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系统文献检索策略指南

psychbull-literature-search-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
251
本技能用于设计和文档化系统性文献检索策略，适用于撰写元分析或系统综述。它确保检索过程具备系统性、穷尽性和可重复性，需涵盖多个数据库、灰色文献和引用链追踪，并严格遵循PRISMA指南，帮助构建可信赖的研究数据池。
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公共管理研究设计指南

pubar-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
113
本指南旨在提供一个系统化的框架，指导公共管理领域研究的严谨设计和论证。内容涵盖差分中的差分法（DiD）、工具变量法（IV）、回归不连续设计（RD）等多种因果推断方法，以及针对公务员和公民的实验设计。当您需要明确识别假设、应对审稿人关于因果关系的质疑，或进行研究预注册时，可以使用本框架来确保设计的学术严谨性和政策适用性。
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推荐系统实验设计与审计指南

recsys-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
120
本指南为推荐系统（RecSys）研究提供了完整的实验设计和审计框架。它指导用户如何确保实验的严谨性，涵盖了时间分割处理、消除评估偏差（如曝光和热门度偏差）的最佳实践，并强调了如何利用高级离线评估指标（如IPS、A/B测试）建立离线结果与实际在线行为之间的可信桥梁，适用于学术论文撰写。
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创新研究方法论设计指南

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81
本指南旨在提供一套系统的方法论框架，指导用户选择和论证适用于创新研究的各种设计路径。它详细介绍了专利/文献计量、因果政策评估、问卷调查、案例研究和混合方法的最佳实践，核心在于强调研究方法必须服务于理论构建，而非仅仅依赖于表面指标的统计关联。
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预测经济学审稿人意见指南

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268
这是一份为经济学和计量经济学论文设计的投稿预备指南。它帮助研究者预测顶级期刊审稿人可能提出的各种方法论和识别性挑战（如测量误差、偏差、设定限制等）。用户可以在投稿前，系统性地构建论文，提前预设防御和稳健性检验，显著提升论文的严谨性和可接受度。
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研究设计与因果识别

revacc-methods
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323
本指南系统介绍了会计和金融领域建立可信因果推断的进阶方法论。内容涵盖差分中的差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）等核心技术，指导用户如何构建具有因果解释力的识别策略，避免将相关性误认为因果关系，适用于高水平学术论文撰写。
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研究综述证据图表设计指南

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175
本指南详细介绍了系统综述、元分析和批判性综述中必备的“证据展示图表”，包括PRISMA流程图、森林图、证据矩阵等。这些图表不只是装饰，而是构成研究证据链的关键部分，帮助读者快速审计研究过程，掌握核心综合结论，确保方法论的严谨性。
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产业组织识别策略指南

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346
本指南为撰写产业组织（IO）论文的作者提供专业指导，重点解决顶级学术期刊（如RJE）对识别策略的严格要求。它系统性地覆盖了需求、供给、入市、并购和拍卖等领域的结构化和简化模型设计。核心内容包括如何论证内生性、选择市场依据的工具变量、使用现代计量估计方法，确保因果推论的严谨性和可信度。
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社会心理学研究设计论证

spq-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
212
本技能旨在帮助研究人员系统地论证其社会心理学研究设计（涵盖实验、量表调查、观察等）。它强调将理论假设与实证证据建立可靠的联系，尤其关注“社会结构与个体”的关联。内容覆盖了从定性到定量的全流程方法论思考，指导用户识别设计的局限性及替代解释，从而极大地提升论文的严谨性和说服力。
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安全实验评估与严谨性审计

usenixsec-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
81
本指南是一份全面的安全实验审计清单，旨在帮助用户根据顶级学术会议（如USENIX Security）的标准，系统性地设计和评估安全实验。它覆盖了从构建适应性攻击模型、计算真实基率下的误报率，到确保随机结果的统计严谨性及现场系统的伦理合规性等多个关键维度。
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可视化实验评估与设计指南

vis-experiments
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413
本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。
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批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir
maziyarpanahi/openmed
136
用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。
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