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严谨数据分析与证据报告

asq-data-analysis
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本指南帮助研究人员为顶级学术期刊（如ASQ）构建严谨的学术证据链。它涵盖定性和定量分析的最佳实践，确保所有理论主张都可追溯、可验证。重点在于建立数据到理论的透明路径，并进行全面的机制和稳健性检验，以应对审稿人的质疑。
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评估社会学论文是否符合ASR标准

asr-topic-selection
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本技能指导学者严格评估其社会学项目或论文是否符合《美国社会学评论》（ASR）的要求。它强调测试研究的广度意义、跨学科的理论价值和结构契合度，并区分了完整文章和评论/回复。在投入大量研究资源前使用此工具进行预审。
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政治科学研究数据分析规范

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本指南用于指导作者如何执行和报告高质量的定量、计算或实验分析，以满足顶尖学术期刊（如BJPS）的严格要求。它详细阐述了方法论的严谨性、透明度和可重复性规范，涵盖了不确定性报告、稳健性检验、测量等效性等核心议题。 适用于撰写论文结果部分，确保研究结论能够经受住最严格的学术同行评审。
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政治科学期刊投稿适用性评估

bjps-topic-selection
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本指南系统指导用户评估其政治科学研究是否符合英国政治科学杂志（BJPS）广阔的、跨学科的兴趣标准。它帮助研究者重构研究问题和贡献点，使其扩大吸引范围，超越单一国家或子领域限制，并确定最佳的投稿格式和论述范围。
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学术论文修改回复指南

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专为接收到“修改后重投”（R&R）稿件的作者设计。本指南详细规划了回复的战略步骤、需要进行的额外分析（如稳健性测试、识别测试），以及撰写结构化、点对点回应信的完整流程，确保学术回复的严谨性和数据的完整性。
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CAV工件评估指南

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本指南详细介绍了计算机辅助验证（CAV）研究工件的提交与评估流程。它涵盖了获取三个徽章（可用、功能、可重用）的标准，包括两阶段的评审结构和最佳实践。用户需学习如何打包科学工具，包括容器化、固定基准、资源限制和证明证人，以确保学术研究的严谨性和可复现性。
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生物学统计学报告指南

cc-statistics
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本指南提供了生物医学论文的统计学分析和报告的全面指导。它教会研究人员如何正确定义样本量（n），区分生物学重复与技术重复，选择合适的统计检验方法（如方差分析、生存分析等），并处理多重比较校正，旨在确保科学报告的高度严谨性和可重复性。
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科研论文适用范围与重要性评估

cell-fit
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本技能旨在指导研究人员在撰写论文前，系统地评估研究发现的科学意义、证据链的完整性（包括机制、收敛性、因果性）。它要求作者判断研究是否构成了一个完整、机制驱动的科学故事，从而决定其是否适合投递顶级期刊，或是否需要补充实验来完善论点。
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经济学因果识别策略

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本指南详细指导用户建立经济实证研究的因果识别策略。内容涵盖了DID、IV、RDD等高级准实验和结构模型。核心要求是必须将所有识别假设明确写出、经验支持并进行逐条辩护，以达到顶尖经济学期刊的发表标准。
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经济计量推断细节检查

ceq-inference
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本指南旨在帮助用户对高水平的经济计量论文进行推断细节的全面检查。内容覆盖了统计推断的多个核心痛点，包括聚类层级的选择依据、弱工具变量（IV）的处理方法、多重假设检验的校正，以及标准误的正确报告，确保学术论文方法论的严谨性。
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机制证据设计：从关联到因果

ceq-mechanism
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本指南指导如何从简单的中介回归，升级到具备高说服力的机制证据。它强调机制命题必须具有理论先验和可证伪性。学习如何设计排除竞争渠道的检验、利用异质性切分和时序分析，从而构建出超越传统中介回归的强有力因果机制证据。
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财经论文异质性分析方法指南

cfe-heterogeneity
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本指南为学术论文（尤其财经领域）提供了严谨的异质性分析方法论。它指导用户如何选择具有理论支撑的切分维度、确保足够的样本量和统计显著性，并提供了完整的报告结构。使用本指南可以增强研究结果的稳健性，深化论文的学术贡献。
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