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学术论文代码与数据复现指南
ssi-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
166
本指南为投稿作者提供了一套全面的最佳实践流程,指导如何为学术论文准备可复现的代码和数据。它强调在缺乏强制“制品徽章”制度的情况下,如何主动提供结构化、可查阅、可复现的材料,撰写诚实声明,以提升研究成果的可靠性和学术影响力。
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科学论文可复现性与实验规范
ssi-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
141
本指南为学术研究人员提供撰写高水平科学论文的规范,旨在确保研究成果的可信度和可复现性。内容涵盖实验环境(数据版本、工具链、硬件)的固定、仿真与实测结果的准确区分、统计报告的严谨性,以及代码和数据的可用性声明,是提升科学严谨性的重要工具。
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科学学研究投稿定位指南
studies-in-science-of-science
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南旨在帮助作者系统性地为《科学学研究》期刊优化稿件。它详细阐述了目标期刊在科学计量、知识网络和科技政策等领域的理论和方法论要求,指导用户如何提升文章的理论贡献度,避免常见的误投和拒稿风险,是学术论文的定位和重构工具。
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高级计量估计与稳健性报告
tar-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
450
本指南旨在指导学术研究人员进行严谨的实证分析报告。内容涵盖了从选择合适的计量模型(如双重差分、2SLS、RDD)到处理固定效应、进行稳健性检验(如安慰剂检验、替代样本)的全部流程,并特别强调了顶级期刊所要求的数据可追溯性和代码可复现性,确保研究结果的可靠性。
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研究设计与因果识别方法
tar-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
300
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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学术论文图表规范化制作
tar-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本技能指导用户将原始统计分析结果转化为符合顶级学术期刊标准的、自洽的图表和表格。流程覆盖了从样本选择、描述性统计、主回归结果到事件研究、断点回归等多种展示形式,确保图表在形式、规范和内容上都符合期刊的严格要求,实现结果的专业化呈现。
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会计理论机制与模型构建
tar-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
461
该指南指导研究人员如何构建严谨的经济学机制和理论模型,为会计和财务研究生成可测试的预测。它涵盖了实证、分析和实验三种研究方法的理论要求,帮助作者将研究从单纯的关联性描述提升至具有清晰因果经济学机制的理论命题。
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文本检索会议投稿定位指南
text-retrieval-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能旨在指导作者将信息检索(IR)相关的学术论文,根据Text REtrieval Conference (TREC)的特定要求进行定位和重构。它是一个专业的投稿定位工具,帮助作者确保论文的证据链、贡献类型以及评估方法与TREC关注的共享测试集、检索任务和NIST式基准测试高度匹配,从而提高投稿成功率。
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英国医学杂志投稿指南
the-bmj
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于评估一篇稿件是否适合投递给《英国医学杂志》(The BMJ)。它提供了关于期刊定位、方法学要求(如CONSORT、PRISMA、STROBE等)、开放数据承诺、结构化摘要和投稿流程的专家级指导。帮助作者理解顶级循证医学期刊的严苛标准,优化稿件结构,提高投稿成功率。
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计量经济学期刊投稿评估
the-econometrics-journal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本工具旨在评估计量经济学手稿是否适合投递至《计量经济学期刊》。它指导作者从方法论创新性、理论严谨性、结构规范性等方面进行全面自查,覆盖了新估计量、推断程序到期刊风格要求。当作者目标投递顶级经济学期刊,或需要将应用研究重构为理论方法贡献时,应使用此技能。
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柳叶刀期刊稿件评估指南
the-lancet
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本技能提供了一套针对顶级医学期刊《柳叶刀》的投稿评估框架。它帮助作者判断临床医学或全球健康手稿是否适合该期刊,指导稿件完善其论述角度、确保方法学严谨性(如PRISMA, STROBE),并遵循期刊独特的风格和全球健康、卫生公平等高标准要求。
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兰斯电子健康期刊投稿指南
the-lancet-digital-health
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本指南帮助作者了解向兰斯电子健康期刊投稿的要求和标准。它详细阐述了期刊对数字健康、临床AI模型及信息科学研究的严格要求,重点强调了临床意义、外部验证和遵循专业报告规范(如TRIPOD、CONSORT-AI)的重要性,指导作者提升稿件的学术严谨性。
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