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AOS数据分析与证据构建

aos-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
272
本指南为AOS（会计、组织与社会）文稿提供全面的分析框架。它涵盖定性方法（如编码、构建证据链、权衡反事实证据）和定量方法（包括实验、调查和档案模型估计）。核心目标是建立完整的、可复现的审计路径，确保研究的严谨性和可追溯性。
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会计研究设计方法指南

aos-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
217
本指南为投稿至《会计与组织社会》（AOS）期刊的研究人员提供全面的方法论蓝图。内容覆盖定性田野研究、行为实验、调查研究和历史档案分析等多种范式。它重点强调研究设计的严谨性、伦理审批（IRB/知情同意）和匿名化处理，指导研究人员在数据收集前完成周密规划，确保研究方法与理论论点高度匹配，避免方法论陷阱。
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学术论文修改与回应策略

aos-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南为作者提供了应对学术期刊同行评议（R&R）的完整流程指引。它指导用户如何从构建回应矩阵、进行实质性数据重分析（如重新编码、设计新实验），到撰写专业、有条理且点对点回应的回复信。核心在于保持学术严谨性，协调不同评委的意见，确保在最终投稿前达到方法论上的高度一致性。
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美国社会学期刊审稿流程指南

ajs-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
279
本指南详细介绍了美国社会学期刊（AJS）独特的双盲审稿流程。它深入解析了学生主导的审稿分配机制和“preject”初筛环节。帮助作者了解审稿人关注的理论深度、方法严谨性和学术对话性，从而在投稿前优化稿件，提高通过审稿流程的成功率。
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产品专属UI设计规范强制执行

anti-ui-slop
github/awesome-copilot
265
这是一种结构化的、高标准的Web/iOS界面设计与开发审查流程。它旨在阻止使用通用、模板化的UI，而是强制设计必须严格服务于产品的核心用户任务和商业逻辑。流程包括制定‘设计合同’和运行‘完成门禁’，确保界面在功能完备性、可访问性、品牌独特性和系统一致性上达到最高标准。
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学术投稿审稿流程指南

aos-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
94
本指南详细介绍了顶级学术期刊的严谨审稿流程。它涵盖了主编的初步筛选、跨学科的匿名评审，并教授作者如何解读复杂的决定信，从而有效定位稿件的不足之处（如范围、理论或证据），帮助撰写和修改稿件。
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学术论文图表构建指南

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278
本指南提供了一套系统化的学术论文图表（表格和图形）构建方法论。它指导作者如何根据研究类型（定性、实验、档案）组织和呈现证据，确保每一个图表都具备自我说明性，并直接支持论文的核心论点，符合顶级学术期刊的发表标准。
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AOS研究理论透镜构建

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463
本指南旨在为撰写会计、组织与社会（AOS）领域论文的学者提供理论框架指导。它教导研究者如何选择、深入运用并发展一个核心的社会/组织理论（如制度理论、布迪厄、福柯等），确保理论不是修饰性的描述，而是驱动整个研究发现和分析的生成性引擎。适用于需要将理论作为核心产出而非背景介绍的学术项目。
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顶级学术论文写作指南

aos-writing-style
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358
本指南旨在帮助作者将描述性的草稿提升为具备高度理论深度和持续论证性的学术论文。它教授如何掌握顶尖期刊的写作风格（AOS register），确保每一处解读都以实证为基础，并涵盖了专业术语管理、自洽摘要撰写和严格匿名化处理等关键流程，适用于提交高水平学术期刊。
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政治科学数据分析与报告规范

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162
本指南为撰写顶尖学术期刊（如APSR）的定量研究提供了严格的分析和报告标准。它涵盖了确保研究可复现性、评估结果稳健性、诚实报告不确定性（如置信区间）以及正确应用高级统计推断（如聚类和随机化推断）的最佳实践。适用于政治学、经济学等社会科学领域的实证研究人员。
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学术论文R&R回复信撰写指南

apsr-rebuttal
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316
本指南提供一套专业的学术回复信撰写策略，用于处理期刊的“修改并重投”（R&R）决策。它指导作者如何构建结构化的回复信件，有效化解审稿人之间的意见冲突，并在提升论文水平的同时，保护研究的核心贡献和学术严谨性，帮助作者与编辑有效沟通。
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研究设计与因果推断论证

apsr-research-design
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150
本指南旨在帮助用户提升学术研究的方法论严谨性。内容详细涵盖了定量和定性研究的论证设计，无论是通过因果推断（如DID, IV, RDD）来识别变量关系，还是通过案例选择和过程追踪来构建论证，都能指导用户系统性地捍卫研究设计的可靠性，确保证据链条的严谨性。
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