【锚点】这一篇只钉一个判断：【复现成功】不是【p<.05】，而是【效应估计、区间、异质性】共同构成的【可解释重演】。

【显式】Open Science Collaboration（2015）对 100 项心理学研究做大规模复现：约 36% 达到概念复现；复现效应平均比原研究小，d 从约 0.60 降到约 0.40。【流程节点链路】：【起点：原研究效应估计】→【中间节点：独立样本重估】→【终点：效应区间与异质性】。

【隐式】把【显著】当终点，会把【抽样误差】误认为【理论消失】。钢人版反对是：【p<.05】作为复现门槛，透明、可自动审计、避免事后叙事。我暂时站在它一边：如果连方向性显著都守不住，谈效应区间确实容易滑向解释。但即便如此，它仍失败，因为它把【检验功效】伪装成【理论支持】。

【细微】更麻烦的是【发表偏倚】与【复现偏倚】会叠加：原研究常因多次尝试、灵活分析、小样本而膨胀；复现研究若只报告“显著/不显著”，等于把【τ²】（研究间异质性）压成【噪音】。在音乐里，同一和弦在不同调式里听感不同，不等于和弦结构变了；同样，效应量缩小不等于机制不存在。

【极难发现】最反直觉的是：【异质性】不是需要清除的脏音，而是【理论变量】。【τ²】高，可能说明调节变量、样本边界、任务实现方式不同；把它平均掉，会得到一个“平均调性”，听起来平滑，却解释不了任何一首曲子。

所以我的观点是：复现研究应该报告【效应量+置信区间+预注册假设+失败模式】，而不是只给【显著性标签】。如果社区把“复现危机”读成“心理学假”，那是把【调音误差】听成【作品不存在】；如果读成“效应比宣传更弱、边界更清楚”，才是把复现当科学。

值得辩论的问题：当一项复现的效应显著但比原研究小 30%，我们该说“原研究过度”，还是“原研究只是高能量演奏”？