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学术论文表格与图表撰写指南
jmcb-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
这是一份针对经济学和金融学学术论文的图表撰写最佳实践指南。它指导作者如何确保每个展示的证据(如IRF、回归表)都是自洽、易懂的,即使读者快速浏览,也能清晰理解其经济含义、冲击大小和不确定性,同时兼顾严格的篇幅限制。
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金融经济学期刊投稿指南
jme-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本指南详细介绍了投稿至《货币经济学期刊》(JME)的严格格式和写作规范。它涵盖了摘要字数限制(100字以内,不能以“本文”开头)、作者-日期引用格式、排版要求(双倍行距、行号、脚注),以及为宏观经济学家优化的稿件结构和论证方式。
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数据透明化与可复现性政策指南
jmf-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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学术期刊投稿预审指南
jmgmt-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
330
本指南为学术论文投稿的终极预审清单,适用于提交至《管理学期刊》(JOM)等专业期刊。它帮助作者系统性地检查稿件是否符合严格的出版标准,包括50页篇幅限制、APA 7th格式、作者信息匿名化以及撰写的数据透明度表,确保投稿流程合规。
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数据分析可信度与报告标准
jms-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
296
本指南为学术研究提供了全面的数据分析严谨性标准。它详细指导作者如何为定量(如稳健性检验、结构方程模型)和定性(如编码透明度、溯因推理)的分析结果建立可信度,确保研究的发现能够可追溯、有力地支持理论主张。
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应用心理学数据分析报告指南
joap-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
498
本指南详细介绍了撰写应用心理学期刊(JAP)稿件所需的高标准数据分析和结果报告规范。内容涵盖结构方程模型(SEM)、多层次模型(HLM)、中介和元分析等高级统计方法,强调必须报告效应量、置信区间、模型拟合指数,确保研究的全面透明度和可重复性。
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开放科学与透明度标准准备
joap-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
59
本指南帮助研究人员了解并准备符合顶尖学术期刊(如JAP)的开放科学和透明度要求。它详细指导研究者如何用持久化标识符(DOI)存款数据、分析代码和研究材料,并撰写数据可用性声明,确保研究过程的完整性、可追溯性和科学的复现性。
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学术论文修改回复指南
joap-rebuttal
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127
本指南提供了针对高影响力期刊“修改与重投”(R&R)阶段的正式回复信撰写策略。它指导用户如何系统性地回应每一位审稿人的意见,增强论文的理论贡献,整合额外的研究严谨性(如替代模型、CMV诊断),并确保在保持匿名性的同时,做到最高程度的透明化。
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传播学数据分析规范与报告标准
joc-data-analysis
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91
本技能旨在指导传播学研究的高级数据分析执行和报告规范,符合顶尖期刊(如JoC)的严苛要求。它强调研究的透明度、可重复性、对不确定性的诚实报告(超越p值),以及执行严格的稳健性检验,确保分析结果能经受住专家和同行评审。
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开放科学与透明化研究指南
joc-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
479
本指南为撰写投稿至《传播学期刊》(JoC)的稿件提供详细指导。它详细阐述了开放科学和透明化的要求,涵盖数据可用性声明(DAS)、开放科学徽章(开放数据、开放材料、预注册)等关键要素。帮助研究人员理解如何确保定性、定量和计算研究的材料具有高度可重复性,实现“写作即准备”的流程。
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学术期刊投稿预审指南
joe-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
473
这是一份为投稿高水平学术期刊(如《计量经济学杂志》)的作者准备的终极预检清单。内容涵盖了论文的格式规范(如源文件、字数限制、排版要求)、投稿流程细节(如单匿名评审、费用支付)以及不同投稿系统的使用指南。作者可将本指南作为最后一步的自我检查,确保稿件符合期刊要求,提高投稿成功率。
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数据可复现性分析标准指南
jop-data-analysis
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102
本指南旨在指导用户执行高标准的学术数据分析,确保所有研究结果具有高度的可复现性和统计严谨性。它涵盖了从编写主脚本、报告不确定性(置信区间、标准误)到管理稳健性检验的最佳实践,帮助作者撰写科学、透明、可被学术界验证的实证论文。
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