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科学图表与数据呈现规范

gec-figures-and-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
438
本指南为撰写跨学科、面向政策的学术论文提供图表、地图和亮点设计规范。强调所有展示内容必须独立完整，核心应聚焦于社会或政策影响，确保无论在何种印刷或跨学科环境下，数据都能清晰易读。
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全球环境变化研究设计论证

gec-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本技能旨在帮助作者为全球环境变化（GEC）领域的稿件提供结构化、严谨的研究设计论证。内容涵盖定量因果推断、定性案例研究、实验和混合方法等多个维度。指导用户如何论证研究设计的合理性，强化因果机制，并将本地证据与多尺度全球过程建立联系。
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基因组生物学期刊投稿指南

genome-biology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
371
本指南帮助作者评估其手稿是否适合投递《基因组生物学》期刊。它详细说明了期刊的投稿范围，要求稿件必须结合大型基因组、表观基因组数据和新的计算方法或统计框架。强调成功的投稿需同时具备方法学创新和生物学意义，并严格遵循开源代码、公共数据（如GEO, SRA）和严格基准测试的投稿要求。
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治理学严谨数据分析指南

govern-data-analysis
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89
本指南为治理学和比较政治科学领域的研究提供一套完整的实证分析流程和报告规范。它详细介绍了跨国家推断、不确定性量化、稳健性检验、多方法三角验证以及可复现性等关键方法论，帮助研究人员进行严谨、可发表的学术研究。
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学术论文表格和图表规范

govern-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
284
本指南提供撰写学术论文表格和图表的专业规范，重点在于构建具有比较性、自我完整性的证据展示。它指导用户如何呈现跨国、跨制度的比较分析（如回归系数图、事件研究图、地图），确保图表清晰传达核心论点，并符合学术期刊的严格要求。
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数据透明度与可复现性指南

govern-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本指南指导作者撰写强制性的数据可用性声明，并构建全面的复现材料包。它详细介绍了数据溯源、代码管理、处理受限数据等最佳实践，旨在确保学术研究的完整性与可复现性。
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学术会议论文回复指南

hri-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
详细介绍了撰写顶会（如HRI）论文回复（Rebuttal）的策略和方法。指导用户如何系统性地对审稿意见进行分类（误读、可修正、固有局限），重点解决研究设计、统计学质疑等关键问题，确保回复内容具有高度可信度和操作性。
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人机交互可复现性与开放科学

hri-reproducibility
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299
本指南指导研究人员如何为具身智能人机交互（HRI）论文构建可复现性报告。由于HRI涉及人类参与者和物理环境，可复现性重点在于透明化研究流程、机器人行为规范、分析代码和去标识化数据。旨在帮助作者系统性地构建完整的复现包，增强学术论文的信度和说服力。
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人力资源研究数据分析方法论

hrm-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
276
本指南为人力资源管理领域的研究人员提供了一套严谨的数据分析框架。它详细指导如何使用多层次模型（HLM）、结构方程模型（SEM）、中介和调节效应等，确保分析的统计学严谨性和可信度。内容涵盖从数据结构到结果报告的完整实证流程，旨在大幅提升学术论文的实证研究质量。
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人力资源研究设计方法论

hrm-methods
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329
本指南系统介绍了人力资源管理领域严谨的研究设计方法论。它着重解决研究中常见的方法学难题，包括共同方法偏差（CMB）、内生性问题、跨层级数据分析和多波次纵向建模。帮助用户根据理论假设，选择并构建合适的实验设计、面板数据或多源调查，确保研究的因果推断和高度严谨性。
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数据证据到理论的转化分析

humrel-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
68
本指南为人类关系研究者提供了从原始数据到构建理论模型的全流程指导。它确保了数据证据与理论主张之间路径的透明性和可审计性，涵盖了定性编码、批判性诠释和定量建模的最佳实践，旨在提升研究的学术严谨性和贡献度。
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学术手稿图表展示规范

humrel-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
本技能指导用户如何构建和审核人类关系学（HR）手稿中的图表和展示材料。它确保从原始数据到理论论证的推论路径清晰可见，涵盖了定性数据结构模型、证据表，以及定量回归模型和交互图的规范化报告，并强制遵循匿名化和字数限制等学术规范。
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