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实证分析执行与审计

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本技能用于将复杂的实证研究设计（如DiD、IV、RDD、合成控制等）转化为可运行、可审计的统计估计。它负责协调调用相应的工具，完成模型拟合、生成关键诊断指标，并以标准格式输出结果，是进行高级因果推断分析的核心流程。
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科学统计与可重复性报告指南

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本文档提供了一套严谨的科学报告规范，旨在提高研究结果的统计严谨性和可重复性。它详细指导作者如何正确报告效应值、样本量、进行多重比较校正，并严格区分生物学和技术学重复，帮助稿件满足顶尖科学期刊的高标准审稿要求。
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学术期刊投稿：证券市场指南

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该技能专为研究人员设计，用于评估学术论文是否符合证券市场和资本市场期刊的投稿要求。它分析了期刊的定位、选题偏好（如市场监管、公司治理、资产定价）、所需方法论（如事件研究、DID），并提供投稿前自检和改写建议，帮助用户提高稿件的匹配度和发表成功率。
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社会科学数据分析规范

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本技能提供了社会科学定量数据分析的全面指导规范。它强调方法论的严谨性、结果的透明度和可重复性，要求研究者诚实报告不确定性、进行深度稳健性检验，并正确使用高级统计方法（如集群校正、设计权重），以确保研究结论经得起专家审稿的考验。
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《上海经济研究》投稿定位与改写

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本工具旨在帮助作者评估其经济学稿件是否符合《上海经济研究》的学术定位和投稿要求。它提供了一套完整的自检框架，指导用户从选题、理论机制、证据强度到写作结构等多个维度，对稿件进行优化和预审，提高文章的学术通用性和可发表性。
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图形学研究证据报告规范

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这是一份针对计算机图形学和可视化领域（如SIGGRAPH）的学术论文撰写指南。它指导研究人员如何将技术声明（如“更高质量”、“更快速”）与可验证的证据相匹配。核心原则包括：与当前最佳方法（SOTA）进行正面比较、提供详细的定量指标（如PSNR、SSIM）、报告与硬件绑定的性能数据，以及进行科学的用户/感知研究，确保论文具有最高的学术严谨性，有效应对领域专家的质疑。
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信息检索实验设计与评估规范

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本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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系统性能评估严谨性指南

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本指南为系统和算法研究人员提供了一套全面的性能评估标准。它指导用户如何为性能声明（如性能界限、实际工作负载或学习保证）提供足够的证据链条。强调了学术研究的严谨性、统计报告（如置信区间）、模型假设检验和数据溯源，确保研究结果可靠且可重复。
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研究指标可复现性指南

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本指南详细指导如何提升学术论文（尤其涉及系统指标和性能测量的论文）的科学可复现性。要求作者必须将论文中的所有结论、定理和数值与可验证的证据（如完整证明、种子模拟器、数据来源）进行精确映射，确保研究结果可供专业审稿人独立重现和验证。
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社会科学模拟研究设计

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本指南旨在指导用户设计严谨的蒙特卡洛模拟研究，特别适用于方法论要求高的学术论文。内容涵盖如何精心设计数据生成过程（DGP），选择必须纳入的竞争方法集（包括默认和最优替代方案），确定匹配研究主张的性能指标（如偏差、功效、覆盖度），并要求诚实地报告方法的局限性和失效区间，以确保研究的科学性和可信度。
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科学学研究投稿定位指南

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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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学术论文图表规范化制作

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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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