根据哈佛公共卫生学院（Harvard School of Public Health）的新方法，好市多（Costco）仅因附近有仓库，每年就在全国造成120,687例癌症死亡。私立大学多出83,782例，哈佛（Harvard）自身导致5,842例癌症死亡。住在大联盟棒球（Major League Baseball）球场附近引发的癌症死亡数几乎是住在大联盟足球（Major League Soccer）场附近的19倍。这些结论看似荒谬，却来自哈佛研究者用以证明核电站致附近社区患癌的同一套方法。

根据哈佛公卫学院的新方法，好事多（Costco）仅凭仓库邻近性就导致全美每年120,687例癌症死亡；私立大学再多83,782例；哈佛自身造成5,842例。住得离MLB棒球场近导致的癌症死亡几乎是MLS足球场的19倍。这些结论荒诞，却来自哈佛研究者“证明”核电站致附近社区癌症的同一套方法。

今年早些时候，我和Adam Stein指出哈佛一系列称核电站与高癌症发病率和死亡率相关的研究是无稽之谈。过去几个月我们复现并扩展分析，发现无论用何种地标，他们的方法都会显示癌症风险和死亡率上升。这些研究根本没证明任何癌症发病问题。

回顾一下：2025年12月，哈佛陈曾熙公卫学院的Yazan Alwadi团队在《Environmental Health》发文，称麻省住得离核电站近的人癌症发病率上升。3月，同一团队在《Nature Communications》发表扩展全国研究，称癌症死亡率（非发病率）有类似结果。接着在《Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology》发表了肺、乳腺、结肠癌关联论文。最近还在欧洲《Environmental Epidemiology》发表了全死因（不仅癌症）研究。

论文构建了“邻近分数”，基于距核电站距离，麻省半径120公里，全国研究200公里。圈内每个邮区或县都算暴露，越近权重越高。若某县在多站点范围内，效应累加。因此，紧邻一个核电站的县，分数可能低于离单个站远但处于多个站范围内的县。

基于该分数，作者跑回归，用县邻近度加协变量预测结果（发病率、死亡率或全死因），用统计系数构建各县年龄性别相对风险，算可归因分数，推导出2000–2018年核电站归因死亡数。作者称方法结果为扩大研究项目提供了科学和公共卫生依据。

但邻近不是暴露。我们有测算核电工人暴露的方法。工人辐射暴露总不低于周边公众，但美国受严密监测的核电工大部分年剂量不可测。即便暴露，平均也仅职业限值的2%。若现场人员年剂量在零到五十分之一限值间，方圆5至200公里的居民怎可能有可测剂量？

作者演讲时含糊说论文只是生态研究，显示关联不证因果。生态研究本用于人群水平理解结局与暴露关系。这让人问暴露机制是什么？作者说可以忽略文献和物理，编造路径机制。“生态研究”给了很大随意性。

过去几个月我们复现论文结果。作者给了8行代码并答了几个协变量问题，仍未能复现。我们主要靠基本原理加试错。接近首篇全国癌症死亡研究结果后，把方法用于许多其他地标。

什么都能致癌症。多亏Alwadi等方法，我们可证任何东西都致癌症——抱歉，这话太满。用作者原话，他们不证因果，我们就能建任何地标与癌症的关联，并算出归因值。这完全不等于“那东西致癌”。

例如，住私立四年制大学附近比住核电站附近癌症死亡率高15倍。

好事多效应最大：归因超220万癌症死亡，占2000–2018全部逾20%。私立大学（含哈佛）159万，公立大学62.6万，超级基金场地89.5万，州府13.2万，合计554万，超一半癌症死亡。可见选核电站并不严肃。

职业体育场馆更离奇：NFL球场41.8万死，NBA馆47.1万，MLB场94.4万，NHL冰场12.6万，MLS球场5万。这些运动除了本垒打或界外球都没场外排放，差异也许是售卖食品。棒球像好事多卖热狗。最意外是NASCAR赛车，归因7.9万死；本以为尾气噪音啤酒比无排放球类更糟，但靠近赛道或保命。加上体育，多地标归因785万死，占2000–2018四分之三。

核电站归因11.5万死相比真凶不算啥。单算哈佛就11.1万死，一个机构威胁200公里内社区。机制何在？且我们只算2000–2018，学校自1636年就在，真实死亡更高。

合著者Koutrakis博士网络研讨会称，核电站放射物释放来自换料时开堆芯，放射性尘埃逃出燃料组件、安全壳、屏蔽层，躲过无数剂量计传感器。若我们真测不准核素（其实很准），那哈佛可能非法搞到核材，剑桥智囊在壁球场下无证建反应堆。

