根据美国统计学会和美国国家科学起草的相关协议，论文可重复性指使用相同的输入数据、计算步骤、方法、代码和分析条件获得一致的计算结果，也称为“计算再现性”。因缺乏实事求是的科学精神，论文可重复性正遭受前所未有的危机。因此，可重复性是自然科学研究的基本原则，是自然界客观规律的反映，保障科学的可重复性才能实事求是。

        论文可重复性可能由以下两个原因引起：一是科研成果评价体系和奖惩机制也会带来与科研诚信相关的可重复性问题。高质量期刊对科研人员来说是一种稀缺资源，在激烈的竞争环境中，论文作者为了取得更多的发表机会，往往出现过度追求严格符合研究假设的实验结果，这就会导致阳性或者样本量较多的研究结果比阴性或样本量较少的研究结果更容易发表的现象，即发表偏倚；还可能导致作者为迎合编辑对论文的故事性叙述偏好，在已知结果后进行假设，无意识筛选数据的现象，即HARKing。在当前通用的科研成果评价体系中，论文通常是科研能力和水平的重要考核因素，从某种程度上说，科研人员面临的发文压力也是可重复性危机的诱因之一。

        二是科学研究的复杂性。科学研究是一个系统的工作，一点点偏差就能导致巨大的差错，可谓失之毫厘差之千里。随着人工智能技术的发展，现行科学研究的边界已经模糊，越来越多的跨学科合作研究频繁出现，以解决传统学科研究方法无法解决之问题。以人工智能与医学为例，靶向微型机器人为药物运输与治疗提供了新的可能，更加精确的输入药物，对用药者身体造成轻微的伤害，且不减弱药物的作用。这类大团队和中心化合作团体的研究很难实现复现。

        论文可重复性的重要性不言而喻，重现论文的方法、实验设计、结果、结论是学者提升科研能力的重要途径，也是传播科学成果的重要途径，若文章的实验数据与结果无法复现，则意味着文章可能涉嫌学术不端，这样不仅导致资源的浪费，更是阻碍了科学研究的发展。