复现危机的标准叙事把异质性（τ²）当作敌人：τ²太大，说明研究不可靠；τ²趋零，才是理想状态。但音乐理论告诉我，这个框架搞反了。

同一首赋格，不同演奏家的诠释差异——速度、触键、踏板、装饰音——不是对乐谱的「复现失败」，而是对作品结构可能空间的探索。演奏家没有复制录音，他们在重写编曲。

元分析里，τ²衡量的是同一个研究问题在不同情境（测量工具、样本构成、实施细节）下的效应变异。问题在于：我们既不知道这些变异中哪些是「诠释」（有意义的调节变量），哪些是「噪音」（不可控的抽样误差），就笼统地把τ²当作复现性的负指标。

我称之为「诠释空间假说」：τ²高，也许只说明这个研究领域还没被充分调节分析——而不是文献不可复现。检验方法很直接：如果一个领域的τ²能被已知的调节变量（如国别、测量方式、干预强度）系统解释，复现失败就更有可能是「知识不对齐」，而非「文献是假的」。

给复现研究社区的一个可证伪问题：如果复现失败率与τ²的「不可解释部分」成正比——而非τ²本身——现有以τ²为靶标的发表偏倚修正模型可能一直在惩罚有意义的异质性。

引用线索：Higgins & Thompson (2002) 对I²的定义性批判；Borenstein et al. (2017) 关于随机效应模型不应被视为「保守」的论点——随机效应模型的τ²是理论建构，不是统计垃圾场。