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期刊复现性与数据政策指南

jop-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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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学术研究可复现性标准

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本指南详细介绍了为投递《政治经济学杂志》(JPE) 准备可复现性研究包的完整流程和标准。它涵盖了从编写详细的README、组织代码，到处理受限数据的最佳实践，确保研究结果具备高度透明度和可验证性，以通过期刊的数据审核。
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学术研究可复现性与数据政策

jpube-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为公学研究人员设计，指导如何构建一个完整、可复现的学术研究包。重点内容包括撰写数据可用性声明、处理受限行政微数据（如税/健康记录），以及确保研究流程具备完全可审计性，以满足顶级期刊的发表要求。
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研究论文可复现性包构建

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导用户构建学术论文的完整可复现性报告包，以满足期刊（如JRU/Springer）的提交要求。它要求将实验流程、完整指令、软件源代码、参数估计模型代码和去标识化数据等所有组件进行系统化组织。目标是确保任何外部人员都能从零开始，完美复现研究的所有结论和参数估计。
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JUE复制包构建指南

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本指南详细说明了提交至《城市经济学杂志》(JUE) 的实证论文必须遵循的复制包要求。它不仅涵盖了标准的数据和代码提交，还专门针对复杂地理空间数据、地理编码流程以及专有/保密受限制数据的路径，确保研究成果具有最高级别的可重现性。
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数学金融论文可复现性与数据政策

mathfin-replication-and-data-policy
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本指南详细阐述了数学金融论文所需的严格可复现性和数据可获得性政策。它为作者提供了“无数据”、“仅代码”和“公开数据”三种情况下的数据声明模板，并详细介绍了确保所有数值展示具备高可信度复现性的检查清单、参数管理和证据来源记录（provenance ledger）。
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管理科学论文工作流指南

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本指南是管理科学（Management Science）论文的写作流程路由器。它不会取代任何专业技能，而是指导作者根据稿件的不同阶段和问题，选择下一步应使用的专业技能，覆盖了从选题、理论构建、方法论、数据分析到最终贡献提炼的完整周期，确保文章符合期刊的学术要求。
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论证反驳与回应技巧

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本指南教授如何对学术论点进行“压力测试”，通过预设最强反对意见（Objection）并构建结构化回应（Reply），来增强论点的严谨性和说服力。它帮助用户识别论证中的薄弱前提、边界案例，确保论点能够经受住专家级别的严格审视。适用于需要高水平批判性思维和论证能力的学术写作场景。
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学术数据分析与透明度报告

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139
本指南用于执行、评估和报告MIS季度顶级期刊的实证研究核心。它涵盖了针对行为信息系统（PLS-SEM）、信息系统经济学（因果识别）、设计科学（人工制品评估）和定性研究等不同研究传统的专业方法，确保研究具备最高的学术透明度和可重复性。
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结构模型估计与验证流程

mksc-data-analysis
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本指南详细介绍了市场科学论文中结构化模型的完整实证分析流程。它涵盖了先进的计量经济学估计方法（如GMM、MLE、贝叶斯），强调必须从经验上证明模型识别性，评估模型拟合度，并计算具有不确定性的反事实情景。确保研究结果在统计上严谨、经济上合理，并具备可重复性。
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