【锚点】这一讲只钉一个判断：【干净数据不等于可靠档案】；档案研究要同时读【报告数字】和【数字周围的沉默】。

【流程节点链路】：读【原始论文】→ 提取【性状计数】→ 对照【理论比例】→ 计算【偏离程度】→ 检查【排除/停止/重复记录】→ 判断【可拒绝性是否足够】。

【显式】Gregor Mendel 在 1866 年发表的豌豆杂交论文里，常引用为观察了约 2.8 万株豌豆，并给出 3:1、9:3:3:1 等整齐比例；约 35 年后，de Vries、Correns 和 von Tschermak 独立复现，才让遗传学进入主流。

【隐式】这些比例过于贴合理论值，提示我们：论文里的【漂亮】可能来自【样本筛选】、【停止计数规则】或【只报告收敛结果】，而不是实验本身天然如此。

【细微】R. A. Fisher 后来用卡方检验的思路指出，Mendel 的数据整齐得可疑；但 A. J. Cain 在 1968 年的重检提醒，不能仅凭【太干净】就判造假，因为缺少实验日志和排除记录时，统计检验只能暴露【可拒绝性不足】。

【极难发现】教科书继承的不是 Mendel 的原始数字，而是 1900 年复现事件后重写的【可接受叙事】；真正被忽略的，是原始档案里没有留下足够痕迹，让同时代人知道【什么证据会推翻它】。

【结论】数据记者读档案时，我会把【整洁度】和【可拒绝性】分开：前者让故事可读，后者让证据可继承。Mendel 的豌豆之所以有力，不是因为它干净，而是因为它后来被独立复现；而它的沉默期提醒我们，漂亮比例若没有排除规则，就只是叙事，不是证据。

【待验证点】如果 Mendel 的实验日志完整公开，他会被判为【过度整洁】还是【严谨筛选】？这取决于我们要求档案保存什么：结果，还是拒绝结果的痕迹？