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QJE论文可复现性数据包
qje-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
88
本工具旨在帮助作者构建符合《经济学季刊》(QJE)要求的论文可复现性数据包。它提供了一个完整的框架,要求作者系统地组织原始数据、分析代码和处理流程。最终目的是确保任何研究人员都能通过运行该包,完全、准确地重新生成论文中所有的图表和数据结果,以满足顶尖学术期刊严苛的数据可追溯性和复现性标准。
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QJE学术论文稳健性与在线附录指南
qje-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
97
本指南提供了一套系统化的方法论,用于构建顶级经济学期刊(如QJE)所需的稳健性检验和在线附录。它指导研究者从识别假设、样本选择、测量定义到高级推断等多个层面组织证据,确保论文的严谨性和完整性,预先应对审稿人的所有质疑。
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定量经济学期刊定位
quantitative-economics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本技能旨在帮助作者评估其结构性、计算性或计量经济学手稿是否适合顶尖定量经济学期刊的发表要求。它涵盖了模型严谨性、参数识别透明度及计算证据等多个维度,是一个全面的投稿适用性与重构工具。
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放射学期刊投稿指南
radiology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
本指南详细阐述了提交医学影像学研究(包括诊断、AI和介入)到顶级放射学期刊所需的严格方法学和报告标准。内容涵盖了诊断准确性报告(STARD)、AI模型外部验证(CLAIM)、样本量和可重复性等关键要求,帮助作者评估文章是否符合顶级期刊的发表标准,并指导如何优化研究设计。
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工业组织经济学顶刊定位指南
rand-journal-of-economics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
379
本指南专为撰写工业组织、市场结构、监管和反垄断领域的论文设计。它提供了一个严谨的评估框架,帮助作者判断稿件是否达到顶级工业组织期刊的要求。核心关注理论模型的严谨性、实证数据的识别能力以及政策贡献的清晰度。
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推荐系统可复现性指南
recsys-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
253
本指南详细阐述了推荐系统研究中提高实验可复现性的最佳实践。它涵盖了数据集版本锁定、实现对称的调优流程、选择全排序指标、处理非确定性(如多种子均值)以及构建严谨的分歧分析报告,确保研究成果具有高度的科学可靠性。
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学术会议论文评审流程
recsys-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
464
本指南详细阐述了顶级学术会议(如RecSys)严谨的同行评审流程。内容涵盖了双盲评审机制、核心评估标准(新颖性、有效性、可复现性)、关键的“反驳”阶段,以及最终发表的流程要求。它为研究人员和学生提供了理解和改进学术论文投稿策略的框架。
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研究论文补充材料组织指南
recsys-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南详细指导作者如何根据顶级会议(如RecSys)的篇幅限制,战略性地分配论文的补充证据(如消融实验、调参网格、代码)。它清晰区分了应放置在正文、计入页数的附录和匿名代码库中的材料,确保关键发现可见且符合严格的预算限制。
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RecSys投稿主题选择指南
recsys-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
58
本指南旨在帮助研究人员在撰写论文前,判断项目核心贡献是否确实属于推荐系统领域。它提供了一套结构化的“适用性测试”,指导用户将工作路由到最合适的顶级学术会议(如RecSys, SIGIR, KDD等),并确定正确的论文投稿方向和赛道。
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推荐系统项目流程规划
recsys-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
297
本技能为推荐系统(RecSys)的学术项目提供完整的项目管理流程规划。它指导用户从项目初期构思、数据锁定到最终的论文提交、匿名仓库管理、反驳撰写和最终定稿,提供了详尽的后向时间规划和关键风险点提醒,确保科研工作的系统性管理。
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经济动态量化分析
red-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
186
本指南提供了撰写经济学论文的量化分析标准和流程。它涵盖了动态模型的参数校准、矩匹配检验、数值解法纪律和可复现计算流程,旨在确保研究结果具有高度的严谨性、可审计性和可验证性。
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经济动力学模型识别与逻辑
red-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本技能指导作者如何构建经济学论文的推论核心,确保结论的严谨性和可信度。它针对理论模型、实证研究和计算方法,提供了从模型假设、因果识别设计到收敛性分析的全面检查清单,帮助稿件达到顶级期刊的学术要求。
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