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DAC研究论文评审流程

dac-review-process
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285
本指南详细描绘了DAC（设计自动化会议）研究论文的评审流程模型。它阐述了评审过程的“双盲、TPC驱动、单次决策”特点，强调了论文必须在“新颖性”和“可量化性能提升（QoR）”之间取得平衡。文章指出了学术界对证据公平性、基准可信度和消融实验的高标准要求，并将其与其它会议的评审机制进行了对比。
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EDA与芯片项目投稿决策指南

dac-topic-selection
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210
本指南旨在帮助研究人员和从业者，确定其EDA或芯片设计项目最合适的投稿会议和轨道。它详细区分了DAC的“研究稿件”和“工程实践”两个主会，并指导用户判断其贡献是否是算法创新、测量性能提升（QoR），还是实际工业流程经验。同时，也指引了与其他顶级EDA或架构会议的投稿选择。
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发展心理学数据分析规范

devpsych-data-analysis
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392
本指南用于发展心理学领域的纵向数据分析和报告，确保符合高标准的学术要求。重点指导如何正确建模发展变化（如增长曲线、多层次模型、结构方程模型），如何在解释平均变化前先检验测量不变性（configural→metric→scalar），并严格使用JARS指南报告效应值和置信区间。核心目的是区分和清晰报告确认性与探索性发现。
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NLP论文最佳投稿路线规划

eacl-topic-selection
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481
本指南为研究人员提供了选择NLP项目最佳投稿会议的决策框架。它帮助用户评估项目是否适合EACL、ACL、EMNLP等顶级会议，并综合考虑了研究范围、贡献类型、时间节点以及长短论文的适用性，确保论文能投递到最合适的学术平台。
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人工智能论文可复现性指南

ecai-reproducibility
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351
本指南提供针对顶会（如ECAI）的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式：理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设，而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出，并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪（Provenance Pinning）。同时，也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。
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政策经济因果识别策略

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267
本指南详细介绍了政策评估中的高级计量经济学方法，用于建立因果关系。涵盖了DID、工具变量法（IV）、回归断点设计（RDD）和结构模型等。核心目标是弥合计量严谨性和政策可读性之间的鸿沟，确保因果机制在正文清晰阐述，并在附录中进行形式化辩护。
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学术研究成果定位与撰写

ecta-literature-positioning
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286
本指南指导用户如何在学术论文的“相关工作”部分，精确地定位自身的研究成果。它强调的不是简单的文献罗列，而是要明确指出新结果与现有最接近研究成果之间的形式化关系，例如是否是推广、弱化了假设或补充了特定性质，以增强学术严谨性。
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计量经济学期刊投稿修改回复指南

ectj-rebuttal
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415
本指南为作者提供了针对顶级计量经济学期刊（如EctJ）返稿和修改的系统策略。它指导作者如何区分方法论有效性、应用价值和篇幅限制等核心问题，确保修改回复既严谨又简洁，系统性地解决假设、证明、仿真和复制等所有技术性质疑。
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计量经济学论文投稿指南

ectj-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
191
这是一份用于帮助研究人员确定计量经济学论文最佳投稿期刊的指南。它详细说明了如何评估论文的贡献点（如领先案例、理论证明或应用价值），从而判断其是否最适合《计量经济学杂志》（EctJ）或更宏观的期刊，避免投稿到不合适的刊物。
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学术会议论文审稿回复指南

edbt-author-response
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186
本指南详细介绍了作者如何回复顶会（如EDBT）审稿意见的结构化流程。它区分了初次反馈回复和修改稿的变更信，强调回复必须有明确的证据支撑，系统性地回应每一个审稿人的请求，以最大化论文被接受的可能性。
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学术因果识别增强工具

eer-identification
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138
本技能旨在帮助用户增强实证经济学论文的因果识别策略。它指导用户从方法论层面（如双重差分、工具变量、局部回归和实验设计）系统性地审查和改进研究设计，确保所有关键假设、潜在偏差和因果机制得到明确论证和严格检验，以满足高水平学者的学术标准。
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撰写NLP会议作者回应指南

emnlp-author-response
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353
本文提供了关于撰写顶级自然语言处理 (NLP) 会议作者回应的策略指南。内容指导作者如何根据‘有效性’、‘兴奋度’和‘误读’三个维度对审稿意见进行分级处理，学习如何构建有影响力的回复结构，以最大化对领域主席 (AC) 元综的影响。书中还介绍了如何在审稿窗口期添加证据，以及如何处理审稿人之间的意见分歧。
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