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异质性分析:深化经济机制
cie-heterogeneity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
本指南为经济学研究提供高质量的异质性分析标准。强调异质性分析必须具有理论依据,不能仅停留在按区域或规模切分数据。研究者需要将多个维度(如所有制、融资约束、行业属性)与核心经济机制关联,并通过显著的组间差异,将结论提升至具有针对性的政策含义。
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制度背景构建与实证分析
cie-institutional-background
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
462
本指南详细指导撰写实证经济学论文中的制度背景部分。它强调了政策描述必须具备高度可查证性,要求作者将政策细节(如文件全称、生效时点、分配规则)与准实验识别策略(如双重差分DID)紧密结合,确保因果识别的逻辑严谨性,避免稿件因制度细节模糊而被拒稿。
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经济学机制检验规范指南
cie-mechanism
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
377
本指南为经济学实证研究提供了严谨的机制检验方法规范。它明确指出传统三步中介法存在严重的内生性和识别性问题,并推荐采用分渠道回归或调节效应分析等前沿方法,以提升因果推断的严谨性和可信度。
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经济学实证稳健性检验指南
cie-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
392
本指南提供了一套系统化的实证研究稳健性检验流程,用于应对学术期刊严苛的审稿要求。内容覆盖了变量和度量替换、样本窗口调整、PSM-DID等识别策略,以及如何系统性地排除替代解释和混淆因素。掌握这些方法论是确保研究结论可靠性的关键。
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学术论文投稿工作流
cie-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
162
本工作流是为目标投稿顶刊(如《中国工业经济》)的作者设计的系统指南。它帮助用户遵循从选题立意、文献梳理、到实证分析(如DID、机制、稳健性)和回复审稿意见的全流程,确保稿件达到高标准的实证研究水平。
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CIKM论文成果物包装与提交指南
cikm-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本文档详细介绍了在CIKM会议上提交研究成果物(如代码、数据集、知识图谱和演示系统)的完整流程。它涵盖了从资源文档化、数据溯源(Provenance)、许可选择、版本控制到从匿名评审到公开可引用的所有最佳实践,旨在确保研究结果的可复现性和可采用性。
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学术研究实验程序设计指南
cikm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
348
这是一份关于信息检索、数据挖掘和知识管理领域学术研究的实验设计指南。它指导用户如何构建严谨、全面的实验程序,确保研究主张在检索、机制、可扩展性等多个维度得到充分且可复现的证据支持,尤其适用于顶级会议的投稿要求。
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CIKM论文相关工作撰写指南
cikm-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
152
本文档详细指导作者如何撰写CIKM论文的“相关工作”部分。它强调必须覆盖检索、数据挖掘和知识管理三大领域,并提供了撰写“边界工作段落”的结构模板。此外,内容还涵盖了学术写作中的关键规范,如避免引用错误、保证技术时效性以及准确界定创新点。
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CIKM会议主题定位与投稿策略
cikm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
418
本指南帮助研究人员评估论文是否涵盖了信息检索、数据挖掘和知识管理这三大社区的交叉领域。它提供了一个详细的框架,用于将CIKM与SIGIR、KDD、WSDM等顶级学术会议进行对比,确保论文的跨学科范围和定位达到最佳效果。
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学术研究可复现性与数据可用性指南
cjc-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南为学术论文作者提供全面的指导,说明如何在投稿中主动提供可复现的代码、数据集和实验脚本。即使目标期刊缺乏正式的制品评审徽章,通过规范化地提交这些可验证的“制品”,可以极大地增强研究结论的透明度和可信度。
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学术实验设计与科学报告指南
cjc-experiments
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78
本指南为学术论文提供了严谨的实验设计和结果呈现方法论。它教导作者如何围绕明确的研究问题(RQ)构建实验框架,如何选择具有代表性的强基线,如何在统计上保证结果的严谨性(如报告均值±标准差),并指导如何进行消融分析和污染排查。适用于所有需要高标准学术验证的计算科学领域研究。
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学术研究可复现性指南
cjc-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准,指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交,确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写,帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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