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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
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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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经济实证与金融模型检验标准

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340
本指南提供了高质量金融预测和实证研究的严格验证流程。它指导用户从数据可溯源性、样本外测试（滚动窗口）、构建多层基准模型，到进行统计显著性检验等各个环节，确保研究结论具有高学术可靠性，符合顶级期刊的发表标准。
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数值实验与算例分析方法论

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226
该指南为学术论文提供了一个严谨的数值实验设计框架。它指导作者如何从参数标定（真实数据、文献、政策）、实验矩阵设计（有效性、敏感性、边界、情境还原）到结果机制解读，构建具有高度说服力的算例分析部分。
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管理科学期刊投稿工作流指南

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291
这是一个为投稿《中国管理科学》的学者设计的全流程工作流指南。它充当“路由器”，确保稿件覆盖从选题、模型构建、算法设计、实证检验（样本外）到得出可落地管理启示的全部关键环节。它旨在帮助作者避免学术论文常见的缺陷，如缺乏数据支撑或研究焦点偏移，确保达到顶级期刊的发表标准。
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经典与量子引力期刊投稿指南

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本工具为目标投稿至《经典与量子引力》的作者提供全方位的指导。它详细阐述了期刊对广义相对论、宇宙学和量子引力等领域的具体范围、严谨的数学和数值方法要求，帮助作者评估稿件是否适合该高水平专业期刊的投稿标准。
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认知心理学模型数据分析指南

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468
本指南详细介绍了认知心理学期刊对数据分析和统计报告的严格要求。内容涵盖了模型拟合、模型比较（如使用AIC/BIC或贝叶斯因子）、参数与模型恢复演示、混合模型或分层贝叶斯估计等核心统计方法，强调所有分析过程必须是可复现的，以确保研究的科学严谨性。
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开源科学与研究透明度

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440
本指南详细介绍了学术出版领域所需的严格研究“可重复性”和“透明度”标准。它要求作者不仅共享数据，更必须提交能够重新生成报告结果的模型代码、分析脚本和材料，并使用DOI等永久标识符进行归档，确保符合顶级期刊的出版标准。
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学术论文修改回复信撰写指南

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449
本指南提供了一套严谨的策略，指导作者撰写认知心理学领域的论文修改回复信。内容涵盖如何系统性地回应审稿人意见、如何通过模型比较和参数恢复分析等技术来增强模型推论的严谨性，确保理论主张的连贯性和可重复性，是学术出版的必备技能。
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学术论文投稿预审指南

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303
本指南为作者提供了一份全面的预提交检查清单，用于确保学术论文达到顶级期刊的严谨标准。它重点涵盖了模型驱动的理论进展、模型比较、数据可复现性验证（代码和拟合度），以及符合开放科学声明等关键环节，帮助作者避免常见的投稿错误。
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模型拟合图表报告指南

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466
本指南详细说明了认知心理学学术论文中图表报告的严格标准。强调图表不能仅仅展示均值柱状图，必须将模型预测曲线叠加到观测数据上，展示数据的分布和不确定性区间，并精确报告参数估计值及其置信区间。目的是确保科学报告的严谨性和可重复性。
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认知理论与模型构建指南

cogpsych-theory-and-hypotheses
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399
本指南指导研究人员如何将抽象的认知理论转化为严格的、可证伪的、具有解释性的形式化模型。它强调了在实验设计中，如何构建模型、定义参数意义，并推导出能够区分自身理论与竞争理论的预测，适用于高水平的认知心理学研究。
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