I've seen this many times. Most of it (in my experience) is regression to the mean, and part of it is just psychology. I know that the articles say nobody knows if it's regression or not, but I think it is. The way science is done is prone to this kind of effect; let me explain.

When you start something off, you often try many different ways to approach the problem. Some work, some don't. Of the ones that work, some kinda work, some just work, some work well, and some work *really* well.

You are at the start of the project. You have limited resources. You want big bang for the buck....so you pick the one out of 10 that worked *really* well. But odds are, that was a fluke. It just so happened to work that well on your first iteration.

To examine it more closely; take 3 techniques that make widgets go clank. You apply all three in a preliminary test and get:

Method A - 10 clanks

Method B - 15 clanks

Method C - 2 clanks

As an early researcher, it seems that method B worked the best. But let's say you have unlimited resources. You try all three techniques 6 more times.

A gives you : 10, 14, 13, 12, 15, 15

B gives you : 15, 14, 13, 15, 12, 12

C gives you : 2, 1, 4, 3, 6, 1

A and B actually wind up being just as good as each other (averages are the same). But it you plot the average over time:

Running average of all experiments to date

A - 10, 12, 12.3, 12.3, 12.8, 13.2

B - 15, 14.5, 14, 14.3, 13.4, 13.2

C - 2, 1.5, 2.3, 2.5, 3.2, 2.8

You can see that B looks like it got worse and A looks like it got better. Really, both just got more accurate as you repeated the experiment.

But in the real world, you don't have that. You have limited resources, so you have to pick. And based on that preliminary data, B is the best. You go with it. And you running average looks like just the row for B:

B - 15, 14.5, 14, 14.3, 13.4, 13.2

Oh no! we went from an average of 15 clanks to an average of 13.2??? What happened? Regression to the mean.

BUT.....this isn't the whole story. There is also accumulation and elimination of error. Here, an anecdote may help.

When I was a tech, we had a genetic model in which a specific cell type would invade the lung and the mice would die of inflammation at around 18 days of age. We worked on this for a year or two, one guy studying that specific cell type. But suddenly....that cell type stopped showing up. And the mice lived to 21d of age. Uh-oh....

Long story short, the animal facility had switched to dust free bedding in our room. It was the dust exacerbating underlying disease causing this cell type to infiltrate and worsen the disease. This was elimination of error; a problem we didn't even know existed. We didn't know the first bedding wasn't dust free anyway; turns out someone had been ordering the wrong stuff they whole time. 

---EDIT---
Forgot to include....there's a rule of thumb in industry. If you have some super-cool technique that just popped up in a lab somewhere, you don't heavily pursue it until at least two other labs have repeated it. Odds are you won't be able to repeat it because it's that "one guy" that is able to do it. This can be due to somebody massaging the technique or the data, but it's more often because this "one guy" has been doing this so long he's the world's only expert on the technique. Nobody else can do it. You have to wait to see if this "one guy" also has the ability to teach his awesome new technique to other people. "If in the end, nobody knows what you've been doing, all your doing has been for nothing."

