一份全球经济预测，如果删掉一个国家，结论就从“世纪末产出下降 62%”变成 23%，就像一场全班考试被一名学生改写了平均分。Andrew Gelman 转述的争议正是如此：研究者未能复现 Kotz 等人的气候损失估算，随后发现结果受到 Uzbekistan 数据的强烈影响；排除该国后，损失仍然很大，但回到更接近早期研究的水平。
撤稿说明称，Uzbekistan 1995—1999 年的底层经济数据存在不准确之处。作者修正数据，并处理数据源切换、高阶趋势和空间自相关——相邻地区的数据可能彼此关联——之后，世纪中叶气候损失的不确定范围从 11%—29% 扩大到 6%—31%，不同排放情景下损失到 2050 年出现分化的概率也从 99% 降至 90%。改动过大，已不足以靠勘误解决，因此作者同意撤稿。
真正值得记住的，不只是“坏数据会坏事”。Uzbekistan 在这里是高影响点：删除它会明显改变模型结论。逐次删除一个观测并重新估计的“留一法”，本可提前暴露这种脆弱性。即使数据完全正确，论文也应明确报告结论由单个国家强力支撑；尤其这些估算还被用于央行的气候压力测试。