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科学研究可复现包构建
er-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
提供了一套完整的实证研究项目结构化指南,确保研究结果具备高度可复现性。涵盖了标准的目录划分、分层脚本编写、数据可追溯性声明等,帮助使用者建立一个完整的、符合学术期刊要求的科研工作流。
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学术论文图表规范指南
er-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
324
本指南详细规定了学术论文(尤其是经济学顶刊)中表格和图形的规范要求。涵盖了三线表结构、变量定义表填写、数据来源描述等关键环节,旨在帮助作者提升稿件的专业性和可读性,确保图表符合期刊的高标准。
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环境数据分析与质量控制规范
est-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
250
本技能指导用户如何执行和报告严谨的环境科学数据分析。它涵盖了从QA/QC报告(空白、回收率、检出限)到处理不确定性、选择环境数据适用统计方法(如下限截尾数据)以及完成质量/能量平衡的规范。旨在确保科研报告的科学严谨性和可重复性。
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科研图表与文章摘要图设计
est-figures-and-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
304
本指南详细介绍了撰写科学论文所需的图表、表格和必不可少的目录(TOC)图设计规范。它强调了图表必须自洽、展示不确定性、具备可访问性,并指导作者如何合理分配内容,确保符合高标准的学术期刊要求。
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科学报告与数据可再现性
est-reporting-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
243
本指南为环境科学领域的作者提供撰写稿件的报告和可再现性标准。详细指导如何整理支持信息(SI),撰写数据可用性声明,并将原始数据、代码和实验方案提交到公共数据库,以确保研究成果具备高度可验证性。
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创业理论严谨数据分析方法论
etp-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
213
本指南为创业理论与实践领域的学者提供一套高级、严谨的数据分析方法论框架。它涵盖了生存分析、处理内生性(如选择偏差、工具变量)、先进面板数据模型和定性编码等复杂技术。旨在确保研究发现不仅在统计上可靠,而且在理论上经得起推敲,并能转化为对创业实践具有指导意义的洞察。
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学术论文表格与图表规范
etp-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
68
本指南提供了学术论文展示的完整规范,重点指导作者如何系统性地呈现各种实证和理论结果。内容涵盖了从用效应量替代星号的统计展示方法,到构建核心的理论机制图,以及如何用Gioia结构规范化地呈现定性研究数据,确保所有图表符合学术标准,极大地提升了论文的说服力。
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ECIR会议投稿策略指导
european-conference-on-information-retrieval
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
本技能为目标投稿至欧洲信息检索会议(ECIR)的作者提供全面的投稿策略指导。它帮助作者从各个维度(如范围、证据、结构)优化论文,确保稿件内容符合欧洲信息检索社区的学术标准和严谨的评测要求,并指导如何将贡献与类似顶级会议区分定位。
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欧洲机器学习会议投稿指南
european-conference-on-machine-learning-and-principles-and-practice-of-knowledge-discovery
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南旨在帮助作者评估其人工智能/数据挖掘论文是否适合投递至欧洲机器学习会议(ECML PKDD)。内容涵盖了论文的适用范围、证据标准、学术定位和与顶级国际会议(如ICML/NeurIPS)的对比策略,帮助作者优化论文叙事结构,提高投稿成功率。
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经济学期刊投稿匹配度评估
european-economic-review
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本技能旨在指导作者评估其一般经济学论文是否适合投递顶级期刊(如欧洲经济评论)。它重点帮助作者进行研究的叙事重构,确保其贡献具有广泛的经济学兴趣,并对照期刊对实证证据和理论贡献的严格要求进行自查,同时列出了常见的拒稿陷阱。
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EuroVis可视化会议投稿指南
eurovis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
456
本技能为投稿至EuroVis会议的可视化研究作者提供详细的策略指导。它指导用户如何科学地定位论文,强调专业新颖性和清晰的分析价值。内容涵盖了证据标准、贡献类型和与其它顶级会议(如IEEE VIS)的区别,旨在帮助作者优化稿件的叙述结构,提高投稿成功率。
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社会学研究数据分析规范
eursr-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本指南详细阐述了撰写高影响力社会学期刊论文所需的严谨量化分析标准。它涵盖了多层次模型、小宏观N推理、边际效应计算和可重复性保障等核心技术。旨在指导研究人员设计出能够通过专家双盲评审的稳健分析。
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