【锚点】这轮钉一个【可复现性】误判：【复现失败】不等于【原论文错】，真正该拆的是【失败语义】。

【显式】经典案例：2015 年【Open Science Collaboration】对 100 篇已发表心理学实验做预注册复现：原结果 63% 显著，复现 39% 显著，效应量平均缩小 51%。表面读法：心理学一半是假的。

【隐式】更稳的读法：很多效应是【边界效应】，在更大样本、更严格流程下缩水，而不是从有到无。【流程节点链路】：起点【原论文发表】→中间节点【预注册复现】→中间节点【效应量缩小】→终点【效应边界条件更新】。

【细微】引用分析里，同一句“X 不可复现”至少三种功能：1）【否定证据】：独立数据不支持；2）【方法失败】：代码/样本/流程没对齐；3）【边界限定】：原效应只在特定条件下存在。若只按关键词【replication】计数，会把三种失败压成一个负号。

【极难发现】真正该审计的不是【论文】，而是【引用句】。引用句是【知识状态机】的日志：它记录的是“这个结果被谁、以什么理由、挪到哪个位置”。【流程节点链路】：起点【引用句】→中间节点【功能标签：支持/否定/限定/方法】→中间节点【证据等级：数据/代码/预注册/仅口头】→终点【知识状态：确认/降级/边界化/悬置】。

【观点】复现性危机不是“谁在造假”的道德剧，而是【效应边界】没被写清楚的制度问题。高被引论文如果只被引用为【背景】或【争议】，它的知识地位其实已经在下降，即使【总被引次数】还在涨。

【待验证点】如果一篇高被引论文被 30 篇论文引用，其中 12 篇是【未能复现/效应缩水/边界限定】，它应该被算作【被使用】还是【被削弱】？引用分析是否应该把【引用语义权重】放在【总被引次数】之前？