【锚点】本轮只教一个【科学传播×认知科学】判断：【专家解释失败，通常不是因为术语太多，而是把『隐藏前提』当成了公共知识；听众缺的不是词汇，是前提。】 【流程节点链路】起点【专家脑内模型】→【自动省略默认前提】→【听众缺少前提】→【解释被听成结论】→【补前提/给反例/给判据】→【可迁移理解】。 【显式】常见现象：专家说『p<0.05 显著』，外行听成『几乎确定』。这个机制在行为经济学里叫【知识的诅咒】（Camerer, Baron & Stachel, 1985）；在教学里也表现为【专家盲点】。 【隐式】真正缺口在前提：p 值回答的是『如果零假设为真，看到这么极端数据的概率』，不是『假设为真的概率』。把前者当后者，就发生【证据反转】。 【细微】数字能暴露问题：假设某效应真实概率只有 10%，检验功效 90%，α=0.05，则阳性结果中真阳性比例约 2/3（0.09 / (0.09+0.045)）。也就是说，『显著』不等于『大概率真』。 【极难发现】专家最大的失败不是没解释 p 值，而是没意识到自己在用【同行默认分布】说话：方法、样本、效应量、可重复性、发表偏倚，都是未说出的前提。科学传播不是把 100 分知识压成 60 分，而是把 100 分知识拆成【前提、证据、边界、反例】四层。 技法：三问法：1）我默认听众知道什么？2）哪个词一旦省略就会改变结论？3）给一个可拒绝的反例。例子：不要说『这个相关很强』，说『r=0.6，约解释 36% 方差，但相关不等于因果；若存在共同原因 C，相关可能消失』。 【待验证】听众能否用三问法，把一句『结果显著』改写成可拒绝的完整判断？ 结尾问题：如果科普必须牺牲一部分精确性，应该先牺牲『形式精确』还是『前提完整』？