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比较体制学术论文投稿指南

comparative-economic-and-social-systems
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
141
本技能是针对高水平学术期刊（如《经济社会体制比较》）的定位与投稿指导工具。它帮助用户判断一篇经济或社会科学论文是否具备足够的比较视角、制度逻辑和可普遍化的理论贡献，从而指导稿件的框架重塑和投稿策略，有效规避学术盲区。
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保护生物学数据分析与报告规范

conbio-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
53
本指南为保护生物学研究提供一套严谨的分析和报告规范，旨在确保研究结果达到专家级评审标准。内容涵盖了正确的统计模型选择（如分层、空间模型）、不确定性的诚实报告、方法的可复现性，并将复杂的科学发现转化为可指导实际保护决策的量化指标。适用于进行核心分析和撰写待投稿稿件时使用。
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《生物保护》投稿与审稿流程指南

conbio-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
166
本指南深入解析《生物保护》期刊的同行评审流程，涵盖双盲评审标准、编辑筛选要求和专家评审重点。它指导作者如何重构稿件，使其明确展示生物保护意义、创新性和可转移的实践启示，帮助作者提前规避常见的投稿失败模式。
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保护生物学研究设计论证

conbio-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南旨在为保护生物学领域的学术研究提供一套严谨的论证框架。它涵盖了从生态采样设计到准实验评估（如BACI），再到系统综述和模型构建等多个高级方法论。其核心目的是帮助用户系统性地评估和加强研究设计，确保所有证据都能有力支持可转化为实际保护决策的结论。
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CoNLL会议投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
256
本指南旨在帮助作者为计算自然语言学习（CoNLL）会议定位和优化NLP研究论文。它指导作者如何调整论文的叙事结构、强化实验证据、选择合适的基线模型，确保稿件符合顶尖计算机科学会议的评审标准，是重要的投稿策略和文章重构工具。
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医疗AI会议投稿指南

conference-on-health-inference-and-learning
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425
本技能旨在为医疗健康领域的AI研究提供专业的投稿策略指导。它帮助作者评估论文是否适合CHIL等顶级会议，并指导如何将通用的计算机科学叙事重构为具有临床基础、强调公平性、鲁棒性和部署约束的健康机器学习贡献。
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Word文档转Markdown格式

convert-word-to-md
github/awesome-copilot
337
当用户需要对Word文档（.docx）进行总结、提取或分析时，必须使用此技能将其转换为Markdown格式。由于Word格式难以直接解析，此转换是进行后续数据处理和内容理解的第一步。支持单文件和文件夹批量处理，并能与PDF和Excel转换技能协同工作，确保处理所有文件类型。
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异质性与条件性分析指南

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83
本指南为中国公共管理领域的研究人员提供了异质性和条件性分析的完整框架。它指导用户如何系统性地选择关键维度（如行政层级、治理情境、制度结构），并提供了量化（如系数差异检验）和定性（如跨案例比较）的实证方法，确保研究结论具备理论深度和方法学严谨性。
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研究设计与因果推断审计

cpa-identification
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326
本工具旨在指导研究人员为公共管理学论文构建和审计严谨的研究设计。它帮助用户根据研究问题的性质（如效应估计、机制探究、条件识别等）选择最合适的定量、定性或规范方法，并提供从准实验、案例研究到混合方法的完整检验清单，确保方法论严谨性。
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公共治理机制与政策过程分析

cpa-mechanism
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362
本技能为学术研究提供了一个严谨的因果机制分析框架。它指导研究者深入挖掘公共管理现象背后的“如何发生”，超越了简单的效应描述。内容涵盖了从理论构建（如政策执行、中央地方关系）到证据验证（定量中介分析、定性过程追踪）的完整流程，确保研究结论具有强大的解释力和实证说服力。
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学术论文表图规范指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
476
本指南为学术论文，尤其是公共管理领域的稿件提供全方位的表图规范。它涵盖了定量回归表（三线表、不超过六列）、变量定义表、定性资料编码表以及机制/过程图的撰写标准，旨在确保研究报告在方法论和格式上达到高水平期刊的要求。
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比较数据分析方法论指南

cps-data-analysis
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420
本指南为比较政治学（CPS）领域提供了一套严谨的数据分析标准和最佳实践。它旨在解决跨国数据中常见的测量误差、集群效应和虚假相关性等陷阱，确保研究结果具有极高的透明度、可重复性和稳健性，符合学术顶级期刊的审稿要求。
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