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工业经济研究选题与贡献指南

cie-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
132
本指南为研究人员提供了系统性的学术选题方法论，重点指导如何构建具有创新性和实证深度的经济学论文。强调选题必须建立在清晰的政策准实验、可量化的特征事实之上，并具备3-5条明确的边际贡献，以避免空泛或同质化的学术问题。
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学术研究实验程序设计指南

cikm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
348
这是一份关于信息检索、数据挖掘和知识管理领域学术研究的实验设计指南。它指导用户如何构建严谨、全面的实验程序，确保研究主张在检索、机制、可扩展性等多个维度得到充分且可复现的证据支持，尤其适用于顶级会议的投稿要求。
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学术研究可复现性与数据可用性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南为学术论文作者提供全面的指导，说明如何在投稿中主动提供可复现的代码、数据集和实验脚本。即使目标期刊缺乏正式的制品评审徽章，通过规范化地提交这些可验证的“制品”，可以极大地增强研究结论的透明度和可信度。
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学术实验设计与科学报告指南

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78
本指南为学术论文提供了严谨的实验设计和结果呈现方法论。它教导作者如何围绕明确的研究问题（RQ）构建实验框架，如何选择具有代表性的强基线，如何在统计上保证结果的严谨性（如报告均值±标准差），并指导如何进行消融分析和污染排查。适用于所有需要高标准学术验证的计算科学领域研究。
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学术研究可复现性指南

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472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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学术论文投稿全流程管理

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本技能系统化管理一篇投向顶级学术期刊的完整生命周期。它将从选题定位、实验搭建、撰写、投稿自审、三审评审到最终定稿出版的复杂流程，分解为时间线和关键检查点，帮助用户掌握从零到一，避免在学术投稿周期中遇到的各种流程性失误和瓶颈。
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数值实验与算例分析方法论

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226
该指南为学术论文提供了一个严谨的数值实验设计框架。它指导作者如何从参数标定（真实数据、文献、政策）、实验矩阵设计（有效性、敏感性、边界、情境还原）到结果机制解读，构建具有高度说服力的算例分析部分。
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学术论文外审意见回复指南

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这是一个专业的学术写作流程指南，专门用于撰写期刊论文的“外审意见回复书”。它指导作者如何系统性地处理审稿人的各项意见，包括意见分类、制定修改方案、补充实验和撰写逐点回复，确保回复内容与正文修改保持高度一致性，提升投稿的专业度。
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算法设计与求解方法

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本指南详细介绍了学术论文中算法章节的撰写规范。它指导作者根据模型结构，科学决策采用商用求解器、精确算法或元启发式方法，并强调了伪代码、性质分析、消融实验和基线对比的重要性，确保研究贡献的严谨性与创新性。
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认知心理学实验设计规范

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218
本指南用于设计严谨的认知心理学实验，旨在确保实验设计能够有效控制干扰因素、区分竞争理论模型，并为关键对比效应提供足够的统计功效。覆盖了从假设构建到数据锁定前的所有规划步骤，强调实验的诊断性和多阶段的累积推理。
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认知理论与模型构建指南

cogpsych-theory-and-hypotheses
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399
本指南指导研究人员如何将抽象的认知理论转化为严格的、可证伪的、具有解释性的形式化模型。它强调了在实验设计中，如何构建模型、定义参数意义，并推导出能够区分自身理论与竞争理论的预测，适用于高水平的认知心理学研究。
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认知心理学论文投稿适应性评估

cogpsych-topic-selection
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本指南帮助研究者系统评估其认知科学项目是否符合顶级学术期刊的高标准。它强调贡献必须具备理论深度、整合的实验范围和形式化的模型支撑，指导用户将分散的观察结果提升为具有实质性理论突破的完整研究程序。
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