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结构模型估计与验证流程

mksc-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
198
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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本体术语解析与验证

ontology-term-resolution
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
338
将自由文本科学标签解析为本体 ID，并验证现有 CURIE。利用 EBI OLS4、Bioregistry 和 Identifiers.org 确保元数据准确性。支持组织、疾病、表型等生物字段标注，检查过时状态和词缀正确性，适用于 GEO、ENA 等数据提交。
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科学研究报告与可重复性标准

pnas-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本指南基于顶级期刊（如PNAS）的要求，详细阐述了科学报告的严谨标准。它指导用户如何超越单纯的P值报告，必须包含效应大小、置信区间、样本量依据、生物学/技术重复区分，并确保分析代码和数据的可重复性，以提高研究结果的可信度。
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统计学严谨性与可重复性报告

pnasnexus-statistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
351
本指南为科学研究报告提供了完善的统计学标准，旨在确保研究结果的严谨性和可重复性。它强调每个定量结论必须包含效应大小、不确定性、样本量和明确的统计检验方法。内容涵盖了生物学重复与技术重复的区分、样本量计算、多重比较校正的使用，以及通过注册报告（Registered Report）机制来避免发表偏倚，从而最大化研究的透明度和可靠性。
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学术论文投稿预审指南

pom-submission
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343
本指南为作者提供投稿《生产与运营管理》（POM）期刊的最终预审清单。它确保稿件严格符合学术规范，包括32页篇幅限制、双盲匿名化处理、目标部门路由确认以及数据相似性声明。使用本指南能最大程度地提高稿件的合规性和投稿成功率，是提交前的关键检查步骤。
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调查设计与误差测量

poq-survey-design-and-measurement
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307
本指南旨在帮助用户全面审计调查研究的方法论，重点聚焦于“总调查误差”（TSE）框架。它提供了详细的步骤，指导用户严谨地论证调查数据的每一个方法学要素，包括覆盖面、抽样、非响应、权重和测量等，以达到顶级学术期刊（如POQ）的最高标准。适用于提升研究的科学性和可信度。
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严谨的统计研究设计规划

psci-study-design
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447
本技能指导用户规划严谨的心理学研究设计，确保研究符合高标准的学术要求。它详细介绍了功效分析、样本量合理性论证和预注册流程的最佳实践。适用于研究项目启动或撰写预分析计划阶段，旨在确保研究设计具备高水平的严谨性和透明度。
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放射学期刊投稿指南

radiology
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221
本指南详细阐述了提交医学影像学研究（包括诊断、AI和介入）到顶级放射学期刊所需的严格方法学和报告标准。内容涵盖了诊断准确性报告（STARD）、AI模型外部验证（CLAIM）、样本量和可重复性等关键要求，帮助作者评估文章是否符合顶级期刊的发表标准，并指导如何优化研究设计。
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经济学实证稳健性检验套件

restat-robustness
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291
本套件提供了一套严谨的学术研究方法论框架，用于系统性地检验核心估计结果的稳健性。它要求研究结果必须在规范设定、样本选择、测量、识别和推断等五个关键维度上经受住怀疑的考验，旨在确保研究结论的可靠性和可信度。
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金融实证研究设计指南

rfs-empirical-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
本指南旨在帮助研究人员构建顶尖水平的金融实证研究论文，特别针对RFS等顶级期刊要求。它详细阐述了样本构建（处理存活偏误）、关键变量测量（代理有效性论证）、稳健的估计器选择（如GMM、DID）以及标准误调整等核心方法论环节，确保研究设计的严谨性和可重复性，避免方法论陷阱。
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经验金融研究稳健性检验指南

rfs-robustness
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329
本指南详细阐述了顶级经验金融论文必须构建的稳健性检验电池。内容涵盖替代模型、子样本分析、异常值处理和多重检验校正，旨在指导作者构建严谨的方法论框架，确保研究结论具备统计学上的可靠性、可重复性，并能应对高强度的学术同行评审。
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金融研究数据分析审核标准

rof-data-analysis
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384
本指南提供了一套顶尖金融学术期刊（如《金融评论》）要求的实证研究数据分析审核标准。它详细阐述了样本构建、变量定义、识别检验、高级计量模型设置（如面板数据、因子定价）以及处理跨国数据的规范，确保金融研究成果的严谨性、可复制性和经济学意义。
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