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学术论文修改与回应指南

jar-rebuttal
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456
这是一份针对作者处理期刊“修改再提交”（R&R）决策的权威指南。它指导作者必须先完成核心分析工作，再撰写回应信。内容涵盖了如何根据审稿人意见进行分级（一阶 vs. 二阶），撰写具体、有证据支持的逐点回应，并确保数据和代码包的完整性与一致性，是学术研究必备的流程知识。
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模拟与实证计量经济学验证

jbes-data-analysis
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112
本技能旨在指导高级定量研究，专注于证明计量经济学方法的有效性。它详细阐述了如何结合严谨的蒙特卡罗模拟（用于压力测试和基线比较）和实质性的真实世界数据应用，这对于在顶级经济学和统计学期刊上发表论文至关重要。
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统计学可复现数据补充指南

jbes-replication-and-data-policy
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206
本指南旨在指导研究人员为统计学期刊（如JBES）准备一套符合美国统计协会（ASA）标准的、高度可复现的代码和数据补充材料。它详细说明了所需的结构（包括README、代码和数据目录），强调了数据来源的溯源性、软件环境的固定版本、随机种子的记录，以及撰写数据可用性声明等关键步骤，确保研究结果可被完全复现和验证。
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JBES论文选题范围检验

jbes-topic-selection
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本工具用于指导用户评估研究项目是否符合《商业与经济统计学杂志》（JBES）的投稿要求。它强调项目必须同时具备“方法论创新性”和“清晰的实证相关性”，尤其是在微观、宏观、商业和金融领域。这是一种关键的范围体检，旨在避免提交纯理论或纯应用但缺乏方法学贡献的项目。
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企业金融实证数据分析

jcf-data-analysis
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本工具指导用户进行顶尖金融期刊所需的实证数据分析。流程涵盖多数据源的企业面板构建、复杂公司财务变量的构造、高级计量经济学方法（如高维固定效应、聚类误差）的实施，以及系统性的稳健性检查和可重复性策略规划，确保研究的严谨性。
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消费者心理学进阶数据分析

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本指南提供消费者心理学研究的进阶数据分析方法，旨在超越传统的p值报告。它详细指导如何严谨地检验中介、调节等复杂心理过程，强调了报告效应量、置信区间、实验设计和预注册等“严谨时代”的标准，确保研究发现具备可信的因果证据。
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计算机科学实验设计与规范

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本技能指导用户为计算机顶级期刊撰写高标准的实验部分。内容涵盖：如何构建从研究问题到证据的匹配链条、选择可复现的公开数据集与基线、进行统计显著性分析、执行消融与敏感性测试，以及处理大模型与系统级实验的污染和可复现性问题，确保论文能通过双盲外审。
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经济学实验可复现性材料包

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本指南用于为经济学实验论文构建完整的可复现性材料包。它详细说明了所有必需的组件，包括参与者指令、实验代码（如z-Tree/oTree）、匿名原始数据、详细的分析脚本和软件环境参数，确保研究过程达到严谨的学术可复现性标准。
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教育研究设计规划

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这是一个为教育心理学研究设计的严谨方法论工具。它专门处理嵌套数据结构（如学生-班级-学校）的研究设计，引导用户确保研究在集群层面具备足够的统计功效。核心内容涵盖：确定正确的随机化和分析级别、保证生态学有效性，并指导制定预分析计划和遵循研究预注册规范。
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教育心理学研究适用性评估

jedpsych-topic-selection
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本技能为研究人员提供了一个全面的框架，用于评估研究项目是否符合顶级教育心理学期刊的发表标准。它指导用户检查研究是否具备理论基础、方法学严谨性、教育相关性，确保项目关注学习机制，而非单纯的程序效果评估或量表信效度研究。
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欧洲经济协会论文复现包构建指南

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本指南用于帮助作者构建提交给欧洲经济协会（JEEA）期刊的实证研究数据和代码复现包。该包旨在满足DCAS标准，确保期刊数据编辑可以在正式接受前，验证实证、模拟或实验结果的可复现性。内容涵盖了包的结构、README要求和完整执行流程。
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环境经济学因果识别方法

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本指南提供了环境经济学领域建立稳健因果关系的方法论。它涵盖了针对环境政策评估、气候影响和非市场估值的先进计量经济学技术，包括分期双重差分法（DiD）、工具变量法（IV）和回归不连续设计（RDD）。核心目标是确保识别出的参数具有“福利相关性”，能够解决空间排序、假设偏差和天气冲击等复杂实证挑战。
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