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地球科学数据分析与报告规范

epsl-data-analysis
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239
本指南提供了地球和行星科学信函（EPSL）数据的分析与报告规范，重点涵盖同位素地球化学和年代学数据。它要求对结果进行完整的误差预算，使用正确的统计方法（如MSWD、加权平均），并进行彻底的模型诊断，确保科学结果具有可信度和可重复性。
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地球科学研究设计规划指南

epsl-study-design
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224
本指南旨在为地球和行星科学领域的研究提供全面的设计规划框架。它要求研究人员在数据采集和分析前，预先规划好采样、分析、实验和模型构建的每一个环节，确保研究设计具备高度的科学严谨性和可重复性，以经受最严格的同行评审。
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创业理论严谨数据分析方法论

etp-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
213
本指南为创业理论与实践领域的学者提供一套高级、严谨的数据分析方法论框架。它涵盖了生存分析、处理内生性（如选择偏差、工具变量）、先进面板数据模型和定性编码等复杂技术。旨在确保研究发现不仅在统计上可靠，而且在理论上经得起推敲，并能转化为对创业实践具有指导意义的洞察。
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社会学研究数据分析规范

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364
本指南详细阐述了撰写高影响力社会学期刊论文所需的严谨量化分析标准。它涵盖了多层次模型、小宏观N推理、边际效应计算和可重复性保障等核心技术。旨在指导研究人员设计出能够通过专家双盲评审的稳健分析。
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学术研究可复现性指南

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175
本指南帮助研究人员确保学术论文达到最高级别的开放科学可复现性。它详细指导如何将每一项研究主张（包括数据、技术、实验结果）映射到可验证的证据，记录技术溯源（如代码哈希值、模型ID），并指导如何提供准确的数据可用性声明，确保研究的透明度和严谨性。
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全球变化生物学数据分析规范

gcb-data-analysis
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198
本指南用于执行和报告全球变化生物学（GCB）论文的稳健统计分析。它强调了数据公开归档（DOI）所需的极高可重复性标准。内容覆盖混合/分层模型、时间序列、空间分析、元分析和不确定性量化，要求用户根据数据结构选择合适的推断方法，确保分析的科学严谨性与透明度。
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博弈论实验与数值分析方法

geb-data-analysis
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230
本指南提供了严谨的框架，指导用户如何分析博弈论实验数据和构建数值模拟。核心原则是确保所有数据分析服务于理论推论和均衡概念的验证，而非单纯的因果推断。内容涵盖了实验数据的聚类分析、行为模型拟合以及计算结果的可复现性。
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人力资源研究数据分析方法论

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276
本指南为人力资源管理领域的研究人员提供了一套严谨的数据分析框架。它详细指导如何使用多层次模型（HLM）、结构方程模型（SEM）、中介和调节效应等，确保分析的统计学严谨性和可信度。内容涵盖从数据结构到结果报告的完整实证流程，旨在大幅提升学术论文的实证研究质量。
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人力资源研究：学术论文图表规范

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本技能指导用户为人力资源管理（HRM）领域的学术论文构建高质量、规范化的图表（Exhibits）。内容涵盖描述性统计、相关矩阵、模型层级构建（HLM/SEM）、交互作用图、理论模型图等。核心目标是确保图表不仅展示数据，更能清晰、严谨地传递研究论点和实践意义，符合顶级期刊的发表要求。
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数据证据到理论的转化分析

humrel-data-analysis
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68
本指南为人类关系研究者提供了从原始数据到构建理论模型的全流程指导。它确保了数据证据与理论主张之间路径的透明性和可审计性，涵盖了定性编码、批判性诠释和定量建模的最佳实践，旨在提升研究的学术严谨性和贡献度。
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学术手稿图表展示规范

humrel-tables-figures
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216
本技能指导用户如何构建和审核人类关系学（HR）手稿中的图表和展示材料。它确保从原始数据到理论论证的推论路径清晰可见，涵盖了定性数据结构模型、证据表，以及定量回归模型和交互图的规范化报告，并强制遵循匿名化和字数限制等学术规范。
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信号处理论文可复现性指南

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260
本指南为信号处理研究人员提供了一份关于如何实现严谨论文可复现性的专业指导。它强调仅仅提供模型是不够的，作者必须精确锁定“评分规则”（scoring ruler）、数据版本、前端参数和计算种子，确保所有报告的指标都可以被独立验证，从而大大提高学术论文的可靠性。
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