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理论模型极简化：提炼核心洞察

aeri-theory-model
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289
该指南提供了一套学术写作方法论，用于将复杂的理论模型或结构模型进行极度精简。它指导作者如何剥离冗余假设，保留支撑单一核心结论所需的最小模型要素，并将所有一般性讨论和冗长证明转移到附录，确保文章焦点高度集中且极具冲击力。
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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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研究设计与因果推断论证

apsr-research-design
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150
本指南旨在帮助用户提升学术研究的方法论严谨性。内容详细涵盖了定量和定性研究的论证设计，无论是通过因果推断（如DID, IV, RDD）来识别变量关系，还是通过案例选择和过程追踪来构建论证，都能指导用户系统性地捍卫研究设计的可靠性，确保证据链条的严谨性。
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APSR稿件表格与图表制作指南

apsr-tables-figures
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437
本指南为向美国政治科学评论（APSR）投稿的作者提供全方位的指导。它详细介绍了如何创建自成体系、易于理解且统计严谨的表格和图表。核心原则包括遵守字数限制、确保结果可复现性，并使用合适的可视化方法展示复杂结果。
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APSR学术研究可复现性指南

apsr-transparency-and-data-policy
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489
本指南详细介绍了APSR期刊对学术论文的严格数据透明度和可复现性要求。它指导作者构建完整的可复现性包，包括原始数据、主分析脚本和详细文档，确保期刊能够在发表前验证所有表格和图表的可重现性。涵盖了定量和定性数据的处理流程。
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学术文献系统综述方法

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364
本技能提供一套系统化的学术文献综述方法论，尤其适用于撰写高标准的学科综述文章。它指导用户如何系统性地收集和阅读海量文献，通过构建证据矩阵，实现从“总结”到“综合”的飞跃，确保综述的全面性和学术深度。
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综述全面性与平衡性审核

arpsych-comprehensiveness-and-balance
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458
本技能用于审核学术文献综述（如心理学年度综述），以确保其具备高度的学术严谨性、平衡性和客观性。它检查综述是否覆盖了所有派系和理论，确保证据权重基于设计强度和可重复性（而非简单的票数），并警惕自我推销和学术偏见，适用于对高风险科学综述进行学术公平性审核。
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综述的透明度与可重复性指南

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91
本指南为撰写心理学系统综述和元分析提供详细要求。它强调必须记录文献搜索流程、提供量化综合分析的严谨性（如PRISMA流程），并确保所有发现都是开放且可复现的，以满足高水平学术期刊的要求。
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综述透明度与可重复性文档

arsoc-transparency-and-reproducibility
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480
本指南旨在指导作者如何系统性地记录文献综述的严谨性。它指导用户建立全面的“覆盖记录”（Near-PRISMA），详细说明文献检索和筛选流程，并确保综述中进行的任何定量合成（如元分析）都能通过公开存储数据和代码来实现完全可重复性。
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《亚太经济》投稿定位与修改指南

asia-pacific-economic-review
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342
本工具旨在指导研究人员判断稿件内容是否适合投递《亚太经济》。内容涵盖亚太区域经济、国际贸易、比较制度等核心学术领域，帮助用户从选题定位、理论框架构建到论证结构等方面进行全面自检和优化，提高稿件的学术匹配度和成功率。
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社会学严谨数据分析指南

asr-data-analysis
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433
本指南详细阐述了进行高水平学术研究的严谨方法论规范。内容涵盖了定量、比较历史和计算分析的各项要求，重点强调透明度、可复现性、稳健性检验（如混淆变量排除）以及确保研究结论能够直接追溯到原始证据，适用于顶尖社会科学期刊撰稿。
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社会学论文数据与透明度规范

asr-data-and-transparency
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164
本指南旨在帮助用户遵循社会科学领域（如ASR/ASA）的学术数据共享与透明度规范。它指导用户如何系统性地记录研究数据的来源、构建和处理过程（数据溯源），同时明确处理保密性约束和伦理问题。适用于撰写学术论文、准备数据补充材料或应对审稿人关于数据验证的咨询。
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