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经济学论文投稿格式指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
415
本指南专为撰写高水平经济学和金融学论文的表格与图表提供严格的规范。重点规范了三线表格式、变量定义、数据来源的透明度（必须点明数据库名），以及图表生成的高专业度要求，确保稿件符合顶级期刊的严谨学术标准。
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发展心理学数据分析规范

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392
本指南用于发展心理学领域的纵向数据分析和报告，确保符合高标准的学术要求。重点指导如何正确建模发展变化（如增长曲线、多层次模型、结构方程模型），如何在解释平均变化前先检验测量不变性（configural→metric→scalar），并严格使用JARS指南报告效应值和置信区间。核心目的是区分和清晰报告确认性与探索性发现。
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发展心理学论文审稿流程指导

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
251
本指南详细介绍了发展心理学论文的严格审稿标准和评估流程。内容涵盖了假名同行评审、发展学意义、方法论设计严谨性（如年龄/队列效应、不变性、失访处理）、JARS报告规范和透明度要求。适用于作者在投稿前进行自查，或理解审稿人/编辑的评审意见。
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发展心理学研究设计指南

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本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段，帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题，确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。
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政策经济因果识别策略

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
267
本指南详细介绍了政策评估中的高级计量经济学方法，用于建立因果关系。涵盖了DID、工具变量法（IV）、回归断点设计（RDD）和结构模型等。核心目标是弥合计量严谨性和政策可读性之间的鸿沟，确保因果机制在正文清晰阐述，并在附录中进行形式化辩护。
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学术因果识别增强工具

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138
本技能旨在帮助用户增强实证经济学论文的因果识别策略。它指导用户从方法论层面（如双重差分、工具变量、局部回归和实验设计）系统性地审查和改进研究设计，确保所有关键假设、潜在偏差和因果机制得到明确论证和严格检验，以满足高水平学者的学术标准。
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学术论文数据样本规范指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
251
本指南为学术研究人员提供撰写“数据与样本”章节的专业规范。它详细指导如何规范数据库点名、使用计算公式定义变量、报告描述性统计数据（包括缩尾和分位数），以及建立完整的样本筛选和可复现的流程，确保研究方法学的高度严谨性，以满足顶级期刊的审稿要求。
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高阶因果识别方法论指南

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126
本指南详细介绍了经济学实证研究中先进的因果推断方法论，涵盖交错DID、弱工具IV、断点回归（RDD）和双重机器学习（DML）等准实验设计。它提供了从基础概念到高级诊断测试（如平行趋势检验、偏误分解、弱工具检验）的完整流程和报告标准，确保实证结果的学术严谨性和可信度。
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学术论文图表规范指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
324
本指南详细规定了学术论文（尤其是经济学顶刊）中表格和图形的规范要求。涵盖了三线表结构、变量定义表填写、数据来源描述等关键环节，旨在帮助作者提升稿件的专业性和可读性，确保图表符合期刊的高标准。
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金融实证设计规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导实证金融研究的报告规范。它详细介绍了从样本构建（如失活率、生存偏差）、核心变量定义、数据集合并到面板结构和统计推断（如聚类检验）的每一层面的严谨要求。确保你的研究方法论具备足够的说服力，通过顶尖期刊的严格评审。
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金融论文稳健性策略与检验

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在教授作者如何为实证金融论文撰写精准且有说服力的稳健性部分。它摒弃了盲目增加检验的传统做法，倡导“减法，再精确”的原则：识别审稿人可能提出的具体替代解释（如反因果、遗漏变量），并为每个威胁选择最少、最有效的检验来消除其质疑。这符合顶级金融期刊强调创新性而非表面数据的学术标准。
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基因组坐标转换与标准化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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转换基因组区间格式（如 BED、VCF、GFF），处理 0 基和 1 基约定。标准化变异、对齐插入缺失并检测组装不匹配，防止分析错误。适用于需要跨不同基因组构建和文件类型进行精确坐标映射的生物信息学流程。
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