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推荐系统可复现性指南

recsys-reproducibility
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253
本指南详细阐述了推荐系统研究中提高实验可复现性的最佳实践。它涵盖了数据集版本锁定、实现对称的调优流程、选择全排序指标、处理非确定性（如多种子均值）以及构建严谨的分歧分析报告，确保研究成果具有高度的科学可靠性。
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经济与管理研究投稿指南

research-on-economics-and-management
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487
本技能旨在指导研究者评估稿件是否符合《经济与管理研究》的投稿要求。它详细介绍了期刊的学术定位、理论深度要求、方法论的严谨性（如内生性处理、识别策略）以及结构化写作的注意事项，帮助用户调整稿件框架，避免常见误投和拒稿雷区。
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高级因果识别与测量策略

restat-identification
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379
本指南详细介绍了严谨因果推断所需的进阶计量经济学方法。它不仅指导研究人员如何构建和捍卫因果关系（如DiD、RD、IV），更强调了变量的测量质量。内容涵盖了处理测量误差、构建新指标和进行稳健性检验等顶刊要求的核心技能。
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学术论文修改与回应撰写指南

revacc-rebuttal
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257
本指南指导作者如何处理学术期刊的修改重审（R&R）流程。它侧重于在撰写回复信之前，实质性地解决审稿人提出的关键“一阶”问题（如识别性、测量或模型假设）。要求作者进行严格的分析修正，并撰写结构严谨、证据充分的点对点回复，确保论文的逻辑一致性和匿名性。
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学术综述投稿预审清单

revedres-submission
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131
本清单旨在指导作者进行学术综述文章的最终投稿预审。它详细检查了投稿材料是否符合期刊要求，包括文章的匿名化处理、APA 7格式规范、摘要长度限制，以及构建包含致谢页、盲文正文和作者简介的完整文件集。
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金融实证研究设计指南

rfs-empirical-design
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390
本指南旨在帮助研究人员构建顶尖水平的金融实证研究论文，特别针对RFS等顶级期刊要求。它详细阐述了样本构建（处理存活偏误）、关键变量测量（代理有效性论证）、稳健的估计器选择（如GMM、DID）以及标准误调整等核心方法论环节，确保研究设计的严谨性和可重复性，避免方法论陷阱。
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经验金融研究稳健性检验指南

rfs-robustness
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329
本指南详细阐述了顶级经验金融论文必须构建的稳健性检验电池。内容涵盖替代模型、子样本分析、异常值处理和多重检验校正，旨在指导作者构建严谨的方法论框架，确保研究结论具备统计学上的可靠性、可重复性，并能应对高强度的学术同行评审。
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RJE期刊复制与数据政策指南

rje-replication-and-data-policy
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491
本指南为投稿《兰德经济学杂志》（RJE）的作者提供详细的学术流程指导。内容涵盖如何构建完整的、可复现的分析数据包，包括创建主脚本、锁定计算环境和处理受限数据集。它特别强调了RJE期刊不强制要求数据和代码存储的政策，帮助作者在确保研究严谨性的同时，符合期刊的投稿要求。
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金融研究数据分析审核标准

rof-data-analysis
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384
本指南提供了一套顶尖金融学术期刊（如《金融评论》）要求的实证研究数据分析审核标准。它详细阐述了样本构建、变量定义、识别检验、高级计量模型设置（如面板数据、因子定价）以及处理跨国数据的规范，确保金融研究成果的严谨性、可复制性和经济学意义。
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学术数据和结果复现指南

rof-replication-and-data-policy
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476
本指南详细介绍了学术论文提交时的数据复现和代码共享政策。它指导用户如何准备完整的复制包，包括处理专有数据（使用伪数据集和日志），撰写数据可用性声明，确保所有研究结果的完全可追溯性，从而降低出版风险。
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学术论文补充材料汇编指南

rss-supplementary
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194
本指南详细介绍了科学会议论文补充材料的最佳实践，旨在确保主论文的自包含性。内容涵盖了如何将原始数据、失败日志和机器人视频转化为可信的证据附件。重点包括媒体匿名化处理、维护存档的完整性，以及构建附录结构以深化信念，同时又不使其成为理解核心主张的必须条件。
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学术研究数据透明化指南

sf-data-and-transparency
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326
本技能指导用户为学术论文准备数据、代码和透明度材料，尤其侧重于撰写数据可用性声明。它涵盖了公共数据、受限数据和定性资料的处理流程，帮助作者确保研究结果具有最高的透明度和可复现性，符合顶级学术期刊的要求。
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