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研究主题选题与综述类型判断

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指导研究人员评估其课题是否适合顶级期刊的综述或知识合成。它通过结构化流程，判断现有文献的积累程度和学科意义，核心在于确认是否是整合现有研究成果。最终帮助用户选择最合适的证据合成方法，例如元分析、系统综述或定性综述。

实证研究因果识别策略

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一个严谨的框架，用于实证经济学研究中因果识别策略的压力测试和实施。内容涵盖了当前最先进的计量方法，包括双重差分（DID）、工具变量（IV）、回归不连续（RDD）、合成控制和结构模型。它强调了使用现代估计器和全面的诊断检查，确保研究的因果推断具有高度的统计严谨性和说服力。

实证分析执行与审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于将复杂的实证研究设计（如DiD、IV、RDD、合成控制等）转化为可运行、可审计的统计估计。它负责协调调用相应的工具，完成模型拟合、生成关键诊断指标，并以标准格式输出结果，是进行高级因果推断分析的核心流程。

构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。

临床实体到FHIR资源提取

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。

合成替代数据去标识化

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于将临床文本中的受保护健康信息（PHI）替换为逼真的、类型匹配的合成替代数据。与简单遮蔽不同，替代数据保持了文本的自然可读性和结构，确保数据在后续的NLP处理、质量保证或人工审阅时仍然可解析。它支持一致性和自定义生成器，适用于需要可读的去标识化场景。

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