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法经济学与组织研究选题定位
jleo-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
271
本指南旨在帮助学术研究人员为法经济学与组织学期刊(JLEO)定位研究主题。它帮助作者判断研究贡献是否真正源于制度或组织层面的机制,而非单纯的市场效应或一般微观经济学发现。核心用途是提炼研究的制度锚点和理论贡献。
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市场营销统计分析与报告指南
jm-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
309
本指南为学术营销论文提供全面的统计分析和报告框架,旨在符合顶级期刊(如JM)的严格要求。内容涵盖选择适合不同设计(如面板数据、选择模型、现场实验)的估计器,如何进行识别性检验和稳健性分析,并强调必须报告的原始p值、标准误和具有管理意义的效应量,确保研究的科学性和可复制性。
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营销学论文选题精修指南
jm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
304
本指南帮助研究人员精修和验证研究问题,确保其符合顶尖营销学期刊(如JM)的发表标准。核心在于检验研究题是否具有实质重要性、是否具备理论与实践的双重相关性,并指导用户判断其最适宜的发表期刊范围,强调实证驱动的研究思路。
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宏观金融实证研究稳健性策略
jmcb-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本指南提供了一套结构化的稳健性测试方法论,专为宏观金融和银行领域的学术论文设计。它指导用户将诊断性检验与具体的计量经济学威胁(如冲击污染、模型设定依赖、推断不足或制度变化)进行映射关联,确保实证结果具有高度的学术严谨性和可信度。
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家庭科学理论框架构建
jmf-theory-and-conceptual-framework
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
446
本技能帮助研究人员系统性地构建学术论文的理论与概念框架,尤其适用于家庭科学领域。它指导用户将原始数据中的相关性,提升为具有机制解释的理论贡献。通过明确概念、识别家族过程(如生命历程、生态系统),并推导出可检验的假设和适用范围,确保研究的理论深度和严谨性。
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家庭科学期刊适用性评估
jmf-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
443
本技能旨在帮助研究人员对项目进行“适用性压力测试”,判断研究成果是否真正推进了对家庭、伴侣和亲属关系的理解,从而匹配顶级家庭科学期刊的发表标准。它指导用户确定核心家庭科学贡献点、界定跨学科意义,并帮助选择最合适的文章格式(完整文章或简报报告)。
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信息系统理论构建指南
jmis-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本指南旨在指导研究人员如何超越描述性相关性,构建具有高度学术深度的理论贡献。它详细介绍了针对信息系统(IS)不同研究流派(如平台经济、行为机制、经济模型)的理论构建方法,强调必须在实证分析之前,明确提出假设、机制和可证伪的预测。
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JMR论文理论机制开发
jmr-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
152
本工具指导用户为《营销研究杂志》(JMR)构建严谨、可检验的理论核心。它区分了行为科学论文所需的心理机制(中介、调节)和计量经济模型所需的经济原语及参数识别论证,确保研究贡献符合高标准的学术要求。
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学术研究主题定位与匹配
jmr-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
124
本指南帮助研究人员评估营销选题是否达到了顶级学术期刊(如JMR)的标准。它提出了“双重标准”检验:既要求方法论的严谨性(如因果识别、实验设计),也要求实质性的贡献(提供新洞察)。帮助用户在多个营销期刊中确定最佳发表平台。
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研究设计与方法论指南
jms-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
309
这是一份用于管理学研究的严谨学术方法论指南。它帮助研究人员将理论假设(如因果关系、机制探索)与合适的实证设计(定性、定量、混合方法)进行匹配。内容涵盖了应对共同方法偏差、内生性、多层级分析等高级主题,指导研究达到顶级期刊的发表标准。
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行为经济学建模与实验设计
jmsc-behavioral-om
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本指南指导作者如何将行为经济学参数引入严谨的实证研究。核心要求是构建一个可识别的、包含行为参数的模型(如损失厌恶或锚定权重),并通过设计激励相容的实验,从数据中估计和检验该参数,最终贡献应落在“模型如何解释偏差”而非“发现被试不理性”。
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命题与证明严谨性检查
jmsc-proofs
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
128
用于撰写高级学术论文,确保模型结论的数学严谨性。指导用户将模糊的经验性结论转化为可证伪的精确命题,系统性地检查证明过程,包括补全逻辑链、处理边界条件,并规范正文与附录的知识结构分离。
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