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AEJ实证研究重现包指南
aeja-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
本指南详细介绍了为AEJ: Applied期刊准备可重现数据和代码重现包的强制性步骤和组件。它旨在确保提交内容符合严格的AEA数据和代码可用性政策,内容包括数据来源、主执行脚本和版本控制,强调该包必须在分析过程中持续构建,而非在接受阶段完成。
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经济学理论与模型整合指南
aeja-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
154
本指南提供了一套实证经济学论文的理论模型整合方法论,特别适用于要求“经验优先”的学术期刊。它指导作者如何确保理论模型(如机制、福利声明或反事实)的作用是解释、深化或引导现有实证估计,而不是取代论文的核心发现或主导研究。核心原则是:理论必须服务于实证结果,不能喧宾夺主。
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AEJ: 应用经济学论文工作流
aeja-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
450
本技能是一个为投稿《美国经济学期刊:应用经济学》(AEJ: Applied)的作者设计的完整工作流路由器。它指导用户完成从选题、文献定位、因果设计、稳健性检验到润色、数据包准备和最终投稿/回复的整个学术写作流程。它确保作者按照顶级经济学期刊要求的关键步骤,以正确的顺序推进稿件的各个阶段。
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AEJ宏观经济复现包准备指南
aejmac-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
271
本指南用于构建提交至美国经济学期刊(AEJ: Macro)的宏观经济学论文复现包。它帮助作者确保研究的完整可复现性,涵盖原始数据、模型模拟代码、估计过程和结果可视化步骤,满足AEA严格的投稿要求。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南
aejmic-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊(如AEJ)准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分:一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录;二是针对所有数据、代码和数值结果,提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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学术复现数据包构建工具
aejpol-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
200
本工具用于帮助研究人员为经济学期刊(如AEJ:经济政策)准备符合要求的数据和代码复现包。它确保了对AEA数据和代码可用性政策的遵守,负责构建openICPSR存款,生成标准的README文件,并处理受限数据的访问流程,是顺利通过发表前可复现性审查的关键步骤。
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经济政策论文展示图表指南
aejpol-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
321
本指南详细介绍了如何将原始计量经济学输出(如系数、显著性星号)转化为适用于顶级经济学期刊(如AEJ: Policy)的、自包含的政策展示图表。核心原则是:用标准误或置信区间取代显著性星号,创造一个“头条展示图”,用政策可解释的单位传达政策影响,确保图表和表格对非学术背景的政策制定者清晰易懂。
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条件接受稿件回复指南
aeri-rebuttal
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92
本指南专门指导作者如何应对《美国经济评论:洞察》的“有条件接受”通知。核心在于撰写简洁、有力的修改回复信,确保所有修改严格符合期刊设定的篇幅限制和核心洞察范围,并在短时间内高效完成所有要求。
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AER学术论文复现包指南
aeri-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
112
本指南详细介绍了提交给《美国经济评论:洞察》所需的完整论文复现包结构。它旨在帮助作者满足AEA数据与代码可用性政策,要求提交所有必要的代码、原始数据及文档(包括主脚本和图表代码映射),以便编辑在发表前验证论文所有结果的可复现性。这是通过最终发表审核的关键步骤。
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AJPS论文复现与验证指南
ajps-replication-and-verification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
231
本指南详细介绍了美国政治科学期刊(AJPS)强制执行的预出版复现与验证流程。它指导作者构建一个稳健的、可复现的分析包(包含代码、数据和文档),确保独立验证方能重跑代码并确认所有数值结果与论文主体一致,从而达到发表要求。
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社会学研究数据与透明度指南
ajs-data-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
425
本指南为《美国社会学杂志》(AJS)投稿作者提供的数据和透明度最佳实践。它详细指导作者如何做好数据文档记录,确保研究过程可追溯、可验证,涵盖了定量和民族志研究的分享规范。核心在于构建与研究结论成比例的、可供读者验证的证据链,同时严格遵守伦理和保密要求。
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AJS投稿回应与评论回复指南
ajs-rebuttal
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374
这是一份为美国社会学杂志(AJS)设计的投稿回复指南。它指导作者如何撰写有说服力、基于证据的回驳信,用于“修改并重新提交”(R&R)阶段或针对已发表评论撰写作者回复。核心在于保持学术严谨性,处理相互冲突的观点,并通过审慎的理论论证推动学科理解。
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