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数据透明化与可复现性政策指南

jmf-transparency-and-data-policy
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317
本指南详细介绍了向《婚姻与家庭期刊》（JMF）投稿时的数据共享和透明度要求。它专门解决了受限使用的数据集难题，指导研究人员如何在不直接发布原始数据的情况下，记录数据获取的访问路径，确保研究的可复现性。
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市场研究设计与因果识别

jmr-methods
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295
本指南帮助研究人员将实验设计（实验室/实地）或建模计量经济学方法（IV/DiD/RDD）与《市场研究杂志》（JMR）的严谨标准对齐。内容涵盖因果识别、统计功效分析、结构估计等最佳实践，确保研究成果具备高水平的可重复性和学术严谨性。
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JMR论文修改与回应指南

jmr-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
401
该指南专门用于处理《市场营销研究杂志》(JMR)的修改和重新提交（R&R）。它指导作者如何系统性地回应编辑和审稿人的质疑，必须同时兼顾研究的严谨性（Rigor，如精确统计、识别度）和理论贡献度（Substance，如理论意义）。同时，它教会作者利用“W”前缀的网络附录来容纳新分析，从而避免超出50页的篇幅限制。
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数值实验与管理洞察提取

jmsc-numerical-experiments
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298
本指南提供设计严谨的数值实验和仿真研究的方法论。其核心目标是验证已证明的理论性质、评估算法性能，并通过敏感性分析和参数扫描，最终提炼出可操作的管理决策规律。强调数值实验必须服务于理论，不能替代数学证明。
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计量学期刊投稿数据与复现指南

joe-replication-and-data-policy
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360
本指南为投稿《计量学期刊》的作者提供全面的流程指导。它详细阐述了数据引用规范（遵循Elsevier格式）、确保方法论可复现性（如Monte Carlo模拟），以及将估计器封装为可运行代码包的最佳实践。帮助作者满足高级学术期刊的严格评审要求。
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严谨的劳动力经济学数据分析

jole-data-analysis
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280
本指南旨在提供一套严谨的劳动力经济学实证分析流程，指导用户从CPS/ACS/登记数据构建样本，进行工资分解（Oaxaca/RIF）和稳健性检验。重点强调方法学的严谨性以及结果的可重复性，适用于学术研究和深度数据分析。
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劳工经济学因果推断识别策略

jole-identification-strategy
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193
本指南为劳工经济学研究人员提供了建立可信因果主张的标准流程。它详细覆盖了DID、RDD、工具变量（IV）、RCT等多种前沿计量方法，并强调了顶级期刊要求的稳健性检验、偏误校正和严格的理论辩护，确保研究结果具备高度学术可靠性。
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JOLE论文数据可复现性政策指南

jole-replication-and-data-policy
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444
本指南详细介绍了《劳动经济学期刊》（JOLE）对学术论文数据和代码提交的强制性要求。它指导研究者如何构建一套完整的、可复现的研究包，涵盖原始数据到最终模型的全流程文档化、主脚本编写和环境版本固定，确保学术成果的透明度和可验证性。
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JOLE投稿与评审流程指南

jole-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
67
本指南详细介绍了《劳动经济学杂志》（JOLE）的投稿要求和评审标准。内容涵盖了单盲评审流程、非退款的投稿费用机制，并重点阐述了劳动经济学审稿人对论文的期待，包括数据的可信度和可复制性。
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JOLE投稿论文写作流程指引

jole-workflow
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260
本工具并非替代专业技能，而是一个诊断路由器。它旨在指导用户完成投稿至《劳动经济学期刊》（JOLE）的整个撰写流程。当用户处于从确定选题到撰写、修改、甚至回复审稿意见的任何阶段时，它可以诊断当前的瓶颈，并推荐下一步需要使用的特定技能模块。
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JOM期刊投稿工作流指导

jom-workflow
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195
本技能为投稿至《运营管理杂志》（JOM）的实证研究提供全流程的工作流路由指南。它贯穿了从选题、理论发展、文献定位、数据分析、贡献框架构建到回复审稿意见的每一个关键阶段。它不替代任何专业技能，而是帮助研究者诊断目前稿件的瓶颈，给出下一步最合适的优化方向。
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投稿论文修改回复信撰写指南

jop-rebuttal
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407
本指南为作者提供了一份撰写学术论文修改回复信的策略框架。它详细指导如何回应期刊的“修改后重投”（R&R）决策，确保回复信能同时满足所有审稿人的要求，同时不能破坏论文的匿名性、页数预算和数据可重复性，是学术投稿必备的专业技能。
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