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学术文献系统综述方法

arecon-literature-synthesis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本技能提供一套系统化的学术文献综述方法论，尤其适用于撰写高标准的学科综述文章。它指导用户如何系统性地收集和阅读海量文献，通过构建证据矩阵，实现从“总结”到“综合”的飞跃，确保综述的全面性和学术深度。
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综述全面性与平衡性审核

arpsych-comprehensiveness-and-balance
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458
本技能用于审核学术文献综述（如心理学年度综述），以确保其具备高度的学术严谨性、平衡性和客观性。它检查综述是否覆盖了所有派系和理论，确保证据权重基于设计强度和可重复性（而非简单的票数），并警惕自我推销和学术偏见，适用于对高风险科学综述进行学术公平性审核。
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综述的透明度与可重复性指南

arpsych-transparency-and-reproducibility
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91
本指南为撰写心理学系统综述和元分析提供详细要求。它强调必须记录文献搜索流程、提供量化综合分析的严谨性（如PRISMA流程），并确保所有发现都是开放且可复现的，以满足高水平学术期刊的要求。
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《亚太经济》投稿定位与修改指南

asia-pacific-economic-review
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342
本工具旨在指导研究人员判断稿件内容是否适合投递《亚太经济》。内容涵盖亚太区域经济、国际贸易、比较制度等核心学术领域，帮助用户从选题定位、理论框架构建到论证结构等方面进行全面自检和优化，提高稿件的学术匹配度和成功率。
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社会学严谨数据分析指南

asr-data-analysis
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433
本指南详细阐述了进行高水平学术研究的严谨方法论规范。内容涵盖了定量、比较历史和计算分析的各项要求，重点强调透明度、可复现性、稳健性检验（如混淆变量排除）以及确保研究结论能够直接追溯到原始证据，适用于顶尖社会科学期刊撰稿。
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社会学论文数据与透明度规范

asr-data-and-transparency
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164
本指南旨在帮助用户遵循社会科学领域（如ASR/ASA）的学术数据共享与透明度规范。它指导用户如何系统性地记录研究数据的来源、构建和处理过程（数据溯源），同时明确处理保密性约束和伦理问题。适用于撰写学术论文、准备数据补充材料或应对审稿人关于数据验证的咨询。
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ASR 期刊表格与图表规范

asr-tables-figures
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243
本指南为向《美国社会学评论》(ASR) 投稿的作者提供规范指导。它详细介绍了如何设计自洽、高可读性且可复现的表格和图表（即“展示证据”）。内容涵盖了定量分析、人口统计学和定性证据的专业展示技巧，帮助作者满足顶级学术期刊的严格标准。
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大气化学与物理学期刊投稿指南

atmospheric-chemistry-and-physics
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177
本技能为目标投稿至《大气化学与物理学》（ACP）期刊的作者提供全面的预提交自查清单。它详细介绍了期刊的学科范围（包括气溶胶、云层、化学和动力学）以及其严格的标准，包括开放获取政策、强制性的FAIR数据管理、详细的方法学透明度要求，以及应对互动式公开同行评审的准备工作。使用本指南评估您的研究是否符合目标期刊的要求。
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政治科学研究数据分析规范

bjps-data-analysis
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222
本指南用于指导作者如何执行和报告高质量的定量、计算或实验分析，以满足顶尖学术期刊（如BJPS）的严格要求。它详细阐述了方法论的严谨性、透明度和可重复性规范，涵盖了不确定性报告、稳健性检验、测量等效性等核心议题。 适用于撰写论文结果部分，确保研究结论能够经受住最严格的学术同行评审。
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社会科学研究设计高级指南

bjps-research-design
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495
本指南提供了一个严谨的框架，用于提升社会科学论文的研究设计质量。内容涵盖了从高级定量因果推断（如DID、IV、RDD）到系统定性案例选择和过程描绘等多种方法论，指导用户如何论证假设、排除竞争解释，从而确保研究结论具有普遍性和学术严谨性。
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学术数据分析与可复现性指南

car-data-analysis
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214
本指南详细介绍了各类研究设计（如面板数据、DID、实验）所需的统计估计方法。它指导用户如何选择合适的模型，执行严格的稳健性检验，并遵循学术期刊关于数据完整性、代码共享和结果可复现性的最佳实践要求。
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财会研究设计与方法

car-methods
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223
本指南为作者提供了一套全面的学术研究设计方法论框架，适用于当代会计研究（CAR）。它详细介绍了如何根据研究问题选择并论证合适的实验设计、档案分析、模型构建、实地调查或问卷调查等。核心重点在于提升研究的内部有效性、识别策略的严谨性，并强调了伦理审批和数据完整性的要求。
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