Use when finalizing tables and figures for a 《会计研究》 (Accounting Research) manuscript — keeping the main table lean, reporting coefficients with the right precision, and interpreting economic magnitude (not just significance stars) for accounting measures. Use after robustness is settled.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
会计实证最常见的弱点是只看星号。本刊审稿人会问：这个效应换算成会计量级有多大、是否经济上重要。每个主结果都要做一句经济量级解读。
| 度量 | 解读句式 |
|---|---|
| 可操纵性应计（DA） | "处理使 |
| 会计稳健性（C-Score） | "稳健性提升 X，约为基准期的 Y%" |
| 披露指数 | "披露得分上升 X 分（满分 N），相当于从 Q1 升至 Q2" |
| 审计费用（对数） | "费用上升约 X%（系数 × 100，对数因变量）" |
| 实际税率/BTD | "ETR 下降 X 个百分点，相当于税负减少 Y%" |
对数因变量、虚拟变量交互项、非线性项要正确换算，勿把回归系数直接当百分比/水平。
表格图形从拟合结果生成，不要手抄数字（正文与附录不一致的常见根源）。完整映射见
execution-with-mcp。《会计研究》是档案式会计实证——准则/监管变更的 DID、IV 与盈余类设计居多,正合企业因果链。
etable（多列）或 did_summary_to_latex 直接从 result_id 生成。plot_from_result / enhanced_event_study_plot / event_study_table，坐标单位与
标准误/聚类注记自带。完整“拟合结果 → 图表”链见 JF 执行 walkthrough。
《会计研究》由中国会计学会主办，是 CSSCI 唯一权威顶级会计学期刊，审稿人审表既看规范也看"会计意义上的量级"。下表把审稿期待与退稿模式对齐：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 主表精简 | 核心假设 ≤6–8 列，扩展入附表 | 主表 12 列把稳健性全塞进去 |
| 经济量级解读 | 每个主结果换算成会计量级 | 只说"显著为负"，无量级 |
| 换算正确 | 对数/交互/虚拟变量正确换算 | 对数因变量系数当绝对水平 |
| 表注完整 | 标准误类型、聚类层次、固定效应、N、R² 齐全 | 表注缺聚类层次或固定效应行 |
| 平行趋势可视 | 事件研究图处理前近零 | 平行趋势仅文字声称，无图 |
虚构稿《内部控制审计强制实施对审计费用的影响》，因变量为审计费用对数，主表（示意）处理后内控审计虚拟变量系数 0.083（聚类到公司，t≈3.4），固定效应公司+年度。经济量级解读（示意）：系数 0.083 → 费用上升约 8.7%（exp(0.083)−1），勿把 0.083 直接读成"上升 0.083"；内控审计×国有产权交互系数 −0.021，国企费用升幅略小，须与主效应相加解读净效应（约 6.4%）；事件研究图横轴为相对施行年，处理前三期跨零、处理后逐年上升，支持平行趋势。
上述系数与百分比均为演示换算规则的示意值，非真实回归结果。
本刊已刊论文主表多为 6–8 列、单独变量定义表、表注标明聚类与固定效应；动态效应常以事件研究图替代冗长交互表。小数位与显著性标记惯例以编辑部最新稿约为准。
【主表列数】X（是否精简）
【经济量级】<每个主结果一句换算>
【换算正确性】对数□ 交互□ 虚拟□
【表注完整】标准误类型□ 聚类□ 固定效应□ N/R²□
【图】平行趋势/事件研究 规范□ 处理前近零□
【下一步】acr-implications
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when drafting an AAAI author response (rebuttal) under the single short character-limited author-feedback window, the no-URL rule, no-new-results guidance, AI-generated-review handling, and the AAAI two-phase review process where Phase-2 papers receive one feedback round before SPC/AC discussion.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when preparing an accepted AAAI paper for camera-ready source submission to AAAI Press, including proceedings page limits, two-column template compliance, copyright transfer, purchased extra technical pages, deanonymization, registration, oral or poster presentation, and final public artifact release.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when designing or auditing AAAI experiments for the broad-AI program committee, including baselines, ablations, statistical significance, robustness, human evaluation, AI-for-Social-Impact and alignment/safety evidence, compute and cost reporting, and reproducibility-checklist alignment for Phase-1 survival.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。