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学术数据分析报告标准
aerj-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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教育研究设计论证与规范
aerj-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本技能旨在为教育学研究稿件提供高级方法论论证框架,适用于顶级学术期刊。它指导用户系统性地论证研究设计的合理性,涵盖了定量(多层级模型、准实验)、定性(民族志、案例研究)和混合方法等多种范式。核心在于应对审稿人对因果关系、可信度、选择偏差的质疑,确保设计符合严谨的学术报告标准。
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AISTATS实验设计与验证指南
aistats-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
64
本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范,尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据,确保统计严谨性(如报告不确定性、基线模型、随机种子),核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能,极大地提升研究的可复现性。
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AI统计学可复现性指南
aistats-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点(理论、算法或实验)都对应到可验证的证据链,需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准,确保研究的严谨性。
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学术研究设计与方法论指南
amj-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
418
本指南为撰写顶级学术论文提供全面的实证研究设计和方法论框架。它指导研究者将理论假设与合适的实证设计(如实验、面板数据、定性研究等)进行匹配。核心内容包括如何系统性地规避共同方法偏差、内生性问题以及分析层级不一致等,确保研究的严谨性和学术价值。
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AOS数据分析与证据构建
aos-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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政治科学研究数据分析规范
bjps-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
222
本指南用于指导作者如何执行和报告高质量的定量、计算或实验分析,以满足顶尖学术期刊(如BJPS)的严格要求。它详细阐述了方法论的严谨性、透明度和可重复性规范,涵盖了不确定性报告、稳健性检验、测量等效性等核心议题。 适用于撰写论文结果部分,确保研究结论能够经受住最严格的学术同行评审。
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学术数据分析与可复现性指南
car-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南详细介绍了各类研究设计(如面板数据、DID、实验)所需的统计估计方法。它指导用户如何选择合适的模型,执行严格的稳健性检验,并遵循学术期刊关于数据完整性、代码共享和结果可复现性的最佳实践要求。
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财会研究设计与方法
car-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南为作者提供了一套全面的学术研究设计方法论框架,适用于当代会计研究(CAR)。它详细介绍了如何根据研究问题选择并论证合适的实验设计、档案分析、模型构建、实地调查或问卷调查等。核心重点在于提升研究的内部有效性、识别策略的严谨性,并强调了伦理审批和数据完整性的要求。
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会计理论与预测构建
car-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
56
本工具用于指导当代会计研究(CAR)的理论核心构建。无论研究采用何种方法(如档案分析、实验设计或模型构建),它都能帮助用户建立起具有明确经济机制、方向性和可证伪性的理论假设和预测,确保研究的理论深度和严谨性。
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癌症研究实验设计与验证
cc-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
66
本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案,尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统(体外、体内、人体)进行正交验证,详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤,以确保研究设计的严谨性。
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经济学因果识别策略
ceq-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
465
本指南详细指导用户建立经济实证研究的因果识别策略。内容涵盖了DID、IV、RDD等高级准实验和结构模型。核心要求是必须将所有识别假设明确写出、经验支持并进行逐条辩护,以达到顶尖经济学期刊的发表标准。
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