Use when framing or sharpening a topic for 《会计研究》 (Accounting Research) — turning a generic "X affects Y" empirical idea into an accounting contribution anchored in China's institutional setting, accounting theory, and standard-setting / practice relevance. Use before literature review.
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。
| 原始想法（弱） | 升级方向（强） |
|---|---|
| "数字化转型提高企业绩效" | "数字化转型如何改变会计信息生产与披露质量"（落点回会计） |
| "ESG 提升企业价值" | "ESG 信息披露的鉴证与可比性问题" |
| "高管激励影响盈余管理" | "在 X 准则/治理约束下，激励对应计 vs 真实盈余管理的相对影响" |
| "审计费用受 X 影响" | "X 通过改变审计师风险评估而非议价能力影响费用——分离机制" |
acr-fit-positioning）《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，选题审读看的是"会计学贡献"而非"新数据上的新相关"。下表对齐审稿期待与退稿模式：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 一句话会计贡献 | 不是"X 影响 Y"，而是推进某会计认识 | 把"首次研究 X 对 Y"当贡献 |
| 贡献有来源 | 属四来源之一（新制度/修正/打通/中国情境） | 蹭热点但因变量非会计产出 |
| 中国制度抓手 | 准则/监管/产权差异清晰 | 复制国外结论无制度差异论证 |
| 与度量衔接 | 能提出干净的会计代理变量 | 选题与可获度量脱节 |
虚构初始想法"股权激励提高企业绩效"，按升级动作走查：落点回会计——因变量从"ROA"换为"真实盈余管理"，问题变为"以盈余为行权指标的激励是否诱发真实操纵"；锚制度抓手——接上股权激励信息披露制度与会计盈余行权指标设计，构成中国情境抓手；立一句话贡献——修正"激励一律抑制盈余管理"，给出"行权指标为会计盈余时反诱发真实操纵"的边界条件；预判度量（示意）——真实盈余管理用 Roychowdhury 三分量合成可估计，预期处理组合成度量高约 0.06 个标准差。
末步数字为演示选题可度量性的示意值，非真实结果。
本刊已刊论文引言常在前两段把"会计贡献一句话 + 制度抓手"说清。是否设独立"研究贡献"小节，以编辑部最新稿约为准。
【一句话贡献】<会计学层面，非"X 影响 Y">
【贡献来源】新制度问题 / 修正认识 / 打通链条 / 中国情境
【议题归类】财务会计 / 审计 / 治理与信息 / 税收与管理会计
【制度抓手】<准则 / 监管 / 产权>
【理论 + 实务】<理论贡献 | 准则/监管启示>
【下一步】acr-literature-review
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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