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大气化学与物理学期刊投稿指南
atmospheric-chemistry-and-physics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
177
本技能为目标投稿至《大气化学与物理学》(ACP)期刊的作者提供全面的预提交自查清单。它详细介绍了期刊的学科范围(包括气溶胶、云层、化学和动力学)以及其严格的标准,包括开放获取政策、强制性的FAIR数据管理、详细的方法学透明度要求,以及应对互动式公开同行评审的准备工作。使用本指南评估您的研究是否符合目标期刊的要求。
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学术研究成果图表格式化
car-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南提供顶级会计期刊(如CAR)的展示成果(表、图、附录)的严格格式化指南。它要求确保所有展示材料符合学术风格手册,包括提供变量定义、使用聚类标准误以及自我包含性,从而将原始分析结果转化为可提交的、高度专业化的学术成果。
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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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经济学因果识别策略
ceq-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
465
本指南详细指导用户建立经济实证研究的因果识别策略。内容涵盖了DID、IV、RDD等高级准实验和结构模型。核心要求是必须将所有识别假设明确写出、经验支持并进行逐条辩护,以达到顶尖经济学期刊的发表标准。
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经济计量推断细节检查
ceq-inference
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72
本指南旨在帮助用户对高水平的经济计量论文进行推断细节的全面检查。内容覆盖了统计推断的多个核心痛点,包括聚类层级的选择依据、弱工具变量(IV)的处理方法、多重假设检验的校正,以及标准误的正确报告,确保学术论文方法论的严谨性。
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现代DID交错处理规范
ceq-modern-did
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
441
本指南用于纠正交错处理时点或处理效应异质性导致的双重差分(DID)分析偏差。它指导用户放弃偏误严重的双向固定效应(TWFE)模型,转而使用Callaway–Sant'Anna、de Chaisemartin–D'Haultfœuille和Sun–Abraham等现代估计量,确保计量模型达到严谨的学术标准。
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《经济学(季刊)》投稿标准与指南
china-economic-quarterly
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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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中国金融期刊投稿指南
chinese-review-of-financial-studies
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54
本技能为作者提供投递顶尖中文学术期刊(如《金融评论》)的综合指南。它详细分析了目标期刊的学术定位、文章结构要求(如摘要长度、JEL分类、参考文献比例)和投稿规范。用于投稿前自检,帮助作者避免误投,确保论文符合高标准的学术要求。
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异质性分析:深化经济机制
cie-heterogeneity
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335
本指南为经济学研究提供高质量的异质性分析标准。强调异质性分析必须具有理论依据,不能仅停留在按区域或规模切分数据。研究者需要将多个维度(如所有制、融资约束、行业属性)与核心经济机制关联,并通过显著的组间差异,将结论提升至具有针对性的政策含义。
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学术论文投稿工作流
cie-workflow
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162
本工作流是为目标投稿顶刊(如《中国工业经济》)的作者设计的系统指南。它帮助用户遵循从选题立意、文献梳理、到实证分析(如DID、机制、稳健性)和回复审稿意见的全流程,确保稿件达到高标准的实证研究水平。
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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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