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AER期刊五图表限制预算指南

aeri-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
262
本技能指导作者如何根据顶级学术期刊（如AER: Insights）的严格要求，将复杂的实证研究结果（表格和图表）压缩到最多五个、每张不超过一页的“展示件”预算内。它涵盖了从选择核心发现、遵循特定格式（如用标准误代替显著性星号），到精算字数预算的全流程，确保学术报告的严谨性和可读性。
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学术数据分析报告标准

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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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可持续农业研究与定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本指南旨在帮助作者将农学或耕作系统研究，从单纯的产量提升，提升到具有明确、可量化环境、经济或社会可持续贡献的层面。它强调可持续性贡献必须是可证据化的，指导用户优化研究框架、方法论和数据报告，以符合高标准的学术期刊要求。
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模型数据与性能评估指南

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73
本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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系统科学图表展示规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
387
本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。
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农业系统建模与框架构建

agsy-systems-framing-and-modeling
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275
本指南为农业系统（AgSy）研究提供严谨的方法论框架。它指导用户如何清晰地定义系统边界、核心要素、关键相互作用和层次结构。同时，它详细说明了如何选择、论证和描述复杂的模型（如过程模型、基于主体的模型），确保研究具有科学性和高度可重复性。
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农业系统期刊投稿适用性评估

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346
本工具旨在指导研究人员评估项目是否符合高水平农业系统期刊的“系统分析”要求。它帮助用户将研究焦点从单一因素的田间试验，提升至关注跨层级（农场到食物系统）的相互作用、权衡取舍和系统行为的复杂系统科学分析，是优化研究框架和文章类型的关键指南。
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AI/统计学术证据包构建指南

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330
本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。
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AISTATS作者回复策略指南

aistats-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
330
本指南详细介绍了在AISTATS等顶级会议上撰写作者对审稿人评论的回复策略。它指导作者如何以匿名、文本形式，结构化地解决关于统计有效性、新颖性、清晰度等技术性质疑。掌握如何分类质疑、锚定现有证据，并应对具体的统计学挑战。
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AISTATS实验设计与验证指南

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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
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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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AISTATS审稿流程指南

aistats-review-process
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368
本指南详细介绍了AISTATS的学术论文同行评审流程，涵盖了从OpenReview提交工作流到作者-审稿人互动、决策标准（正确性、意义、实证支持）等全方位知识点。它旨在帮助研究人员制定优化的投稿和回复策略，提升在统计学和机器学习领域的投稿成功率。
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