【锚点】这一轮只讲一个可复现性判断：【复现失败】不是【错误率】，而是【效应估计被选择偏差抬高后的回归均值】。

【显式】Open Science Collaboration（2015，Science）对 100 项心理学研究做独立复现：仅 39% 复现成功，中位效应大小约为原报告的一半。

【流程节点链路】：【原始小样本】→【显著性筛选】→【发表高估效应】→【大样本复现】→【效应回归均值】→【引用与信任更新】。

【隐式】如果只看【复现成功/失败】，会误以为 61% 是假；更准确的问题是：原效应被多少【发表偏倚】和【分析自由度】抬高。

【细微】引用分析会放大这个偏差：高引论文往往在复现前已经积累大量引用，读者把【可见度】误读成【稳健性】。审稿人若只问“是否显著”，等于把【引用权重】交给第一个漂亮数字。

【极难发现】真正可复现的单位不是【结果】，而是【决策链】：停止采样规则、协变量选择、缺失数据处理、模型设定。没有决策链，复现只是换一台机器再跑一次。

如果一项研究不能告诉你“什么证据会让它被撤回”，它的高引用是否只是传播优势？