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AEJ实证研究重现包指南

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本指南详细介绍了为AEJ: Applied期刊准备可重现数据和代码重现包的强制性步骤和组件。它旨在确保提交内容符合严格的AEA数据和代码可用性政策，内容包括数据来源、主执行脚本和版本控制，强调该包必须在分析过程中持续构建，而非在接受阶段完成。
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学术论文稳健性检验与报告

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本指南旨在帮助研究人员构建顶级学术期刊所需的稳健性分析章节。它系统性地教授如何应对审稿人提出的方法论质疑，包括遗漏变量、模型设定、函数形式选择和统计推断的潜在缺陷。核心目标是证明研究的主体估计结果是稳定、可靠的，而非模型设定的偶然产物。
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AEJ宏观经济复现包准备指南

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本指南用于构建提交至美国经济学期刊（AEJ: Macro）的宏观经济学论文复现包。它帮助作者确保研究的完整可复现性，涵盖原始数据、模型模拟代码、估计过程和结果可视化步骤，满足AEA严格的投稿要求。
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AEJ微观经济学结果展示规范

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本指南为作者提供了一套专业的经济学结果展示规范，专为AEJ: Micro等顶级期刊设计。它指导如何结构化地展示理论命题、构建透明的数值案例、绘制信息图和报告实证数据，确保所有学术成果的呈现既严谨又高度可读，符合顶级期刊的投稿要求。
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学术复现数据包构建工具

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本工具用于帮助研究人员为经济学期刊（如AEJ:经济政策）准备符合要求的数据和代码复现包。它确保了对AEA数据和代码可用性政策的遵守，负责构建openICPSR存款，生成标准的README文件，并处理受限数据的访问流程，是顺利通过发表前可复现性审查的关键步骤。
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政策估计稳健性分析

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本指南指导用户为经济政策论文构建严谨的稳健性检验程序。核心原则是捍卫政策结论的稳定性，而非仅报告系数的显著性。内容详细介绍了如何应对各种计量挑战（如模型设定、预趋势、多重检验和可忽略变量选择偏差），确保政策结论在各种压力下依然可信。
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估计结果到政策的福利模型桥梁

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该框架指导研究人员将还原形式的因果估计（如弹性、处理效应）转化为明确的政策声明。它帮助构建福利、成本效益或最优政策模型，明确识别充分统计量，并阐述分配效应，确保政策论证具有严谨的实证基础。
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系统科学图表展示规范

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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

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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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AI/统计学术证据包构建指南

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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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AJPS论文复现与验证指南

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231
本指南详细介绍了美国政治科学期刊（AJPS）强制执行的预出版复现与验证流程。它指导作者构建一个稳健的、可复现的分析包（包含代码、数据和文档），确保独立验证方能重跑代码并确认所有数值结果与论文主体一致，从而达到发表要求。
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因果识别与研究设计

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471
本指南专注于学术论文的研究设计和方法论强化，特别适用于需要严格论证因果关系的学科。它涵盖了高级的因果识别技术（如DID、IV、RDD），指导作者完成预分析计划、建立理论与实证证据的联系，并准备应对审稿人的质疑，帮助构建严谨的研究架构。
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