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VIS可视化论文投稿与补充材料指南

vis-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

视觉论文投稿与定位指南

vis-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员判断其项目是否具有可视化核心贡献，并提供结构化的标准，指导作者根据贡献类型、证据成熟度选择最合适的学术会议（如IEEE VIS、EuroVis等）和六大可视化研究领域。

因果推断与识别策略

worlddev-identification

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本指南为发展经济学和社科研究提供了建立因果主张的严谨标准。它涵盖了量化方法（如DID、IV、RDD、RCT）和质性/混合方法论。核心要求是：从证据到结论的逻辑链条必须清晰、可辩护，确保结论不会超出证据所支持的范围，避免过度推论。

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