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开放科学与透明度报告指南
jedpsych-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
325
本指南详细介绍了学术论文的开放科学和透明度要求,旨在确保研究的科学性和可重复性。内容涵盖数据、研究材料和分析代码的存储与分享,要求使用具有持久标识符(DOI)的信赖存储库,并遵循JARS报告标准,是学术投稿和修改的关键参考。
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期刊修改稿回复策略
jedpsych-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
本指南提供了处理学术期刊重大修改(R&R)的全面策略,尤其适用于《教育心理学杂志》等高标准期刊。内容涵盖方法学严谨性提升、回复信结构搭建、字数管理和学术透明度维护,指导作者系统性地回应每一条审稿意见。
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教育心理学期刊投稿评审指南
jedpsych-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
481
该指南模拟顶级期刊的严格评审流程,重点考察论文的教育相关性、理论机制、设计严谨性(尤其是巢式数据分析)和透明度标准。它帮助作者在投稿前“压力测试”稿件,预先规避常见的拒稿点,或解读评审意见,确保研究达到最高学术水平。
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学术期刊投稿预检清单
jedpsych-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
229
本清单为提交顶级学术期刊稿件的全面预检指南。详细涵盖了投稿前的关键要求,包括APA 7th版格式、字数限制、作者匿名化(Masked Review)以及数据/代码的透明度报告(DOI)。用于确保您的研究稿件符合严格的学术出版标准。
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学术论文表格及图表设计规范
jedpsych-tables-figures
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173
本指南指导用户为学术论文(尤其针对教育心理学期刊)设计规范化的统计图表。重点强调遵循APA 7th版本格式,要求展示模型结果、带置信区间的效应大小、增长轨迹等关键数据。同时,强调图表必须保持匿名性、自包含性和可复现性,确保学术论证的严谨性。
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教育心理学研究适用性评估
jedpsych-topic-selection
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269
本技能为研究人员提供了一个全面的框架,用于评估研究项目是否符合顶级教育心理学期刊的发表标准。它指导用户检查研究是否具备理论基础、方法学严谨性、教育相关性,确保项目关注学习机制,而非单纯的程序效果评估或量表信效度研究。
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学术期刊投稿格式润色指南
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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
270
本技能旨在润色和结构化实证研究稿件,使其符合顶级学术期刊(如教育心理学期刊)的投稿标准。它指导用户严格遵守APA第7版格式,包括控制字数、撰写精确摘要以及进行脱敏处理,从而顺利通过盲审流程。
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经济学研究识别策略
jeea-identification
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249
本指南旨在指导用户构建高水平经济学术论文中严谨的“识别性”。内容涵盖结构模型、因果推断(如DID、IV、RDD)和理论假设的识别,确保研究结果的得出路径从数据或假设到结论具有明确且可信的逻辑链。
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学术期刊投稿回复信撰写指南
jeea-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
218
本指南为作者撰写学术期刊(如JEEA)的投稿修改和回应信提供策略。它指导作者如何根据副编辑的指示和同行评审意见,建立结构化的回复计划,实现逐点、专业、有证据地回应每一项评论,从而高效应对复杂的同行评审流程。
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JEEA投稿审稿人策略指南
jeea-referee-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
208
本工具旨在帮助作者提交给JEEA等综合性期刊时,模拟投稿的“双关卡”审稿流程。它指导用户提前预判包括“缺乏通用性”、“识别度不足”和“模型脆弱”等常见质疑,帮助作者在稿件撰写阶段就进行战略性修补和调整,大大提高稿件的通过率。
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欧洲经济协会论文复现包构建指南
jeea-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
137
本指南用于帮助作者构建提交给欧洲经济协会(JEEA)期刊的实证研究数据和代码复现包。该包旨在满足DCAS标准,确保期刊数据编辑可以在正式接受前,验证实证、模拟或实验结果的可复现性。内容涵盖了包的结构、README要求和完整执行流程。
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经济学论文稳健性检验指南
jeea-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
150
本指南为撰写顶级经济学期刊(如JEEA)论文提供稳健性检验的结构化方法。它指导作者将检验重点放在对核心论点的“威胁”上(如遗漏变量、弱工具变量),而不是简单地堆砌更多模型。强调稳健性体现在结果的幅度稳定性和可重复性,确保主要结论经受住合理的挑战。
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