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多研究项目设计规划

jpsp-study-design
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412
本技能旨在指导用户规划一系列相互关联的研究，构建一个完整的、具有理论说服力的“研究包”，而非依赖于单个实验。它涵盖了研究序列设计、每个研究的功效分析、选择合适的方法论（如纵向、双人对、实验设计）以及预注册流程，确保研究整体具有高度的内在一致性和科学严谨性。
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研究论文可复现性包构建

jru-replication-package
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106
本指南指导用户构建学术论文的完整可复现性报告包，以满足期刊（如JRU/Springer）的提交要求。它要求将实验流程、完整指令、软件源代码、参数估计模型代码和去标识化数据等所有组件进行系统化组织。目标是确保任何外部人员都能从零开始，完美复现研究的所有结论和参数估计。
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JUE复制包构建指南

jue-replication-package
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157
本指南详细说明了提交至《城市经济学杂志》(JUE) 的实证论文必须遵循的复制包要求。它不仅涵盖了标准的数据和代码提交，还专门针对复杂地理空间数据、地理编码流程以及专有/保密受限制数据的路径，确保研究成果具有最高级别的可重现性。
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KDD论文结果可复现性指南

kdd-reproducibility
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154
本指南为数据挖掘和机器学习领域的学术研究提供了确保结果可复现性的最佳实践。它详细介绍了三层诚实模型（可重跑、可重建、可证明），并提供了从数据采集、预处理到模型配置的全流程披露清单，旨在极大地提升科研报告的严谨度和可信度。
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学术会议论文审稿流程模型

kdd-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南用于模拟顶级数据挖掘学术会议（如KDD）的复杂多周期审稿决策流程。它详细阐述了论文如何根据审稿人评分、作者反驳、领域主席综合以及可复现性、伦理等关键标准进行评估，帮助作者理解论文被接受、修改还是拒绝的科学依据。
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KDD学术会议投稿全流程规划

kdd-workflow
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141
本指南为KDD学术会议的项目管理蓝图，专门应对其独特的年度双周期结构。它详细规划了从周期选择、里程碑跟踪、处理“再提交”循环，到抽象到最终定稿的证据准备时间线。适用于复杂、多阶段的数据科学研究课题。
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临床图表展示规范指南

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本指南详细介绍了顶级医学期刊（如《柳叶刀》）对临床研究图表展示的严格要求。内容覆盖了基线特征表（Table 1）、Kaplan-Meier生存曲线、森林图、研究流程图和多国地图等关键部分。核心要求包括必须展示置信区间、风险人数和正确的统计模型，旨在帮助作者确保研究数据的科学严谨性和可信度。
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数学金融论文投稿与审稿指南

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本指南详细介绍了数学金融领域论文的投稿和审稿流程。它涵盖了从主编筛选到审稿人逐行验证证明的单盲同行评审标准。帮助作者了解审稿人关注的重点（如方法论新颖性、证明的准确性、金融适用性），从而避免常见的投稿错误和提高论文被接受的几率。
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结构模型估计与验证流程

mksc-data-analysis
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198
本指南详细介绍了市场科学论文中结构化模型的完整实证分析流程。它涵盖了先进的计量经济学估计方法（如GMM、MLE、贝叶斯），强调必须从经验上证明模型识别性，评估模型拟合度，并计算具有不确定性的反事实情景。确保研究结果在统计上严谨、经济上合理，并具备可重复性。
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学术论文修改回应信撰写指南

mksc-rebuttal
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264
本指南详细介绍了论文经历“修改和重投”（R&R）周期后，如何撰写专业、完整的回应信和反驳材料。它指导作者掌握从结构到战术的完整流程，学习如何逐点回复审稿意见，增强模型的识别性，处理反事实和冲突要求，确保提交的学术严谨性。
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营销科学模型与机制构建

mksc-theory-development
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432
该指南旨在指导用户将抽象的营销现象转化为严谨、可量化、可检验的数学模型。涵盖博弈论模型和结构计量模型，重点流程包括：定义基本机制、推导出均衡状态，并明确构建识别论证，确保模型具备学术研究的实证可检验性。
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MLSys会议投稿审计指南

mlsys-submission
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65
本指南为MLSys会议投稿的预截止日期审计工具。它指导作者完成从论文格式、双盲匿名化到投稿流程的全面检查，详细涵盖了研究和工业两个赛道的区别、排版要求、引用规范等，确保论文在提交前达到最高的合规性。
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