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AISTATS相关工作撰写指南

aistats-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
323
本指南用于帮助研究人员撰写学术论文的“相关工作”部分，确保研究的创新性和适用性。它详细指导如何将统计方法与机器学习（如NeurIPS, ICML）和传统统计学理论进行对比，涵盖了双重投稿规则、处理同期工作以及结构化写作，旨在突出论文的核心技术贡献和学术定位。
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AI统计学可复现性指南

aistats-reproducibility
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153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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因果识别与研究设计

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471
本指南专注于学术论文的研究设计和方法论强化，特别适用于需要严格论证因果关系的学科。它涵盖了高级的因果识别技术（如DID、IV、RDD），指导作者完成预分析计划、建立理论与实证证据的联系，并准备应对审稿人的质疑，帮助构建严谨的研究架构。
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政治科学理论与论证结构

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192
本技能指导用户构建严谨的学术论证结构，尤其适用于政治科学等需要高度理论支撑的学科。它帮助研究者将初步想法转化为可检验、可证伪的机制、假设和适用范围，确保论文的理论框架严密，满足顶级期刊的发表要求。
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AJPS论文主题适用性评估

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70
本技能为政治学研究人员提供了一个严格的框架，用于预先评估研究项目是否符合《美国政治科学杂志》（AJPS）的发表标准。它核心评估选题的普遍性、因果识别的强度、理论贡献的深度，并帮助确定是否应选择文章、研究笔记或信函等合适投稿类型。
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社会学论文数据分析规范

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304
本指南为社会学学术论文提供了全面的数据分析审核标准，核心原则是确保证据链能可信地支持理论主张，而非仅仅展示技术能力。涵盖了定量分析的稳健性检查、比较历史的推论逻辑、民族志的分析流程，以及跨多源数据（如统计数据与访谈）的三角验证，帮助作者提升研究设计的严谨性。
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论文学术定位：融入社会学核心辩论

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458
本技能指导作者如何重构论文的文献综述部分，确保其能清晰地将研究置于当代社会学的核心讨论和理论辩论之中。它强调将研究定位为解决现有学术“张力”或“未解问题”，而非简单填补知识空白，从而提高被顶级期刊接受的可能性。
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AJS投稿回应与评论回复指南

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374
这是一份为美国社会学杂志(AJS)设计的投稿回复指南。它指导作者如何撰写有说服力、基于证据的回驳信，用于“修改并重新提交”（R&R）阶段或针对已发表评论撰写作者回复。核心在于保持学术严谨性，处理相互冲突的观点，并通过审慎的理论论证推动学科理解。
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社会学研究设计论证指南

ajs-research-design
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448
本指南用于指导社会科学稿件（尤其是提交给顶尖期刊时）进行方法论设计的构建和论证。内容涵盖定量、比较历史、人种志、网络分析等多种方法论传统的具体要求，确保研究设计必须有力地支撑核心理论主张，而非仅仅展示数据。适用于需要论证案例选择、识别假设或将实地观察与理论主张关联的场景。
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社会学理论与论点构建

ajs-theory-building
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399
本指南帮助研究人员将单纯的实证发现提升为具备普遍适用性的理论贡献。它指导用户构建学术论点，明确界定核心概念、阐述因果机制、设定适用范围，确保理论提升具有跨学科的“可移植性”，以满足顶尖学术期刊的要求。
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AJS文章投稿定位测试

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331
本技能提供了一个严谨的学术框架，用于测试社会学项目是否适合《美国社会学杂志》（AJS）。AJS强调理论雄心和与全学科的对话，而非仅仅是子领域的创新。通过四点测试，它帮助用户评估选题的理论深度和普遍意义，指导研究人员如何优化论点，并确定最适合的投稿平台。
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美国社会学期刊稿件流程路由器

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209
本技能是美国社会学期刊（AJS）稿件的中央工作流路由器。它指导作者完成从初始选题、理论构建到研究设计、数据分析、投稿和修改的整个学术流程。通过确定稿件类型和当前阶段，确保文章符合AJS对理论深度和学术对话的高标准。
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