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NLP可复现性最佳实践指南

acl-reproducibility
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158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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美经学报微观版投稿预检指南

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305
本指南是投稿至《美经学报：微观经济学》（AEJ: Micro）的最终预检清单。它详细检查了投稿文章的摘要字数、JEL分类、数据代码要求、格式规范和费用确认等关键环节，帮助研究作者在提交前避免初筛拒绝，确保论文符合顶级学术期刊的发表标准。
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学术数据分析报告标准

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446
本指南提供了符合AERA标准的严谨学术数据分析报告要求。它覆盖了多层次模型、测量学、准实验设计和定性分析等多种方法，旨在确保研究结果具备足够的证据支持和透明度，达到可重复研究的学术标准。
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学术文献系统综合指南

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170
本指南提供了一套严谨的学术文献综合方法论，适用于撰写高水平的文献综述。它指导研究人员如何建立系统化的文献覆盖度、设计结构化的编码矩阵，并选择合适的整合方法（叙事式、系统式或计量学），帮助用户超越简单的总结，构建出可追溯、完整的知识图谱。
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AOS数据分析与证据构建

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272
本指南为AOS（会计、组织与社会）文稿提供全面的分析框架。它涵盖定性方法（如编码、构建证据链、权衡反事实证据）和定量方法（包括实验、调查和档案模型估计）。核心目标是建立完整的、可复现的审计路径，确保研究的严谨性和可追溯性。
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学术论文修改与回应策略

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337
本指南为作者提供了应对学术期刊同行评议（R&R）的完整流程指引。它指导用户如何从构建回应矩阵、进行实质性数据重分析（如重新编码、设计新实验），到撰写专业、有条理且点对点回应的回复信。核心在于保持学术严谨性，协调不同评委的意见，确保在最终投稿前达到方法论上的高度一致性。
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严谨数据分析与证据报告

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本指南帮助研究人员为顶级学术期刊（如ASQ）构建严谨的学术证据链。它涵盖定性和定量分析的最佳实践，确保所有理论主张都可追溯、可验证。重点在于建立数据到理论的透明路径，并进行全面的机制和稳健性检验，以应对审稿人的质疑。
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学术论文投稿前自查清单

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本指南是一份专业的学术论文投稿预审清单，旨在帮助作者在提交前系统性地检查稿件是否完全符合期刊要求。内容涵盖了核心的格式规范（如页内夹注引用、字数限制、关键词和JEL编码）、数据可复现性、双盲匿名化处理，确保投稿流程顺畅，避免格式退修。
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大语言模型评估严谨指南

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496
本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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机器学习论文补充材料撰写指南

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495
本指南详细介绍了技术研究论文（尤其在NLP和机器学习领域）的补充材料结构和填写方法。它帮助作者区分哪些内容是支持核心论点的关键证据（应放在正文），哪些是用于验证和复现的审计信息（应放在附录）。内容涵盖了完整的Prompt、解码配置、详细结果表格以及代码数据包的匿名化处理，确保研究的严谨性和可复现性。
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学术论文表图规范指南

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476
本指南为学术论文，尤其是公共管理领域的稿件提供全方位的表图规范。它涵盖了定量回归表（三线表、不超过六列）、变量定义表、定性资料编码表以及机制/过程图的撰写标准，旨在确保研究报告在方法论和格式上达到高水平期刊的要求。
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创业理论严谨数据分析方法论

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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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