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学术数据透明与复制标准指南
poq-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本指南详细阐述了学术期刊提交稿件的严格数据透明和可复现性要求。它指导作者完成两大核心任务:一是系统性地提供方法学披露要素(Appendix A),二是构建完整的复制包。作者必须确保所有发表的表格和图表都能通过在永久数据仓库中提交的数据和代码进行准确重现,这必须在排版前完成。
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运营管理期刊投稿评估指南
production-and-operations-management
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
293
本技能旨在帮助作者评估其研究论文(无论是分析性、实证性还是行为学)是否符合顶级运营管理期刊的要求。它详细指导了研究的范围界定、方法论的严谨性(如识别策略、模型假设)以及文章的结构要求,帮助作者规避投稿陷阱,提高论文的发表成功率。
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论证发展:推导与预测的冲突
psychrev-argument-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
414
本指南提供心理学综述论文的理论论证方法论。核心在于从模型的假设中推导出可证伪的预测,而非单纯报告数据。要求将这些预测与现有已发表的证据进行比对,并与竞争模型进行严格的对比,确保论证具有逻辑和量化的严谨性。
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学术论文修改与回复指南
qe-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本指南为作者处理量化经济学论文重大修改(R&R)提供结构化流程。涵盖从解读总编意见、分类审稿意见(基础、澄清、争议),到执行必要补充分析,再到撰写专业、有证据支持的回复信函的完整学术流程。
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定量经济学论文写作风格指南
qe-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
本指南旨在帮助作者优化定量经济学论文的写作风格、摘要和引言,使其符合经济计量学期刊(如Econometric Society)的阅读习惯。它强调撰稿必须清晰地呈现经济学实质问题和量化研究方法,并遵循不使用统计显著性星号的写作规范,用点估计和标准误来展示研究发现。
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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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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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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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经济学研究数据与代码复现政策
red-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
66
本指南规定了学术期刊提交计算和实证论文的严格政策。它要求作者提供充足的数据、源代码和详细文档(包括运行顺序、随机种子和操作系统信息),以确保研究结果能够被他人完全复现,符合如Elsevier Option C等国际学术标准。
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