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肾脏病学国际期刊投稿指南
kidney-international
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
397
本指南为目标投递《肾脏病学国际》的作者提供帮助。它用于评估肾脏病学、高血压或肾脏转化研究是否符合该期刊的全球视角和国际标准。内容涵盖期刊的适用范围、严格的方法论要求(如报告指南和预设终点)以及结构要求,是重要的投稿准备和定位工具。
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临床图表展示规范指南
lancet-figures-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
165
本指南详细介绍了顶级医学期刊(如《柳叶刀》)对临床研究图表展示的严格要求。内容覆盖了基线特征表(Table 1)、Kaplan-Meier生存曲线、森林图、研究流程图和多国地图等关键部分。核心要求包括必须展示置信区间、风险人数和正确的统计模型,旨在帮助作者确保研究数据的科学严谨性和可信度。
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临床统计报告撰写指南
lancet-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
307
本指南旨在规范临床试验的统计学报告,强调报告的科学严谨性。它要求报告必须包含置信区间、绝对及相对效应量,明确主分析人群(如ITT),并指导如何处理多重比较、缺失数据和子组分析,帮助科研人员撰写符合高水平期刊要求的论文。
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临床研究设计与注册指南
lancet-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
本指南提供了一份全面的临床和观察性研究设计检查表。它指导用户确保研究的科学严谨性,涵盖了强制性前瞻性注册(如ClinicalTrials.gov)、预设方案(SAP)以及随机化、盲法和样本量计算等核心要素,适用于医学论文撰写与修订。
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语言学数据分析
lang-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
336
该技能用于规划或审核语言学手稿的分析,确保证据支持理论主张。涵盖定量建模(如 R 语言混合效应模型)、语音测量和语料库统计。它帮助建立从原始数据到概括的分析路径,不伪造结果。确保统计规范、效应量报告及不确定性处理,符合语言研究的可信度标准。
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语言学研究设计规范
lang-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
429
本指南提供了一套方法论标准,用于论证语言学手稿的实证设计。它涵盖田野调查、语料库构建、音系学、类型学比较等多个子领域,旨在确保研究的证据基础透明、严谨,并且能直接支撑理论假设。适用于需要系统性地论证数据收集方法和证据有效性的场景。
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生成语法论文投稿指导
linguistic-inquiry
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本技能旨在指导作者为理论语言学顶级期刊《语言学探究》定位稿件。它帮助作者构建关于生成语法及其接口(形态学、语义学、音系学)的严谨形式分析。当撰写具有高度理论性、需要明确、可证伪的理论命题,或撰写聚焦的“小品”(squibs)时使用,确保符合高标准的学术要求。
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《宏观经济研究》投稿定位与评估
macroeconomics
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282
该技能旨在帮助用户评估稿件是否符合《宏观经济研究》的学术标准和投稿要求。它涵盖了期刊的宏观经济研究范围、对方法论(如宏观计量、模型透明度)的严格要求,以及结构化写作的指导,帮助用户进行投稿前的全方位自查和文章重构。
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《管理世界》投稿定位与自检
management-world
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本技能是为研究人员提供的期刊定位与稿件自检框架,旨在帮助用户判断其经管类稿件是否符合《管理世界》的期刊定位和学术要求。它指导用户关注中国管理实践、制度背景和政策可操作性,并提供投稿前的风险评估和改写建议。
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量化营销投稿评估指南
marketing-science
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215
本指南帮助作者评估其量化营销、计量经济学或产业组织(IO)论文是否适合投递至《市场科学》期刊。它详细阐述了期刊对论文的严苛要求,包括严格的形式贡献、可信的结构参数识别和合适的学术定位。适用于投稿前的自查,帮助作者确定研究方法和目标期刊。
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数学金融论文投稿指南
mathematical-finance
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68
本指南旨在帮助作者评估其研究成果是否符合顶级数学金融期刊的标准。它详细阐述了所需的高度数学严谨性,涵盖随机过程、衍生品定价和最优控制等核心主题。重点要求文章必须包含新颖的定理和完善的数学证明,并需提供清晰的金融理论解释,而非单纯的实证数据分析。
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金融数学理论数值实验指导
mathfin-data-analysis
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138
本指南指导作者如何在数学金融论文中进行严格、可复现的数值实验。其核心原则是将数值工作作为支撑理论证明的工具(如收敛率、误差界),而非进行实证数据分析或市场数据拟合。重点在于数值方法的严谨性、过程的可追溯性和对理论的支撑性。
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