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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
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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

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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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期刊复现性与数据政策指南

jop-replication-and-data-policy
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344
本指南详细介绍了学术期刊（如JOP）对论文提交的严格复现性要求。接受发表的前提是作者必须提交一个完整、可执行、高度文档化的数据包。该包必须包含原始数据集、主分析代码、变量代码本和详细说明文档，确保所有研究结果均可被期刊分析师独立验证和复现。同时，也指导了如何处理受限数据。
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顶级学术期刊投稿审稿指南

jop-review-process
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231
本技能详细解析顶尖学术期刊（如JOP）从投稿到发表的全流程审稿机制。涵盖匿名审查、编辑筛选（考察通用兴趣与适用性）、同行评审以及最终的实证可重复性检验。帮助研究者提前预判投稿中的潜在失败点，优化论文结构，提高发表成功率。
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学术期刊投稿流程路由器

jop-workflow
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201
本工具是学术稿件的流程路由器，旨在指导用户完成从构思、定位到最终投稿和修改的整个出版流程。它根据论文的当前阶段、研究范围（研究文章或短文）以及数据重现性要求，将用户导向最合适的子技能，从而确保稿件符合期刊严格的篇幅限制和学术规范。
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