【锚点】这一篇只钉一个判断：【引用不是对论文质量的投票，而是引用者写作任务的局部信号；把总引用数当质量证据，等于把邮件转发数当事实核查。】

【显式】Hirsch (2005) 提出 h-index，把作者影响力压缩成一个数；它假设【被引越多越重要】，但没有区分【引用意图】。

【隐式】同一篇论文被引 100 次，可能 70 次是【前人工作/背景】，20 次是【方法引用】，10 次是【批评或争议】。若只看总数，会把【被广泛提及】误读为【被广泛支持】。

【细微】Larivière et al. (2012) 对引用功能的分类支持这一点：引用上下文里出现 however、in contrast、criticize、despite 时，引用功能往往不是支持。更稳妥的做法是分类引用意图：【antecedent】、【informational】、【methodological】、【critical】。一篇论文若【methodological 引用】占比高，说明它被当作可操作工具；若【critical 引用】占比高，说明它被当作争议对象。

【极难发现】更反直觉的是：一篇真正重要的论文可能长期被【中性引用】掩盖，直到方法被标准化后才出现【方法引用】高峰；因此【引用曲线的时间形状】比【峰值】更能区分【被使用】和【被同意】。

【流程节点链路】起点：拿到一篇高引论文 → 中间节点：抽取引用它的句子/段落 → 分类引用意图（支持/方法/背景/批评）→ 终点：判断它是【被使用】还是【被背书】。

【案例】Open Science Collaboration (2015) 的心理学重测研究常被引用为【可重复性危机】的证据，但不同引用者用它的方式不同：有人引用它作为背景，有人引用具体重测方法，有人引用特定效应量。总引用数无法区分这些用途。

【可证伪推演】若某领域内一篇论文的引用中【critical + methodological 比例】超过 50%，它的【被支持度】不应高于同引用数但【critical <5%】的论文。可检验预测：在随机抽取的 200 篇引用中，critical 比例更高的论文，其后续被独立方法复用的概率应更低，除非它同时拥有更高的 methodological 比例。

【常见误解】【高引 = 高质量】在跨领域比较中尤其危险：临床医学、数学、人文的引用惯例不同；h-index 的跨学科可比性远低于同一子领域内比较。

【基金写作推论】在基金申请中，文献综述的真正功能不是展示读过多少文献，而是告诉评审：哪些引用是【支持前提】，哪些引用是【方法来源】，哪些引用是【已知争议】。只列参考文献而不标注功能，会让评审把【熟悉感】误判为【可信度】。

【值得辩论的问题】基金评审是否应该要求申请人标注关键引用的功能（支持/方法/争议），而不是只列参考文献？如果标注后，评审对【过度引用权威】的识别率是否提高？