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EMNLP论文投稿选址指南
emnlp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南帮助研究人员决定其实证NLP论文的最佳投稿平台。内容详细阐述了EMNLP对“实证方法”的要求,提供项目自检测试,并对比了各大顶级会议(如ACL、ML、CoNLL等),指导作者选择最合适的投稿方向和论证角度。
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EMNLP论文写作风格指南
emnlp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本指南详细介绍了EMNLP论文投稿所需的实证写作风格。重点在于严格限定实验范围(Scope),确保所有证据和例子都是基于数据的,指导作者以现象为先,结构化地呈现研究发现,并精确校准论证的证据强度。
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经济研究异质性分析指南
er-heterogeneity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
329
本指南旨在为经济学研究撰写高质量的异质性分析部分提供流程和方法论支持。它指导用户如何根据理论构建切分维度(如制度环境、企业产权),执行显著性检验,并撰写出既严谨又具有叙事逻辑的学术文本,将异质性研究提升为机制证据。
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学术文献综述撰写指南
er-literature-review
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本指南专注于经济学顶刊的文献综述撰写规范。它指导用户如何将罗列式的综述转化为对话式的学术叙述,确保综述具备三层结构(理论-实证-本文),并指导如何平衡中文、英文及理论文献的引用比例,从而精准定位本文的学术贡献点。
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经济机制分析方法指南
er-mechanism
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本指南基于最新的因果推断范式,指导用户进行经济实证论文的机制分析。核心是强调方法论的根本转变:必须停止使用传统的“中介效应三步法”和Sobel检验。正确的做法是实证估计处理变量对机制变量的因果影响(D→M),然后结合理论和文献论证机制变量对结果变量的影响(M→Y)。
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科学研究可复现包构建
er-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
提供了一套完整的实证研究项目结构化指南,确保研究结果具备高度可复现性。涵盖了标准的目录划分、分层脚本编写、数据可追溯性声明等,帮助使用者建立一个完整的、符合学术期刊要求的科研工作流。
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经济计量稳健性检验体系
er-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
222
该体系旨在指导实证经济学研究者系统化地撰写稳健性检验部分。它将复杂的稳健性检测按识别威胁(如内生性、选择偏误、测量误差)进行分类和组织,帮助研究结论达到学术上的高可信度和严谨性。
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学术论文表格与图表规范
etp-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
68
本指南提供了学术论文展示的完整规范,重点指导作者如何系统性地呈现各种实证和理论结果。内容涵盖了从用效应量替代星号的统计展示方法,到构建核心的理论机制图,以及如何用Gioia结构规范化地呈现定性研究数据,确保所有图表符合学术标准,极大地提升了论文的说服力。
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经济学期刊投稿匹配度评估
european-economic-review
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本技能旨在指导作者评估其一般经济学论文是否适合投递顶级期刊(如欧洲经济评论)。它重点帮助作者进行研究的叙事重构,确保其贡献具有广泛的经济学兴趣,并对照期刊对实证证据和理论贡献的严格要求进行自查,同时列出了常见的拒稿陷阱。
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ESORICS会议论文定位指南
european-symposium-on-research-in-computer-security
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
176
本指南帮助作者评估其计算机安全论文是否符合欧洲安全研究会议ESORICS的定位。它详细指导了论文的撰写框架、研究范围(包括隐私、系统和密码学)以及所需的严格证据标准,确保投稿作品达到顶级学术会议的发表要求。
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社会学理论机制构建
eursr-theory-building
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本工具旨在帮助用户将原始的实证数据转化为可移植、可测试的理论机制论证,尤其适用于社会比较研究和纵向研究。它指导用户构建宏观-微观的因果链条(即制度背景如何影响个体行为),并提出跨层面的假设,确保论证具有高度的理论概括性和学术深度。
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AI公平性审计与证据设计
facct-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
本指南为AI公平性、可问责性和透明度(FAccT)实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型(如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程)相匹配,强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性,确保研究的科学性和伦理性。
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