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空间计量经济学图表设计指南

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这是一份为顶级经济学期刊（尤其是城市经济学领域）量身打造的空间结果展示指南。它指导用户如何设计具有高度说服力的地图、回归表格和事件研究图，核心目的是视觉化展示研究的“识别变异”（如处理边界、不连续点）。强调图表必须服务于经济学论证，而不是简单的数据装饰。
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空间均衡模型构建与精炼

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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

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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

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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

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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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国际经济学选题精炼指南

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本指南帮助研究者将模糊的“全球趋势”话题，升级为具备可识别性的开放经济因果命题。它系统性地指导如何搭建处理组、衡量国际暴露度，并从局部或一般均衡的角度，提出具有高度学术价值的经济学问题。
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KDD论文成果物提交指南

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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

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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论文结果可复现性指南

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本指南为数据挖掘和机器学习领域的学术研究提供了确保结果可复现性的最佳实践。它详细介绍了三层诚实模型（可重跑、可重建、可证明），并提供了从数据采集、预处理到模型配置的全流程披露清单，旨在极大地提升科研报告的严谨度和可信度。
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学术会议论文审稿流程模型

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本指南用于模拟顶级数据挖掘学术会议（如KDD）的复杂多周期审稿决策流程。它详细阐述了论文如何根据审稿人评分、作者反驳、领域主席综合以及可复现性、伦理等关键标准进行评估，帮助作者理解论文被接受、修改还是拒绝的科学依据。
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KDD投稿准备与审核指南

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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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KDD论文投稿与主题选择指南

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这是一份针对数据科学研究人员的投稿预备指南。它帮助用户在撰写论文前，确定项目最合适的投稿会议和赛道。指南的核心在于强调“数据机制”的重要性（如规模、漂移、异构性），并指导用户根据“最可靠的证据”（如实际部署的A/B测试结果）来选择研究、应用、数据集等不同赛道，避免投稿失误。
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