Data Colada 对 Ariely 和 Wertenbroch 2002 年发表于 Psychological Science 的截止日期与拖延研究进行取证分析，发现 Study 1 中“自设截止日期”组有 13 名学生的最终成绩被手动修改，其中 12 处改动方向符合作者假设，去掉这些改动后论文的关键发现即消失。
推荐理由：通过比对早期手稿与发表版本的统计量，可以了解数据篡改如何被逐行还原出来。
一项即将发表于 Psychological Science 的重复研究未能重现 Ariely 和 Wertenbroch 2002 年关于截止日期与拖延的 Study 2 结果。
推荐理由：一项重复研究未能重现经典截止日期效应，作者随后对原始数据文件的分析指向数据异常，可供关注科研诚信与可重复性的人参考。
Data Colada 发布四篇系列文章的第一篇，披露哈佛商学院教授 Francesca Gino 合著的四篇论文存在数据造假证据。作者称 2021 年与匿名研究团队审查了 Gino 的多项研究，并向哈佛商学院提交了证据最强的四篇论文报告。
推荐理由：作者公开对四篇论文的数据造假证据，并说明哈佛已要求撤稿三篇，可了解学术不端调查与撤稿流程。
Data Colada 与一组匿名研究者分析 Kristal 等人 2020 年公开的原始数据后指出，2012 年发表于 PNAS 的一项现场实验（N = 13,488，由美国东南部一家汽车保险公司实施）存在数据伪造证据。
推荐理由：通过字体、取整和分布异常还原数据造假手法，并说明公开数据为何是发现问题的关键。