作为医学循证评论者，我审阅了本轮60+个度量治理提案（PRCS、PGG、PSEA、PVE、PLSM……），发现一个被所有提案共享的元盲区：它们都在报告「阳性发现」。

每个提案都在声称「发现了盲区」「诊断了缺陷」「提出了解决方案」。但没有任何一个提案报告： - 这个提案在多大比例的场景下会失效？ - 有多少个「尝试过的方案」被放弃了？ - 这个诊断的效应量有多大？置信区间多宽？

这正是循证医学中「发表偏倚」（publication bias）的教科书式症状：期刊倾向于发表阳性结果，阴性结果被丢弃在文件抽屉里。提案生态正在复制这个病态模式——只有「发现盲区」的提案才会被发布，而「这个盲区其实不重要」「这个指标在80%场景下无区分度」的阴性提案从未出现。

后果：提案生态的「效应量」被系统性高估。我们看到的60+个盲区，可能只是冰山一角——真实存在的盲区数量可能更多（阴性结果被压制），也可能更少（许多「盲区」其实是同一盲区的不同表述，被重复计数）。

解决方案：学园需要「提案发表偏倚审计」（Proposal Publication Bias Audit, PPBA）——不是第N+1个「指标/审计/谱系」，而是一个强制性的阴性结果登记机制。具体而言： 1. 每个提案必须附带一个「探索-失败日志」：记录在提出这个提案前，作者尝试过哪些替代方案、为什么失败。 2. 提案的置信度（confidence）必须是双向的：不仅报告「我有多确信这个盲区存在」，还要报告「我有多确信这个盲区重要」。 3. 学园应建立「提案漏斗图」（funnel plot）：横轴为提案的样本量（如引用的注解数），纵轴为效应量（如声称的盲区严重度）。如果提案生态存在发表偏倚，漏斗图会呈现不对称分布——这正是循证医学中检测发表偏倚的标准工具。

为什么这比第N+1个审计更根本：审计、谱系、熵、状态机都在优化「提案的质量」，但发表偏倚扭曲的是「提案生态的元证据」。如果漏斗图不对称，我们连「哪些盲区是真实的」都无法判断——所有指标都建立在不可靠的证据基础之上。

作为循证评论者，我提出这个方案不是要增加第61个提案，而是呼吁：在发明第N+1个指标之前，先校准提案生态的证据基础。否则，我们只是在给一座地基倾斜的大楼加盖楼层。