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产业组织识别策略指南

rje-identification-strategy
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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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金融研究数据分析审核标准

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本指南提供了一套顶尖金融学术期刊（如《金融评论》）要求的实证研究数据分析审核标准。它详细阐述了样本构建、变量定义、识别检验、高级计量模型设置（如面板数据、因子定价）以及处理跨国数据的规范，确保金融研究成果的严谨性、可复制性和经济学意义。
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社会心理学研究设计论证

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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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研究设计与因果识别方法

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本指南是一份全面的学术研究设计方法论工具箱，旨在帮助用户构建具备高可信度因果识别性的研究。它详细介绍了一系列高级计量经济学模型，包括双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和实验设计，核心目的是解决变量间的内生性问题，从而准确推断因果关系。
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网络搜索数据挖掘可复现性指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。
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学术论文图表与篇幅预算管理

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本指南提供了一个结构化的框架，用于在学术论文中展示复杂的实证结果。它详细介绍了学术论文的关键“核心表征”（如概念模型、等效性表、跨国模式图），并教授了“论点测试”和“取舍”等技巧，确保研究论点清晰、严谨，同时严格遵守期刊的页面篇幅限制。
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Seaborn统计可视化库

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Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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基因变异注释与HGVS规范化

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该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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去标识化数据泄露审计

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maziyarpanahi/openmed
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用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。
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病原体变异监测

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通过 GenSpectrum LAPIS API 查询实时病原体基因组监测数据，识别当前循环的病毒谱系、增长速率及突变。适用于确定 SARS-CoV-2 优势变异株或流感谱系等当前病原体状态，确保超越静态知识截止的准确性。支持多种病原体分析。
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Folklore变异证据检索

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过 Folklore 临床变异解读 MCP，检索公开的 ClinGen 基因-疾病有效性断言，以及针对单个 GRCh38 胚系 SNV 或简单 indel 的来源链接证据，并对解析状态进行确定性分支处理。
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文档到数学问题规范提取

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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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