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学术期刊数据分析与可复现性要求

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。

AJPS论文复现与验证指南

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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。

因果识别与研究设计

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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。

学术论文图表与展示最佳实践

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本指南针对美国政治科学期刊（AJPS）的投稿，指导撰写和呈现高质量、可复现的表格和图表（Exhibit）。它强调图表必须自成体系、视觉易读，并且必须由代码自动生成，以通过严格的第三方验证。同时指导作者如何合理分配内容到正文和支持信息（SI）中，以遵守字数限制和学术规范。

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