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心理学理论模型构建

psychrev-theory-construction
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172
本技能指导用户构建心理学学术论文中的理论框架和正式模型。它提供了一个严谨的流程，帮助研究人员将模糊的直觉转化为明确、可操作的理论结构。学习界定核心假设、阐述因果机制，并将模型形式化为数学方程或概念模型，确保理论的推导性和科学严谨性。
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公共政策证据数据分析指南

pubar-data-analysis
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72
本指南旨在为公共管理领域的研究人员提供一套严谨的数据分析执行和报告流程。它强调科学的透明度，要求报告效应大小而非仅是P值，并通过鲁棒性检验、异质性分析、预注册流程来确保研究结论的可靠性，核心目标是实现研究结果的完全可复现性。
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研究透明化与数据共享指南

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333
本指南旨在帮助学术研究人员掌握开放科学的标准和最佳实践。它详细介绍了数据溯源、数据引用、数据共享（如Dataverse/QDR）以及处理不同证据类型的敏感数据流程，确保研究过程具备高可复现性和透明度。
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计量经济学定量分析与可复现性

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455
本指南旨在指导撰写计量经济学论文时，确保定量分析的严谨性与完全可复现性。它涵盖了结构模型估计（如GMM、MSM）、矩构建、数据清洗和全面的验证检查（如多起点搜索、蒙特卡罗恢复）。目标是构建一套完整的分析流程，确保所有结果都能从原始数据中通过固定环境和文档化的脚本重现，以满足顶级期刊的审核标准。
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学术论文修改与回复指南

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458
本指南为作者处理量化经济学论文重大修改（R&R）提供结构化流程。涵盖从解读总编意见、分类审稿意见（基础、澄清、争议），到执行必要补充分析，再到撰写专业、有证据支持的回复信函的完整学术流程。
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QJE论文可复现性数据包

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本工具旨在帮助作者构建符合《经济学季刊》（QJE）要求的论文可复现性数据包。它提供了一个完整的框架，要求作者系统地组织原始数据、分析代码和处理流程。最终目的是确保任何研究人员都能通过运行该包，完全、准确地重新生成论文中所有的图表和数据结果，以满足顶尖学术期刊严苛的数据可追溯性和复现性标准。
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推荐系统可复现性指南

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本指南详细阐述了推荐系统研究中提高实验可复现性的最佳实践。它涵盖了数据集版本锁定、实现对称的调优流程、选择全排序指标、处理非确定性（如多种子均值）以及构建严谨的分歧分析报告，确保研究成果具有高度的科学可靠性。
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学术会议论文评审流程

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464
本指南详细阐述了顶级学术会议（如RecSys）严谨的同行评审流程。内容涵盖了双盲评审机制、核心评估标准（新颖性、有效性、可复现性）、关键的“反驳”阶段，以及最终发表的流程要求。它为研究人员和学生提供了理解和改进学术论文投稿策略的框架。
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推荐系统项目流程规划

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297
本技能为推荐系统（RecSys）的学术项目提供完整的项目管理流程规划。它指导用户从项目初期构思、数据锁定到最终的论文提交、匿名仓库管理、反驳撰写和最终定稿，提供了详尽的后向时间规划和关键风险点提醒，确保科研工作的系统性管理。
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经济动态量化分析

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186
本指南提供了撰写经济学论文的量化分析标准和流程。它涵盖了动态模型的参数校准、矩匹配检验、数值解法纪律和可复现计算流程，旨在确保研究结果具有高度的严谨性、可审计性和可验证性。
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REStat经济学论文写作工作流

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420
这是一个用于指导《经济统计学评论》（REStat）投稿的完整论文写作工作流路由器。它不取代任何专业技能，而是根据论文当前阶段（如选题、因果识别、稳健性检验、撰写或回复审稿意见）系统性地为用户指引最佳的后续步骤，确保研究流程的科学性和完整性。
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学术论文修改与回应撰写指南

revacc-rebuttal
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257
本指南指导作者如何处理学术期刊的修改重审（R&R）流程。它侧重于在撰写回复信之前，实质性地解决审稿人提出的关键“一阶”问题（如识别性、测量或模型假设）。要求作者进行严格的分析修正，并撰写结构严谨、证据充分的点对点回复，确保论文的逻辑一致性和匿名性。
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