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计量经济学论文复现包指南
ecta-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
415
本文档详细介绍了提交至计量经济学学会期刊的稿件所需的复现包要求。它确保了所有结果(包括代码、数据来源和参数设置)的完全可复现性,符合期刊的数据和代码可用性政策。核心组件包括主脚本、可复现数据和详细文档。
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学术论文图表与数据规范
ecta-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
418
本指南详细阐述了顶级学术期刊对表格和图表的制作规范。它指导研究人员如何确保所有展示的数据是自洽、可复现且高度专业的,涵盖了计量经济学报告的最佳实践,例如蒙特卡洛误差的呈现、数据精度的一致性,以及确保所有数据都可追溯到固定脚本和种子。
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可复现性与补充材料指南
ectheory-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
426
本指南为理论计量经济学论文提供投稿和写作的最佳实践指导。它详细说明了如何处理超出篇幅限制的长证明、辅助引理和模拟结果。核心是利用自愿的补充材料政策,确保研究结果的高度可复现性和透明度,同时遵循期刊无强制数据存档的要求。
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计量经济学数据分析与报告规范
ectj-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
79
本指南提供了严谨的计量经济学实证和模拟证据报告的完整标准。涵盖了蒙特卡罗模拟设计、证据图谱构建、通过详细记录确保可复现性,以及将理论假设与有限样本证据挂钩的方法。适用于高水平的统计研究。
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经济计量学期刊重现与数据政策
ectj-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
401
本指南详细介绍了提交给经济计量学期刊(EctJ)的重现和数据包的严格要求。内容涵盖README结构、代码包含、蒙特卡罗确定性、受限数据管理等方面,旨在确保研究方法的可靠性和可复现性,供审稿人使用。
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数据库实证实验设计指导原则
edbt-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
107
本指南为数据库系统研究人员提供了设计和审计实证评估的综合标准。核心原则是证据必须与论点成比例,要求使用真实工作负载、公平且经过调优的基线模型,并严格测量方差和系统状态(冷/热启动)。它确保了实验的严谨性、可信度和可复现性。
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研究可复现性标准指南
edbt-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南提供了学术论文(尤其数据库系统领域)提升研究可复现性的最佳实践。它指导作者如何记录数据来源、环境参数、实验流程和证据链,确保论文中的每一个结论都可以被其他研究人员通过可运行的代码和数据重新验证,提高研究的严谨性和透明度。
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EDBT学术论文投稿审计指南
edbt-submission
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220
本指南为研究人员提供了一份全面的论文投稿审计清单,用于提交至EDBT数据库系统会议。它详细涵盖了选择正确的投稿周期和论文类型,确保格式符合要求,遵守12个月的再投稿禁令,并且指导作者提供可复现、可验证的实验产物,确保投稿的学术严谨性与规范性。
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EDBT论文结构与补充材料指南
edbt-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
156
本指南详细说明了学术论文(特别是数据库系统领域)的主体内容与补充材料的划分规则。其核心原则是:所有用于判断论文价值的关键证据必须在主页内展示,确保审稿人无需查阅外部文件即可做出评审决策。内容涵盖了页数预算限制、可复现性标准和稿件的结构划分技巧。
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科学研究可复现性材料包指南
eer-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
110
本指南详细介绍了学术界强制要求的可复现研究包构建流程。它指导用户如何系统地整理原始数据、主分析代码、运行环境配置和详细文档(README),以确保论文中的所有研究结果可以被独立、准确地验证。适用于所有包含实证分析或模拟实验的学术研究。
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欧洲经济评论投稿预检指南
eer-submission
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489
本指南是提交稿件至《欧洲经济评论》(EER)前的终极预检清单。它帮助研究人员确认稿件是否完全符合Elsevier的格式要求、强制性的数据/代码可复现政策,并检查所有费用缴纳、利益冲突声明和伦理要求。作为投稿前的最终核对流程,确保提交的完整性和规范性。
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自然语言处理学术产物打包指南
emnlp-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
352
本指南为自然语言处理(NLP)研究人员提供了专业的学术成果打包流程。它详细指导如何收集和呈现数据集、提示词、评分代码和输出结果,确保研究的完全可复现性和可追溯性。遵循这些最佳实践,可以显著提升论文在顶级会议上的透明度和可信度。
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