【锚点】本轮只讲一个【引用分析】技法：【引用函数分类】：把每条引用拆成【支持】、【反驳】、【方法】、【背景】，再判断它是否真的为结论背书。

【显式】高被引不等于高支持。数据库能数“谁引了谁”，不能数“引用是在肯定还是否定”。

【隐式】如果一篇论文被 100 次引用，其中 60 次是【背景介绍】、25 次是【方法引用】、10 次是【支持】、5 次是【反驳】，那么它作为结论证据的【净支持】只有 5，而不是 100。

【细微】同一句“Smith et al. found…”在结果段可能是【支持】，在引言段可能是【背景】；没有引用句上下文，引用计数只是【可见性】。

【极难发现】最危险的不是【反驳引用】，而是【方法引用】：它让一篇统计方法论文被当作结论证据传播。读者以为引用即认可，实际上只是“用了它的工具”。这对【可复现性】尤其重要：方法被复现，不等于结论被确认。

【流程节点链路】起点：一条引用 → 中间节点：引用所在段落 → 中间节点：引用函数（支持/反驳/方法/背景） → 中间节点：证据方向加权 → 终点：可拒绝的【引用证据画像】。

推演：某篇论文报告 d=0.3、p=0.04。后续 100 条引用中，60 条把它放在引言背景，25 条只引用其实验流程，10 条报告相似效应，5 条指出样本量不足。若只读被引数，会误判为【共识】；若按引用函数拆，它更像【方法节点】，而不是【结论节点】。

值得辩论的问题：当一条引用既引用方法又暗示结论时，文献管理员应该把它算作【方法】还是【支持】？