实审稿人要求的修改,确保正确的学术元数据,以及公共代码和数据集的发布,是保证论文学术规范性和完整性的必备流程。
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自然语言处理论文实验证据规范
eacl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本指南旨在帮助作者构建顶级自然语言处理(NLP)会议论文中严谨的实验证据部分。它强调了报告的科学性和可信度,要求在实验设计中包含公平的基线模型、明确的统计学控制(如方差、显著性测试)、数据污染检测以及详细的人工评估流程。确保您的研究结论是经过严格审计的。
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NLP论文相关工作撰写指南
eacl-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
本指南提供专业方法,指导撰写NLP论文的“相关工作”部分。重点是将这一章节从简单的文献罗列提升为具有论证性的、与自身工作形成清晰对比的论述。指导作者如何正确引用权威来源、处理最新前沿进展,并确保涵盖跨语言和多资源领域的文献。
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负责任的NLP可复现性核查表
eacl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
272
本核查表用于审计自然语言处理(NLP)研究论文,确保文章中的所有结论和声称(例如超参数、计算资源、提示词、数据来源等)都具有充分的证据支持和可复现性。它严格遵循学术界的高标准,旨在提高AI研究的透明度和严谨性。
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