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数据透明化与可复现性政策指南

jmf-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
317
本指南详细介绍了向《婚姻与家庭期刊》（JMF）投稿时的数据共享和透明度要求。它专门解决了受限使用的数据集难题，指导研究人员如何在不直接发布原始数据的情况下，记录数据获取的访问路径，确保研究的可复现性。
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计量识别与渐近理论策略

joe-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南提供了计量经济学论文的严谨撰写框架，强调达到顶级期刊所需的数学和统计学严谨性。核心内容包括：如何正式证明参数识别性、如何验证假设条件的原始性，以及如何构建完整的渐近理论（如一致性和收敛速率的推导），适用于因果推断和时间序列分析。
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JOLE论文数据可复现性政策指南

jole-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
444
本指南详细介绍了《劳动经济学期刊》（JOLE）对学术论文数据和代码提交的强制性要求。它指导研究者如何构建一套完整的、可复现的研究包，涵盖原始数据到最终模型的全流程文档化、主脚本编写和环境版本固定，确保学术成果的透明度和可验证性。
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期刊复现性与数据政策指南

jop-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
344
本指南详细介绍了学术期刊（如JOP）对论文提交的严格复现性要求。接受发表的前提是作者必须提交一个完整、可执行、高度文档化的数据包。该包必须包含原始数据集、主分析代码、变量代码本和详细说明文档，确保所有研究结果均可被期刊分析师独立验证和复现。同时，也指导了如何处理受限数据。
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公共经济学实证数据分析指南

jpube-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本指南专为公共经济学领域提供实证分析方法论指导，尤其适用于使用大型行政或注册微观数据的研究。它涵盖了行为弹性估计、福利指标（MVPF、DWL）计算等高级主题，强调将原始回归系数转化为具有严格不确定性量化的、具有政策意义的量。
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学术论文表图排版规范指南

mw-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
202
本指南旨在提供高标准学术期刊的表格和图形排版规范。它详细规定了从原始统计数据输出到最终发表版式的各项要求，包括三线表结构、列数限制、标准误的正确标注，以及图形的分辨率和配色要求。用于确保论文表图专业、规范，避免审稿人提出的格式问题。
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多元素Excel数据看板生成器

officecli-data-dashboard
iOfficeAI/OfficeCLI
258
本技能用于将原始CSV或表格数据，自动转换为专业、多元素的Excel数据看板。它会创建一个专用的“看板页”，作为用户打开文件时的主要视图。功能包括公式驱动的KPI指标卡、关联图表、折线图和语义条件格式，非常适用于生成高管、分析或绩效看板，确保用户能立即看到核心分析结果。
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研究论文结构化导入与知识库构建

ov-add-paper
volcengine/OpenViking
112
这是一个用于将原始研究论文（PDF或URL）自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程：深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证，最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。
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数据与代码可用性指南

pnas-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
本指南详细介绍了学术出版物中对研究数据和分析代码的最高可用性标准。它指导用户如何将原始数据（序列、结构、数据集）和代码上传至指定的公共存档库（如GEO, Zenodo），并获取永久识别码（DOI/登录号），以确保研究成果的高度可重复性和透明度。
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数据与代码公开可及性要求

pnasnexus-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本文档遵循开放科学原则，指导研究人员满足期刊强制的开放数据和代码公开要求。需将所有原始数据、分析代码和图像等材料存入公共、可追溯的存储库（如Zenodo、GEO），并使用DOI或登录号进行引用，杜绝仅使用“可应要求获取”的声明。
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图表展示与投稿规范

pnasnexus-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
本指南旨在帮助作者掌握PNAS Nexus期刊的图表提交规范。内容涵盖了如何管理图件占用的版面预算、优化图形尺寸以确保打印清晰度、从数据点层面展示而非只展示平均值、使用色盲友好的配色方案，并强调必须保留原始、未经处理的源图像，以保证数据完整性。
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学术研究透明与可重复性

ppsych-transparency-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
392
本指南详细阐述了学术出版物（特别是包含原始数据或元科学的论文）必须遵循的开放科学和可重复性标准。它指导作者执行数据预存、协议预注册和计算信度报告等关键步骤，确保整个研究过程具有高度可审计性。
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