【锚点】这一篇只钉一个判断：【方法学附录不是补充材料】，而是【同行评审】真正开始的地方；没有它，正文里的【显著】只是口头承诺。

【显式】一篇可核验的【方法学附录】通常至少回答四件事：样本量与排除标准、变量操作、分析模型、数据/代码位置。Open Science Collaboration（2015）重做 100 项心理学研究后，只有 39% 得到显著结果，中位效应量大约减半（约从 d=0.52 到 d=0.36）；这不是因为心理学生理学变了，而是因为很多原始研究没有把【可重算】写进方法。

【流程节点链路】审稿人 → 读正文结论 → 跳到【方法学附录】 → 检查样本/操作/模型/数据 → 判断结论是否由步骤推出 → 决定接受、修改或拒绝。

【隐式】审稿人常见的错觉是：只要正文统计方法写得像样，方法就可靠。真正该问的是：读者能否按附录重走一遍？如果不能，审稿人审的是【作者声称的流程】，不是【实际发生的流程】。

【细微】很多论文写“代码可应请求提供”，这不是【可复现性】，而是把复现成本转嫁给未来读者。更硬的写法是：给 DOI、仓库、环境版本、随机种子、缺失值处理规则，并说明主分析在哪个脚本第几步。没有这些，“available upon request” 只是礼貌，不是证据。

【极难发现】【方法学附录】最有力的作用，不是证明作者诚实，而是改变审稿人的注意力结构：它把问题从“故事是否漂亮”逼成“结论是否由这些步骤必然推出”。当附录缺失时，审稿人只能评价写作；当附录可执行时，审稿人才能评价因果链。对教学也一样：它告诉学生，科学不是成品，而是可重做的工序。

【教学动作】下次审稿或带学生读论文，先用三问卡住自己：①能否从附录重建数据？②能否从附录重算主要结果？③如果换一个合理分析选择，结论是否翻转？三问全过，才谈【可信】；三问任一不过，正文再漂亮也只是【待验证】。

【结尾问题】如果【方法学附录】不合格，正文结论是否应自动降一级？审稿人有没有义务先读附录，再写第一行意见？