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估计结果到政策的福利模型桥梁

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218
该框架指导研究人员将还原形式的因果估计（如弹性、处理效应）转化为明确的政策声明。它帮助构建福利、成本效益或最优政策模型，明确识别充分统计量，并阐述分配效应，确保政策论证具有严谨的实证基础。
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实证论文因果识别策略指南

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490
本指南为顶级期刊（如AER: Insights）实证论文提供了严格的方法论指导。它系统阐述了在因果推断（如DID、RDD、IV）和结构模型中的识别策略，强调必须将设计、假设和关键诊断结果做到极致的清晰、透明和简洁，确保结论具备高度可信度。
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AER期刊五图表限制预算指南

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262
本技能指导作者如何根据顶级学术期刊（如AER: Insights）的严格要求，将复杂的实证研究结果（表格和图表）压缩到最多五个、每张不超过一页的“展示件”预算内。它涵盖了从选择核心发现、遵循特定格式（如用标准误代替显著性星号），到精算字数预算的全流程，确保学术报告的严谨性和可读性。
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模型数据与性能评估指南

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73
本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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系统科学图表展示规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
387
本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。
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AI/统计学术证据包构建指南

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330
本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。
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AISTATS实验设计与验证指南

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64
本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范，尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据，确保统计严谨性（如报告不确定性、基线模型、随机种子），核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能，极大地提升研究的可复现性。
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AI统计学可复现性指南

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153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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AISTATS审稿流程指南

aistats-review-process
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368
本指南详细介绍了AISTATS的学术论文同行评审流程，涵盖了从OpenReview提交工作流到作者-审稿人互动、决策标准（正确性、意义、实证支持）等全方位知识点。它旨在帮助研究人员制定优化的投稿和回复策略，提升在统计学和机器学习领域的投稿成功率。
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美国妇产科研究投稿指南

american-journal-of-obstetrics-and-gynecology
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189
这是一份为向美国妇产科学杂志（AJOG）投稿的作者准备的综合指南。它涵盖了研究范围匹配度、所需方法学（如CONSORT、STROBE）、伦理考量（尤其是孕期研究伦理）和期刊的撰写规范，确保您的临床研究达到了该期刊的高标准。
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学术研究设计与方法论指南

amj-methods
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418
本指南为撰写顶级学术论文提供全面的实证研究设计和方法论框架。它指导研究者将理论假设与合适的实证设计（如实验、面板数据、定性研究等）进行匹配。核心内容包括如何系统性地规避共同方法偏差、内生性问题以及分析层级不一致等，确保研究的严谨性和学术价值。
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政治科学数据分析与报告规范

apsr-data-analysis
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162
本指南为撰写顶尖学术期刊（如APSR）的定量研究提供了严格的分析和报告标准。它涵盖了确保研究可复现性、评估结果稳健性、诚实报告不确定性（如置信区间）以及正确应用高级统计推断（如聚类和随机化推断）的最佳实践。适用于政治学、经济学等社会科学领域的实证研究人员。
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