thedixitjain 《计算机科学》代码与数据可用性
本技能讲清《计算机科学》(Computer Science, 简称 JSJKX) 在代码与数据可用性 / artifact 评审上的现状与作者
应对做法。据 2026-07-09 核验，本刊未见公开的独立 artifact 徽章评审制度（待核实，见
resources/official-source-map.md）——这与部分国际会议(如带 Artifact Evaluation 的 SE/系统会议)不同。因此
这里不承诺任何"徽章"，而是教你如何主动用开放代码与数据增强稿件可信度。
提醒：本刊 Computer Science 是期刊(journal)，非会议；不要把会议的 artifact badging 流程套到本刊。
一、现状认知（勿误传）
- 本刊为单盲审稿；未见独立的 artifact/repeatability 徽章评审环节（待核实）。
- 但外审专家仍会因可复现、可验证而更信任你的方法；提供开放代码/数据是加分项，不是负担。
- 任何"本刊有 XX 徽章"的说法若无官方来源，一律不写、标 待核实。
二、作者应做法（即便无徽章）
- 提供可用性声明：在论文中说明代码/数据是否公开、如何获取、许可与限制。
- 稳定链接：代码放公共仓库，数据放机构库/Zenodo；给校验和与访问日期，避免失效链接。
- 一键复现：仓库含
README与run_all.sh，能从数据到主表/主图（见csj-reproducibility）。 - 许可与合规：代码给开源许可(如 MIT/Apache-2.0)；数据说明版权与脱敏；第三方资源注明出处与许可。
三、可用性声明模板（示例）
【代码与数据可用性】
代码：https://github.com/<...>（MIT 许可，含 run_all.sh），commit <hash>
数据：公开数据集 <名称>[引用]；预处理脚本随代码提供
大文件：模型权重见 <Zenodo DOI>，SHA256=<...>，访问日期 2026-07-09
限制：<敏感数据以脱敏子集提供 / 需申请>
四、单盲下的注意
- 本刊单盲（审稿人知作者），故仓库无需匿名；但仍建议用稳定长期链接而非临时地址。
- 若担心提前公开影响，可在录用后再公开，并在投稿时说明"录用后开放"。
五、与其他技能的关系
- 复现包结构与自查见
csj-reproducibility。 - 代码/数据作为补充材料的组织见
csj-supplementary。 - 录用后补充材料的最终提交见
csj-camera-ready。
六、自查清单
- 是否清楚本刊无独立 artifact 徽章制度这一现状（待核实），未误传？
- 论文是否含代码与数据可用性声明？
- 代码/数据是否稳定链接 + 校验和 + 访问日期？
- 是否可一键复现主结果？
- 许可与数据合规是否说明？
- 单盲下链接是否稳定、是否说明公开时点？
七、输出格式
【CSJ 可用性审计】
本刊现状：无独立 artifact 徽章制度（待核实）
可用性声明：<有/无>
代码：<链接 + 许可 + commit>
数据：<链接/DOI + 校验和 + 访问日期 + 合规>
一键复现：<✓/✗>
结论：<可用性达标 / 需补：列点>
本刊是否设立 artifact 相关要求，以官网《投稿须知》最新版为准。
八、与国际会议 artifact 制度的区别
不要把国际会议(如带 Artifact Evaluation 徽章的软件工程/系统会议)的流程照搬到《计算机科学》(Computer Science)。 会议常有独立的 artifact 评审委员会、匿名提交、Available/Functional/Reusable 等徽章；而本刊作为中文综合期刊， 核验中未见这样的独立徽章制度(待核实)。因此在本刊语境下，"可用性"是作者主动提供的加分项，不是需要 另行送评的独立环节。任何关于本刊 artifact 徽章的说法，无官方来源即不写、标 待核实。
九、可用性声明写作要点
一份好的可用性声明应回答四问：代码在哪(稳定链接+commit/版本)、数据从何获取(公开集引用或受限数据的申请 方式)、如何复现(指向复现包 README 与一键脚本)、有何限制(许可、脱敏、算力门槛)。把这四问写清，外审(单盲， 知你身份)即可快速判断你的工作可被独立验证。声明应与实验节、复现包三处一致，数值与链接不冲突。
十、开放时机与合规
若担心提前公开代码/数据影响后续工作或涉及合规审查，可在投稿时声明"录用后开放"，并在录用定稿阶段(见
csj-camera-ready)按承诺公开。第三方数据/代码务必遵守其许可与授权；个人隐私或敏感数据须脱敏或走合规
申请流程。开放是为增强可信与传播，绝不能以牺牲合规为代价。
十一、可用性成熟度自评
在把代码与数据对外提供前，可用下面的分级给自己打分，逐级提升《计算机科学》(Computer Science) 投稿的可信度：
- L0 无：论文不提供任何代码或数据获取方式，外审只能凭文字判断，可信度最低。
- L1 声明：论文写明数据来源与获取方式，但代码未公开；适合受限数据但方法可复述的情形。
- L2 可获取：代码与数据经稳定链接可下载，含 README，但复现步骤不完整。
- L3 可复现：提供一键复现脚本，能从数据得到论文主表/主图，数值与论文一致。
- L4 可复用：结构清晰、文档完善、许可开放，他人能在你的基础上二次开发。
投稿前尽量做到 L3 及以上；受限数据无法公开时，至少做到 L1 并说明合规原因。逐级提升的过程也天然对应
csj-reproducibility 的复现包建设，两者应同步推进，避免"声明有、实测无"的落差。
十二、代码与数据准备清单
为《计算机科学》(Computer Science) 投稿准备可用性材料时，逐项落实：
- 代码仓库：公共平台、开源许可、含 README 与运行入口、记录 commit/版本号。
- 数据集：公开数据给引用与下载方式；受限数据说明申请流程与合规依据。
- 预处理脚本：从原始数据到实验输入的全过程可脚本化复现。
- 大文件：模型权重/大数据用 DOI 平台外链，附 SHA256 校验和与访问日期。
- 可用性声明：在论文中写清"代码在哪、数据从何来、如何复现、有何限制"。
- 开放时机：投稿即公开或声明"录用后开放"，二选一并说明。
- 一致性：论文、复现包、声明三处的链接与数值互不冲突。
以上做好，即便本刊无独立徽章制度(待核实)，你的工作也已具备被独立验证的条件。
十三、可用性与本刊读者价值
为《计算机科学》(Computer Science) 这本覆盖计算机全学科的中文综合期刊提供开放代码与数据，价值不止于通过 外审：本刊读者横跨多个方向，一份可复用的实现或数据集，往往能被不同领域的读者迁移使用，放大文章的实际 影响与被引。因此把可用性做扎实，既是对单盲外审负责，也是对本刊广泛读者群的长期投资。任何关于本刊 artifact 制度的说法仍以官网《投稿须知》最新版为准，未见明确规定处标 待核实，不臆测、不夸大。
Source: brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills → Computer-Science-Journal-Skills/skills/csj-artifact-evaluation/SKILL.md