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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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科学图表撰写与规范指南
cc-figures-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
192
本指南提供了撰写高影响力科学论文图表设计的全套标准,涵盖了图像完整性(如未裁剪的Western blot)、数据量化和叙事逻辑。它详细指导作者如何确保所有图表具备清晰的机制论证流,使科学证据具有最高的专业度和可信度。
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科学论文数据与代码可用性指南
cell-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本指南详细介绍了科学论文中数据和代码可用的标准化要求,旨在确保研究结果的可重复性。它指导用户将原始数据和分析代码存入如GEO、PDB、Mendeley Data和Zenodo等认可的公共存储库,并提供了撰写标准化“三点声明”的格式,确保投稿流程的规范性和完整性。
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计量经济学论文投稿策略
ectj-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本指南详细介绍了投稿顶尖计量经济学期刊所需的严格标准。它着重于维护识别假设的完整性,确保理论主张与实证数据挂钩,科学构建证明结构,并预判审稿人的质疑点。适用于撰写方法的学术研究报告。
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数据透明度与可复现性指南
govern-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本指南指导作者撰写强制性的数据可用性声明,并构建全面的复现材料包。它详细介绍了数据溯源、代码管理、处理受限数据等最佳实践,旨在确保学术研究的完整性与可复现性。
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数据挖掘会议投稿流程规划
icdm-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
167
这是一个用于数据挖掘研究项目的全周期管理工具。它详细规划了从选题确定、实验设计、撰写、到最终会议投稿展示的所有关键里程碑。帮助用户根据会议的最终截止日期倒推时间线,重点关注无反驳、短论文和10页篇幅等独特要求,确保学术项目流程的完整性和可操作性。
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JAE投稿论文工作流管理
jape-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
314
本技能是为指导投递至《应用计量经济学杂志》(JAE)的实证论文全生命周期流程设计的总控器。它确保论文聚焦于真实数据应用,严格遵循文献定位、识别策略、可复现数据分析及强制数据归档等关键步骤。旨在通过在每个阶段集成数据完整性检查,避免投稿过程中的常见错误和流程脱节。
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学术论文修改与回应指南
jar-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
456
这是一份针对作者处理期刊“修改再提交”(R&R)决策的权威指南。它指导作者必须先完成核心分析工作,再撰写回应信。内容涵盖了如何根据审稿人意见进行分级(一阶 vs. 二阶),撰写具体、有证据支持的逐点回应,并确保数据和代码包的完整性与一致性,是学术研究必备的流程知识。
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教育心理学数据分析规范
jedpsych-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
76
本指南详细介绍了教育心理学顶级期刊要求的先进统计学标准。它涵盖了对嵌套数据的建模(多层模型/SEM)、报告具有教育意义效应量和置信区间,以及检验理论机制(中介/调节)。帮助研究人员进行严谨、可重复的实证研究,确保分析的科学性和完整性。
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JEL期刊投稿预检清单
jel-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
本技能提供为JEL期刊撰写综述论文的完整预检清单。它指导作者在提交提案或完整草稿前,系统性核对JEL分类代码、利益冲突声明、数据可用性要求等核心合规点,确保投稿材料的专业性和完整性。
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开放科学与透明度标准准备
joap-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
59
本指南帮助研究人员了解并准备符合顶尖学术期刊(如JAP)的开放科学和透明度要求。它详细指导研究者如何用持久化标识符(DOI)存款数据、分析代码和研究材料,并撰写数据可用性声明,确保研究过程的完整性、可追溯性和科学的复现性。
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KDD投稿准备与审核指南
kdd-submission
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63
这是一份用于审核顶会数据挖掘(如KDD)投稿的综合指南。内容涵盖赛道选择、所有作者的OpenReview信息完整性、严格的篇幅限制、双盲评审的匿名化处理,以及关键的上线后性能数据量化。帮助投稿达到顶级会议的标准,提高录用机会。
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