【用途】该技能用于撰写或修订《Marketing Science》稿件时定位文献，避免仅以“空白发现”方式论证贡献。触发场景包括：引言写成“无人对X建模”；不确定哪些先例论文界定了模型基线；审稿人可能评价“只是已有模型的小扩展”；或论文建立在作者自己已发表/在审工作之上而需披露差异。
【两条定位轴】论文需同时落在建模谱系与实质议题的交集。建模谱系：说明基线模型（如BLP式需求系统、动态离散选择模型、渠道/Stackelberg定价博弈、拍卖或搜索模型），并明确增量——新机制、更丰富动态、新识别策略或可处理闭式解，及为何既有模型无法回答该问题。实质议题：定位到定价、广告/数字与归因、品牌、分销渠道与零售、平台/双边市场、营销分析或机器学习等方向，并把模型收益与该方向的开放问题挂钩。
【从找空白到真实贡献】不以“未被研究”作理由，而以领域收益论证：更锐利的机制、既有模型无法计算的反事实、推翻已知结果的放松假设，或可复用的方法。最强框架是展示一个自然的既有建模选择会给出错误答案，而本文模型予以纠正。
【自我重叠披露】若稿件建立在作者已发表或在审工作之上，须引用并以中性第三人称说明本文贡献如何超越之，同时保持双盲审稿下的匿名化（不写“在我们早前的论文中”）。
【检查清单】列出基线模型与各自增量；指明实质议题及其开放问题；以领域收益而非空白作为贡献框架；正面回应最接近的竞争模型；披露并区分自我重叠且保持匿名。
【反模式】只写“没有论文做过X”却不与最近模型对话；只堆砌参考文献而不指明所扩展的基线；隐藏编辑已知的相近先例（无论自己或他人）；在双盲下用“我们先前的工作”破坏匿名。
【定位二次检查】先锁定需求/供给机制、拟合证据与反事实决策边界，再检验稿件是否能打动从管理反事实角度阅读模型的定量营销审稿人。核心动作：梳理主流对话、未解张力、本文增量、审稿人可能注意到的邻近期刊遗漏。输出决策台账：主张/证据/阻碍/下一步修改。邻近测试：与JMR（实证广度）、Management Science（更宽OR/MS）、QME（专门建模）比较，若邻近期刊有更强读者主张，建议先改投。核实底线：提交前再查易变规则，并指出可能改变建议的未决事实。输出格式为建模谱系、实质议题、贡献框架、最近竞争者、自我重叠、下一步（mksc-methods）。