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图形学论文可复现性指南
jcadcg-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
110
本指南为计算机图形学和CAD领域的学术研究提供了一套完整的可复现性自查清单和方法论。它解决了图形和几何结果对环境、随机种子、渲染参数和数据版本高度敏感的问题,帮助作者确保论文中的表图和指标可以被审稿人和读者可靠地重现。
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JCAD&CG 投稿审稿流程指南
jcadcg-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
261
本技能详细介绍了《计算机辅助设计与图形学学报》完整的学术投稿审稿流程。内容覆盖从编辑初审、专家双盲评审、到大修/小修修改及终审等所有环节。旨在帮助投稿作者清晰了解稿件当前所处的阶段、下一步需要采取的行动以及如何合理规划投稿时间线。
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图形学论文附录与补充材料指南
jcadcg-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
289
本技能旨在指导作者为图形学或CAD领域的学术论文组织结构。核心原则是区分“决定性证据”(必须在正文展示的核心主张)和“扩展性材料”(额外的视频、数据集、完整推导)。它确保正文具备自足性,同时系统性地管理和展示所有支撑论文的证据。
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学报选题与版图定位指南
jcadcg-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
473
本指南帮助作者在撰写稿件前,系统评估选题是否符合《计算机辅助设计与图形学学报》的专业版图。它重点考察图形学、几何、可视化、VR/AR和CAD/CAE等核心贡献,确保研究具有足够的技术增量和视觉证据,有效规避因不符合本刊宗旨而被初审退稿的风险。
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学术论文撰写规范指南
jcadcg-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南是为投稿至《计算机辅助设计与图形学学报》的作者准备的全面体例规范手册。它系统性地覆盖了论文从首页结构(问题-不足-贡献-证据)到摘要(四要素)、参考文献(GB/T 7714)、以及图形学专业术语使用的所有细节,帮助用户撰写出符合高标准要求的学术论文。
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实证论文表格与图表撰写指南
jcf-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
341
本指南详细介绍了实证研究论文(尤其针对公司金融领域)高质量表格和图表的撰写规范。它涵盖了摘要统计、固定效应、聚类分析、事件研究图表等关键结果的展示要求,确保学术成果符合顶级期刊的发表标准,并具备自洽性。
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消费心理学期刊选题定位
jcp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员判断一个消费者现象的核心贡献点,是属于《消费心理学杂志》(JCP)还是其他相关学术期刊(如JCR, JMR)。它指导用户确定研究的心理学机制、理论贡献,并选择最合适的稿件类型和发表定位,确保研究成果具有高度的理论价值和实验可检验性。
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学术期刊投稿就绪审计
jcadcg-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
450
这是一份为计算机图形学、CAD和可视化领域原创论文设计的投稿前审计清单。它帮助作者系统性地检查稿件是否符合顶尖中文学术期刊的严格要求,涵盖了格式规范(标题字数、中英文摘要)、学术组件(中图分类号、参考文献)、学术伦理(查重、一稿多投)和专业技术细节(矢量图、几何误差图),确保文章达到发表标准。
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计算机期刊选题定位
jcrd-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
224
本技能旨在帮助作者在动笔前,系统性地判断计算机学科稿件是否适合投递《计算机研究与发展》(JCRD),并决定是选择常规栏目还是高度相关的专题栏目。它指导用户掌握期刊选路和投稿策略,从而极大地提高稿件的匹配度和录用概率。
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发展经济学贡献点提炼指南
jde-contribution-framing
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能指导作者将原始的经济学结果(如系数)转化为清晰、可操作的“发展学贡献点”。它要求作者明确指出论文对发展理论、贫困治理或政策制定带来的核心机制和政策启示,确保研究的意义是毋庸置疑的。
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发展经济学实证数据分析规范
jde-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了针对发展中国家现场和调查数据的严格实证分析方法论。重点涵盖了聚类数据结构、测量误差、失访处理和效应异质性分析等高级主题,旨在确保研究结果达到顶级发展经济学期刊所需的极高可复现性和可靠性标准。
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发展经济学因果识别策略
jde-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为发展经济学领域的实证研究提供一套极高标准的因果识别框架。它详细阐述了现代准实验方法(如DID, IV, RDD, RCT)的最佳实践,指导研究人员如何通过预注册、使用先进的估计器和严格的假设检验,确保研究结论在学术上的可信度和稳健性。
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