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经验证据与论证结构

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本指南提供了一套严谨的学术规范，指导作者如何在社科论文中有效整合经验证据（如定量数据、定性访谈、历史比较）。核心原则是：证据必须服务于论题，不能只是材料堆砌。作者必须将分析结果转化为支撑或修正核心命题的深刻机制或概念发现。

理论论文投稿场所选择指南

stoc-topic-selection

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本指南为研究人员提供了一个框架，帮助评估其理论计算机科学论文的广度与普遍意义。它介绍了“广度测试”（走廊、血统、技巧）和详细的投稿路线图，指导作者判断论文最适合投递到如STOC等顶级广谱会议，还是更适合投递到特定领域的专业会议（如SODA、ITCS等），从而提升学术发表的成功率。

高级计量估计与稳健性报告

tar-data-analysis

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本指南旨在指导学术研究人员进行严谨的实证分析报告。内容涵盖了从选择合适的计量模型（如双重差分、2SLS、RDD）到处理固定效应、进行稳健性检验（如安慰剂检验、替代样本）的全部流程，并特别强调了顶级期刊所要求的数据可追溯性和代码可复现性，确保研究结果的可靠性。

会计理论机制与模型构建

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该指南指导研究人员如何构建严谨的经济学机制和理论模型，为会计和财务研究生成可测试的预测。它涵盖了实证、分析和实验三种研究方法的理论要求，帮助作者将研究从单纯的关联性描述提升至具有清晰因果经济学机制的理论命题。

文本检索会议投稿定位指南

text-retrieval-conference

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本技能旨在指导作者将信息检索（IR）相关的学术论文，根据Text REtrieval Conference (TREC)的特定要求进行定位和重构。它是一个专业的投稿定位工具，帮助作者确保论文的证据链、贡献类型以及评估方法与TREC关注的共享测试集、检索任务和NIST式基准测试高度匹配，从而提高投稿成功率。

网页大会投稿策略指南

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本指南为作者提供了投递《网页大会》（WWW）论文的完整策略。它指导如何结合开放网络数据、网络系统、数据挖掘和负责任的AI等主题，重构论文结构，确保其符合顶级会议的最新标准和严谨的科学论证要求。

UIST投稿主题选择与定位指南

uist-topic-selection

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本指南帮助研究人员判断其人机交互项目是以“界面系统（Artifact）”为核心贡献，判断是否适合投稿UIST。通过“人工制品减法测试”，清晰区分了纯技术系统创新与用户行为研究发现，从而指导项目选择最合适的学术会议投稿路径。

可视化研究可复现性评估

vis-artifact-evaluation

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本指南详细介绍了可视化研究领域（如IEEE VIS）的科学可复现性标准。它指导作者如何为作品构建完整的可复现性包，以通过独立志愿者在干净环境下的测试。核心内容包括GRSI要求、使用Docker容器封装代码、提供数据溯源、以及建立图表与脚本的明确映射关系，确保研究结果的真实性和可追溯性。

系统性能评估与实验设计指南

vldb-experiments

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本指南为数据库或系统论文提供一套严谨的实验设计框架。它指导作者如何从多个维度（如工作负载真实性、基线公平性、扩展性曲线、性能损耗点）构建实验，以应对学术界高度质疑的审稿人。

数据管理会议投稿与定位指南

vldb-topic-selection

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这是一份为研究人员准备的投稿指南，旨在帮助作者判断其项目是否核心属于数据管理基础机制（data-management primitive）。它指导作者选择最适合的PVLDB内部类别，并根据项目的信号特征，将工作流向VLDB、SIGMOD等顶会，确保投稿定位准确。

计量经济学稳健性分析结构指南

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本指南提供了一个严谨的计量经济学论文稳健性分析框架，尤其适用于使用发展中国家数据的研究。它指导作者将稳健性检查从简单的附录列表，重构为围绕潜在识别威胁和数据质量风险（如测量误差、样本覆盖不足）组织的逻辑体系，确保研究结论的可靠性。

世界发展理论框架构建指导

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本指南帮助研究人员构建“承载证据”的理论或概念框架，应用于世界发展（WD）学术论文。它指导作者如何将抽象理论转化为结构化、可检验的分析框架，要求理论必须具备承载分析证据的能力，通过明确机制、推导出判别性预测、映射证据来源和设定作用范围，确保理论是驱动实证论证的核心逻辑。

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