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实验经济学：图表规范指南

expecon-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
173
本指南为实验经济学论文撰写提供了严格的图表设计规范。它指导作者如何系统地展示处理效应和不确定性，重点在于使用分布图、动态曲线和结构化表格，确保核心发现自洽、可信，并满足顶级期刊的审稿要求。
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实验经济学理论预测建模

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
249
本指南提供了一个结构化框架，用于将行为学或博弈论理论转化为实验经济学（ExpEcon）领域可量化、可检验的预设假设。它指导研究者如何定义实验博弈、推导出基准预测，并构建竞争性理论模型，从而生成需要实验设计来明确判断的比较静态假设。适用于需要用设计来严格检验理论的学术论文。
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实验经济学研究选题指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导研究者如何将经济学研究的焦点从“研究主题”转移到“实验设计方法”，确保贡献点在于实验控制和处理效应。它强调了构建“最小对比对”的重要性，并指导作者完成实验类型选择、预注册流程，以及确定目标顶刊。
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实验经济学撰稿工作流指引

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
150
本工具旨在为投递至实验经济学（ExpEcon）期刊的稿件提供系统化的工作流程指引。它帮助用户确定在撰写从设计、分析到回驳的各个阶段，应该调用哪种专业的技能。核心目标是确保研究在方法论上达到严谨的标准，例如激励相容性和不欺骗原则，从而指导研究团队完成从初始设计到最终提交的全过程。
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实验经济学论文写作规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
本指南为撰写实验经济学论文提供了全面的结构和风格建议。核心在于强调“设计为先”的叙事结构，确保实验流程的透明性和可复现性，指导作者如何专业地构建论文，达到顶尖学术期刊的审稿标准。
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任务经验记忆加载与引导

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volcengine/OpenViking
385
本技能用于加载和应用相关的历史经验记忆，以指导任务执行流程。它指导用户进行严谨的经验筛选过程：通过查询、应用严格的适用性和排除条件（门控），并强调将实时获取的事实置于首位，适用于处理复杂的、多意图的对话任务。
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实验经济学论文投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
324
该指南帮助作者了解顶级实验经济学期刊的严格投稿标准。它作为一个全面的自查清单，评估一篇稿件是否具备足够的适用性、方法论强度、设计透明度，并涵盖了行为经济学和实验经济学所需的预注册、激励兼容性等关键要素。
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FAccT可问责性文档和产物评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南详细介绍了在AI研究领域，为提升论文的透明度和问责性所必须准备的配套文档和产物。核心包括数据集说明书（Datasheet）、模型卡（Model Card）、数据陈述和影响评估等，确保研究成果在伦理和技术层面都具有可追溯性和可验证性。
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FAccT作者回复指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为投稿FAccT论文的作者，详细指导如何撰写学术评审回复。内容区分了事实性简短反驳（第一轮）和结构化的修改与重提交回复（第二轮）。强调必须保持严格的匿名性，纠正事实性误读，并使用“修改账本”格式来系统性地回应所有优先关注的问题。
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FAccT论文终稿提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
本指南详细介绍了作者在论文被录用后，准备投稿至ACM FAccT会议终稿（Camera-Ready）所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变，包括必须进行的全流程去匿名化（恢复作者信息、添加立场声明）、转换到特定的ACM元数据标准（ORCID、CCS概念）、完成必要的可追溯性文档（数据表/模型卡），以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。
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AI公平性审计与证据设计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为AI公平性、可问责性和透明度（FAccT）实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型（如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程）相匹配，强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性，确保研究的科学性和伦理性。
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跨学科AI研究定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者撰写跨学科AI论文的“相关工作”章节提供最佳实践。它重点教授如何将研究的新颖性定位在多个学科领域（如算法公平性、法律、人机交互和批判理论）的交汇点，强调“delta-first”的对比写作，并确保所有借用概念都归于准确的学术源头。
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