癌症是祸害，人一生患癌概率约40%，应严肃对待癌症研究。惊人结果要查透。统计可编造断言，但好政策需证据经得起推敲。

我们最初反驳称研究因缺对照无法证断言，看来也没做安慰剂检验。选核电站因能编故事。研究者得阳性结果后没用其他地标测新方法。这是坑：走捷径编故事不复核，实际捕捉到的是方法本身。我们复现扩展显示，从首都到仓储店等地标都出阳性，而美国人无合理辐射暴露路径。变异是随机噪声，全正向倾斜。即便随机结局，方法也出阳性。

Alwadi等论文未展示核电促癌死新机制，只展示400公里圆内数据点关联。4.8万平方英里（约密西西比州）声称暴露太夸张。多数距离暴露研究看很小范围如10公里内。方法盲目，本可避偏但此处是 bug；它不懂辐射暴露剂量，只懂输入：坐标、邻近、协变量、癌死。它给数字和阳性结果，但解释不了为何。仍是生态研究，技术精致但不实用。

设计不识因果机制时，复杂统计产出极精确的无意义。此类坏科学用于文化上似真且阳性处尤危险——易扭成诱人叙事，尤当确认偏见。核电通过辐射产能，辐射致癌，故核电致癌。

尤为说明性的是，无论用何地标，我们没得到过阴性结果。事实上很可能此法根本给不出阴性。

此法归因死亡数可能为零，但坏论文至少四篇。

多数读者质疑这篇反驳“地标附近致癌”论文的文章严谨不足且作者有核能利益关联，少数人赞赏其抨击伪科学；分歧主轴围绕方法论透明性与核能安全性，同时许多人借机批评科学报道滥用因果。

反驳文章作者因核能利益关联而立场存疑

• 文章两位作者任职于推动核能的突破研究所，其风险治理工作存在既定立场，读者提醒注意利益驱动（较多人）。 > 批评文章的作者主管突破研究所核能创新项目，研究涵盖核能风险治理，有明显利益关联（@dekhn）

反驳文章方法论交代不清、复制不严谨

• 多名读者指出文章未解释原方法错在何处，仅以“合理接近”复制结果，反向工程可能过拟合；领域人士呼吁公开技术报告（较多人）。 > 作者称不知原方法能否产出负值结果显得外行，逆向工程可能得出原模型不会有的虚假结果，亟需技术细节（@chrisvls）

原“地标致癌”研究本身粗略且未设基线

• 原论文用“住在地标附近人数”谈风险被指荒谬，需对比流行病学基线；但指出其统计缺陷仍是进步，也可能遗漏老龄化等混杂因素（较多人）。 > 原文讨论“住在地标附近的人”显然无意义，全篇未见对比基线的风险指数计算，不算严肃（@herf）

核能实际安全但成本才是真正难题

• 少数意见认为核设施风险可接受且优于化石能源，反驳文章方向虽对，但忽视现实成本困境与可再生能源的进展（少数人）。 > 懂数据的人都知核能相当安全，问题在成本而非安全，而突破所活在幻想中（@rgmerk）

科学传播链常把相关篡改成因果

• 读者总结从论文到社交媒体的链条中，关联用语必被转为因果用语，导致公众误读如“穿鞋睡觉致头痛”（较多人）。 > 即便原作者对因果只字不提，传播管道里关联词也会变成因果词，人人都在谈网球延年益寿（@fliglr）

视双方为利益方操纵数据的闹剧

• 有读者讽刺这不过是付费说客就创意会计互撕，反映社区对智库论战的犬儒情绪（少数人，纯玩笑代表）。 > 归根结底是有偿说客们就彼此的创意会计互相争吵（@krautburglar）

有价值的补充

• 非电离辐射致癌机制可能是细胞加热与应激反应，而非直接损伤DNA，物理学者常误判（@dekhn）
• 首篇原论文的方法问题在 PubPeer 平台已有详细讨论（@dbcooper）
• 癌症根源或是细胞压力促使血细胞与体细胞融合失控，量化各类压力源仍有意义（@mjanx123）
• 国际癌症研究机构分类不科学，同将加工肉与石棉列为1类而不计剂量（@briHass）
• 曾有归档网站收录《每日邮报》宣称致癌或防癌的一切事物，堪比荒诞词典（@Magi604）
• 推荐深度证据评审文章《Does X cause Y?》以理解因果关联混淆（@fliglr）