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风险与不确定性学术论文规范
jru-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
192
本指南提供了针对风险与不确定性领域的学术论文撰写规范。它指导作者如何精确阐述决策模型、用量化方式报告结果的精确度和大小,并优化论文结构,确保文章符合专业期刊的高标准,保持技术上的严谨性和清晰度。
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空间因果识别方法论
jue-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
125
本指南提供一套严谨的空间计量经济学框架,用于检验城市和空间经济学论文中的因果假设。它重点指导用户如何系统性地防御三个核心空间偏误:选择偏差、空间溢出效应和空间自相关性,确保研究结果的稳健性。
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JUE复制包构建指南
jue-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
157
本指南详细说明了提交至《城市经济学杂志》(JUE) 的实证论文必须遵循的复制包要求。它不仅涵盖了标准的数据和代码提交,还专门针对复杂地理空间数据、地理编码流程以及专有/保密受限制数据的路径,确保研究成果具有最高级别的可重现性。
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空间稳健性检验套件
jue-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
382
本套件提供了一套全面的空间稳健性检验方法论。它帮助研究者系统性地测试空间估计结果是否受限于空间尺度、边界设定、MAUP(可修改面积单位问题)、空间排序或溢出效应等方法论选择。适用于提交至顶级学术期刊的论文,用以证明空间关系的可靠性和说服力。
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空间均衡模型构建与精炼
jue-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
500
本指南旨在指导用户构建严谨的空间经济学模型,特别适用于需要深入理论解释的实证论文。它指导如何构建量化空间模型(QSM)、排序模型和空间均衡框架,用于解释简化形式的实证结果,建立反事实政策,并确保理论能严格约束实证结论。核心在于理解一般均衡调整、政策不变性和参数识别。
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国际经济数据来源指南
jwe-data-sources
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425
本指南专为国际经济学研究提供数据选择和论证的指导框架。核心要求是数据必须具备明确的“国际属性”,如贸易流、全球价值链(GVC)或跨国比较。涵盖了微观海关贸易数据、跨国宏观面板(WDI、IMF)和投入产出表(MRIO)的使用,并强调了数据匹配、清洗和可复现性等实证要求。
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开放经济计量识别策略指南
jwe-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
446
本指南为开放经济领域的实证研究提供高级计量识别策略指导。它强调将因果推断锚定在外部或制度性冲击(如关税战、汇改、自贸区等),而非单一国内政策。内容涵盖了现代shift-share、引力模型和双重差分(DID)等核心方法的最新批判和应用要求,旨在帮助研究达到顶级学术期刊的严谨标准。
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《世界经济》实证论文图表规范指南
jwe-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
本指南详细介绍了顶级期刊(如《世界经济》)实证经济论文的专业图表展示规范。它指导用户如何简化主回归表、标准化标准误和显著性说明,并专业呈现事件研究、引力模型、GVC分解等开放经济核心对象,确保论文达到高水平的发表标准。
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开放经济传导机制分析
jwe-transmission-channel
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276
本技能用于进行严谨的开放经济传导机制分析。它指导研究者将外部冲击的影响从描述性叙事转化为可检验的实证模型,重点聚焦于贸易、投资、金融和预期等四大跨境渠道。核心要求是使用可观测的代理变量(如进出口价格、汇率敞口),通过分样本或中介链条构建证据,确保经济机制的因果识别和理论自洽性。
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KDD论文成果物提交指南
kdd-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
203
本指南详细介绍了为顶级机器学习会议(如KDD)构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库,处理规模化声明,并为不同的研究轨道提供稳健的证据包,确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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机器学习实验设计与审计指南
kdd-experiments
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245
这是一份关于撰写高水平机器学习论文实验部分的全面指南。文章详细介绍了“四轴证据计划”(质量、规模、效率和机制),并强调了数据卫生和实验设计的严谨性。它指导用户如何避免时间泄漏、使用矩阵化方式记录消融实验,从而确保研究成果在学术上具备高度的可信度和可复现性。
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KDD投稿准备与审核指南
kdd-submission
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63
这是一份用于审核顶会数据挖掘(如KDD)投稿的综合指南。内容涵盖赛道选择、所有作者的OpenReview信息完整性、严格的篇幅限制、双盲评审的匿名化处理,以及关键的上线后性能数据量化。帮助投稿达到顶级会议的标准,提高录用机会。
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