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《宏观质量研究》投稿指南

journal-of-macro-quality-research
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本工具旨在为用户提供投稿《宏观质量研究》的全面指南。它详细解析了期刊的学术定位、核心关注点（如宏观质量测度、质量治理），并指导作者优化论文结构、强化方法论深度和政策可解释性，帮助用户避免误投和提高稿件的匹配度。
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宏观经济学期刊定位与框架

journal-of-monetary-economics
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395
本技能是为目标顶级宏观经济学和货币政策期刊（如JME）的作者准备的指南。它帮助作者评估其定量模型或实证论文是否符合学术界对理论机制、数据严谨性和学术定位的高度要求，指导作者重塑论文框架，提高发表率，避免拒稿。
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货币信贷与银行学期刊投稿评估

journal-of-money-credit-and-banking
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本指南帮助研究人员评估其关于货币、信贷或银行学的论文是否适合投递至JMCB。核心在于判断文章是否具备政策相关性，并采用严谨的实证或定量方法（如SVAR、DID等）来论证机制和识别，指导作者如何完善文章的结构和贡献点的阐述。
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投入产出与CGE模型方法论

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本指南为构建投入产出、CGE和结构分解模型提供严格的方法论要求。核心在于确保模型的全链可复现性，要求明确数据来源、关键参数的校准依据、宏观闭合规则以及情景冲击的设定，从而避免模型成为缺乏透明度的“黑箱”。
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KDD论文成果物提交指南

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本指南详细介绍了为顶级机器学习会议（如KDD）构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库，处理规模化声明，并为不同的研究轨道提供稳健的证据包，确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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机器学习实验设计与审计指南

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这是一份关于撰写高水平机器学习论文实验部分的全面指南。文章详细介绍了“四轴证据计划”（质量、规模、效率和机制），并强调了数据卫生和实验设计的严谨性。它指导用户如何避免时间泄漏、使用矩阵化方式记录消融实验，从而确保研究成果在学术上具备高度的可信度和可复现性。
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KDD论文结果可复现性指南

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本指南为数据挖掘和机器学习领域的学术研究提供了确保结果可复现性的最佳实践。它详细介绍了三层诚实模型（可重跑、可重建、可证明），并提供了从数据采集、预处理到模型配置的全流程披露清单，旨在极大地提升科研报告的严谨度和可信度。
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医疗健康机器学习会议投稿指南

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本指南专为将机器学习应用于医疗健康领域的作者设计。它提供了一套完整的投稿策略，帮助作者将研究成果精准地定位到顶级AI会议的要求框架中，重点关注生物医学数据的处理、临床预测的有效性以及负责任的评估标准。
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《宏观经济研究》投稿定位与评估

macroeconomics
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282
该技能旨在帮助用户评估稿件是否符合《宏观经济研究》的学术标准和投稿要求。它涵盖了期刊的宏观经济研究范围、对方法论（如宏观计量、模型透明度）的严格要求，以及结构化写作的指导，帮助用户进行投稿前的全方位自查和文章重构。
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ML系统评估方法论指南

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本指南为机器学习系统设计了全面、严谨的评估框架。它详细指导作者如何选择代表性工作负载、与当前最佳基线进行公平比较、报告关键性能指标（吞吐量、p99延迟、内存和成本），并构建消融和扩展性证据，确保实验结果具有高可信度。
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ML系统论文选择指南

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该指南旨在帮助研究人员判断其项目是否属于机器学习与计算机系统协同设计范畴。它详细介绍了“共设计测试”和路由表，指导用户判断项目最适合投递至 MLSys，还是更适合其他通用系统或纯ML会议。
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学术论文政策启示构建与优化

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本技能指导用户将学术研究的实证发现（尤其是异质性证据）转化为符合顶级期刊要求的政策启示章节。它强调政策建议必须具备“时间层”（短期/中期/长期）和“层级层”（微观/中观/宏观）的结构化，并要求每条建议必须指向具体部门、给出可执行动作，并与研究证据和国家战略目标强关联。
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