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计量因果识别策略指南

cfe-identification
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406
本指南提供了一套完善的实证经济学因果识别框架。它详细介绍了DID、IV、RDD、PSM、DML等复杂准实验设计，帮助作者系统性地诊断和提升研究设计的识别强度和稳健性，避免常见的计量误区，确保论文符合顶级学术期刊的严苛要求。
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人机交互成果物评估与存档指南

chi-artifact-evaluation
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456
本指南提供了学术研究（尤其是人机交互领域）产出物（如原型、数据集、实验材料、代码）的打包、审核和长期存档的最佳实践。它指导研究人员如何为匿名评审准备易于检查的材料，并如何建立符合学术规范、具有持久DOI和明确授权的最终公开版本，确保研究的可复现性和可追溯性。
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《经济学(季刊)》投稿标准与指南

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295
该指南为投稿《经济学(季刊)》的学者提供方法论指导。核心是确保研究具备国际一流的计量经济学标准，重点要求干净的因果识别、结构模型构建和准实验设计（如现代DID、IV），帮助作者提高论文的理论深度和技术严谨性，避免常见方法论误区。
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学术论文投稿匹配与定位

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179
该指南帮助作者判断论文的适用期刊范围。它根据研究是否具备干净的政策准实验、实证主体地位、以及是否聚焦于产业、企业、环境等领域，指导作者决定是否适合《中国工业经济》，或应转投至更匹配的专业期刊。
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制度背景构建与实证分析

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462
本指南详细指导撰写实证经济学论文中的制度背景部分。它强调了政策描述必须具备高度可查证性，要求作者将政策细节（如文件全称、生效时点、分配规则）与准实验识别策略（如双重差分DID）紧密结合，确保因果识别的逻辑严谨性，避免稿件因制度细节模糊而被拒稿。
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学术研究实验程序设计指南

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348
这是一份关于信息检索、数据挖掘和知识管理领域学术研究的实验设计指南。它指导用户如何构建严谨、全面的实验程序，确保研究主张在检索、机制、可扩展性等多个维度得到充分且可复现的证据支持，尤其适用于顶级会议的投稿要求。
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学术研究可复现性与数据可用性指南

cjc-artifact-evaluation
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130
本指南为学术论文作者提供全面的指导，说明如何在投稿中主动提供可复现的代码、数据集和实验脚本。即使目标期刊缺乏正式的制品评审徽章，通过规范化地提交这些可验证的“制品”，可以极大地增强研究结论的透明度和可信度。
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学术实验设计与科学报告指南

cjc-experiments
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78
本指南为学术论文提供了严谨的实验设计和结果呈现方法论。它教导作者如何围绕明确的研究问题（RQ）构建实验框架，如何选择具有代表性的强基线，如何在统计上保证结果的严谨性（如报告均值±标准差），并指导如何进行消融分析和污染排查。适用于所有需要高标准学术验证的计算科学领域研究。
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学术研究可复现性指南

cjc-reproducibility
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472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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数值实验与算例分析方法论

cjms-numerical-experiments
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226
该指南为学术论文提供了一个严谨的数值实验设计框架。它指导作者如何从参数标定（真实数据、文献、政策）、实验矩阵设计（有效性、敏感性、边界、情境还原）到结果机制解读，构建具有高度说服力的算例分析部分。
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认知理论与模型构建指南

cogpsych-theory-and-hypotheses
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399
本指南指导研究人员如何将抽象的认知理论转化为严格的、可证伪的、具有解释性的形式化模型。它强调了在实验设计中，如何构建模型、定义参数意义，并推导出能够区分自身理论与竞争理论的预测，适用于高水平的认知心理学研究。
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认知心理学论文撰写流程指南

cogpsych-workflow
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406
本指南是为撰写投稿至《认知心理学》期刊的作者设计的流程编排工具。它涵盖了从选题、理论假设构建到实验设计、数据分析及开放科学实践的全部研究生命周期。核心目标是指导作者将论文构建为模型驱动、多实验的整合性项目，确保文章具备完整的科学严谨性和代码透明度。
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