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IMF论文表格与图表规范指南
imfer-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南为作者提供了准备国际货币基金组织(IMF)经济评论(IMFER)稿件高质量表格和图表的标准规范。它强调了向计量经济学审稿人和政策制定者双重受众清晰传达国际宏观经济结果的最佳实践。核心要求包括:确保国家覆盖面的透明度、用置信区间取代星号,并将系数转化为政策可读单位(如占GDP比例)。
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计量经济学可复现分析指南
jape-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
208
本指南为投稿顶级学术期刊的计量经济学家提供全套分析流程规范。它详细指导如何构建完全可复现的分析框架,包括使用主脚本、锁定软件版本以及生成纯文本数据。内容涵盖HAC、集群Bootstrap和弱IV等高级鲁棒性推断,确保研究达到学术档案的最高标准。
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文献综述的全面性与平衡性
jel-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
358
本指南用于指导进行学术文献综述(JEL综述)时,平衡“覆盖全面性”与“强调选择性”之间的关系。它提供了按层次结构化文献的方法,确保公平地呈现所有学派与争议,同时避免个人过度推广自己研究成果。
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经济学文献综述系统合成
jel-literature-synthesis
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339
本指南提供了一套系统化的方法论,用于为撰写经济学领域的综述文章(JEL风格)收集、阅读和综合大量学术文献。它强调从“总结”到“综合”的转变,指导用户建立包含研究问题、方法、核心发现及争议点的证据矩阵。通过滚雪球法和JEL代码扫描等高级搜索策略,确保综述的覆盖面广度和论证的严谨性。
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科学方法综述投稿指南
nature-reviews-methods-primers
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422
本指南用于指导作者了解《自然综述方法精要》的投稿要求。它详细介绍了撰写权威、跨学科方法综述(Primer)的范围、结构和标准。内容涵盖了文章应达到的证据高度、方法全生命周期覆盖、可重现性要求和写作风格,帮助作者判断其课题是否符合期刊的发表要求。
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调查设计与误差测量
poq-survey-design-and-measurement
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307
本指南旨在帮助用户全面审计调查研究的方法论,重点聚焦于“总调查误差”(TSE)框架。它提供了详细的步骤,指导用户严谨地论证调查数据的每一个方法学要素,包括覆盖面、抽样、非响应、权重和测量等,以达到顶级学术期刊(如POQ)的最高标准。适用于提升研究的科学性和可信度。
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SIGMOD论文成果可复现性评估指南
sigmod-artifact-evaluation
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333
本指南为研究人员准备学术成果(代码、数据、结果)以参与SIGMOD可用性与可复现性倡议(ARI)而编写。内容详细介绍了实现可复现性徽章(可用、已评估、结果复现)的标准,重点关注覆盖度、复现难度、灵活性和可移植性。旨在指导作者构建规范的成果仓库,确保研究成果的可验证性。
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社会科学模拟研究设计
smr-simulation-studies
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
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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网页大会投稿策略指南
the-web-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
489
本指南为作者提供了投递《网页大会》(WWW)论文的完整策略。它指导如何结合开放网络数据、网络系统、数据挖掘和负责任的AI等主题,重构论文结构,确保其符合顶级会议的最新标准和严谨的科学论证要求。
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VIS可视化论文投稿与补充材料指南
vis-supplementary
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250
本指南为向IEEE VIS等顶级会议投稿可视化论文的作者提供指导。它详细阐述了核心内容与补充材料(视频、代码、完整数据集)之间的划分规则。核心原则是确保论文主体内容独立可审,同时利用补充材料来展示交互性和可复现性,帮助作者掌握投稿的结构化要求。
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临床笔记电子质量指标计算
computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
198
该技能用于计算电子临床质量指标(eCQMs),通过CQL(临床质量语言)和QDM模型,将自由文本临床笔记中的关键信息(如咨询记录、症状或排除原因)提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中,从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力,不能替代专业的认证测量引擎。
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临床文本去标识化处理
deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
339
本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII,支持多种方法(如日期偏移)。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时,完全保护患者隐私,符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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