මම මෙය බොහෝ වාරයක් දැක ඇත. එයින් බොහෝමයක් (මගේ අත්දැකීමෙන්) මධ්‍යයට ප්‍රතිගාමී වීම වන අතර ඉන් කොටසක් මනෝ විද්‍යාව පමණි. එය ප්‍රතිගමනය ද නැද්ද යන්න කිසිවෙකු නොදන්නා බව මම දනිමි, නමුත් මම හිතන්නේ එය එසේ ය. විද්‍යාව සිදු කරන ආකාරය මෙවැනි බලපෑම්වලට ගොදුරු වේ; මට පැහැදිලි කරන්න දෙන්න. ඔබ යමක් ආරම්භ කරන විට, ඔබ බොහෝ විට ගැටලුවට ප්‍රවේශ වීමට විවිධ ක්‍රම උත්සාහ කරයි. සමහරු වැඩ කරති, සමහරක් නැත. වැඩ කරන ඒවායින් සමහරක් වැඩ කරයි, සමහරක් නිකම්ම වැඩ කරයි, සමහරක් හොඳින් වැඩ කරයි, සමහරක් *ඇත්තටම* හොඳින් වැඩ කරයි. ඔබ ව්‍යාපෘතියේ ආරම්භයේ සිටී. ඔබට සීමිත සම්පත් ඇත. ඔබට විශාල පිපිරුමක් අවශ්‍යයි. නමුත් අවාසිය නම්, එය අහඹු සිදුවීමකි. ඔබේ පළමු පුනරාවර්තනයේදී එය හොඳින් ක්‍රියාත්මක විය. එය වඩාත් සමීපව පරීක්ෂා කිරීමට; විජට් ක්ලැන්ක් බවට පත් කරන ශිල්පීය ක්‍රම 3 ක් ගන්න. ඔබ මුලික පරීක්ෂණයකදී තුනම යොදවා ලබාගන්න: ක්‍රමය A - 10 ක්ලැන්ක් ක්‍රමය B - 15 ක්ලැන්ක් ක්‍රමය - 2 ක්ලැන්ක් මුල් පර්යේෂකයෙකු ලෙස, B ක්‍රමය වඩාත් හොඳින් ක්‍රියාත්මක වූ බව පෙනේ. නමුත් ඔබට අසීමිත සම්පත් තිබේ යැයි සිතමු. ඔබ තාක්ෂණික ක්‍රම තුනම තවත් 6 වතාවක් උත්සාහ කරන්න. A ඔබට ලබා දෙයි: 10, 14, 13, 12, 15, 15 B ඔබට ලබා දෙයි: 15, 14, 13, 15, 12, 12 C ඔබට ලබා දෙයි: 2, 1, 4, 3, 6, 1 A සහ B ඇත්ත වශයෙන්ම සුළං එකිනෙකා මෙන් හොඳ වීම (සාමාන්‍යයන් සමාන වේ). නමුත් එය ඔබ කාලයත් සමඟ සාමාන්‍යය සැලසුම් කරයි: A - 10, 12, 12.3, 12.3, 12.8, 13.2 B - 15, 14.5, 14, 14.3, 13.4, 13.2 C - 2, 1.3, 2, 1.5, දක්වා වූ සියලුම අත්හදා බැලීම්වල සාමාන්‍ය ධාවන සාමාන්‍යය 2.5, 3.2, 2.8 B ට වඩා නරක අතට හැරී ඇති බව සහ A එය හොඳ වී ඇති බව ඔබට පෙනෙනු ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔබ අත්හදා බැලීම නැවත කරන විට දෙකම වඩාත් නිවැරදි විය. නමුත් සැබෑ ලෝකයේ ඔබට එය නැත. ඔබට සීමිත සම්පත් ඇත, එබැවින් ඔබ තෝරා ගත යුතුය. එම මූලික දත්ත මත පදනම්ව, B හොඳම වේ. ඔබ එය සමඟ යන්න. ඔබේ ධාවන සාමාන්‍යය පෙනෙන්නේ B සඳහා පේළිය පමණි: B - 15, 14.5, 14, 14.3, 13.4, 13.2 අපොයි! අපි clanks 15 ක සාමාන්‍යයෙන් 13.2 ක සාමාන්‍යයකට ගියා ??? සිදුවුයේ කුමක් ද? මධ්යන්යයට පසුබැසීම. ඒත්..... මේක සම්පූර්ණ කතාව නෙවෙයි. දෝෂ සමුච්චය කිරීම සහ ඉවත් කිරීම ද ඇත. මෙන්න, උපමාවක් උදව් විය හැක. මම තාක්‍ෂණ ශිල්පියෙක්ව සිටියදී, අපට ජාන ආකෘතියක් තිබුණි, එහි නිශ්චිත සෛල වර්ගයක් පෙනහළු ආක්‍රමණය කරන අතර මීයන් වයස අවුරුදු 18 දී පමණ දැවිල්ලෙන් මිය යයි. අපි මේ සඳහා වසරක් හෝ දෙකක් වැඩ කළෙමු, එක් පුද්ගලයෙක් එම නිශ්චිත සෛල වර්ගය අධ්‍යයනය කළේය. ඒත් එකපාරටම.... ඒ සෛල වර්ගය පෙනීම නැවැත්තුවා. මීයන් අවුරුදු 21 දක්වා ජීවත් විය. ආහ්.... දීර්ඝ කතාව කෙටියෙන් කිවහොත්, සත්ව පහසුකම් අපගේ කාමරයේ දූවිලි රහිත ඇඳ ඇතිරිලි වෙත මාරු වී ඇත. යටින් පවතින රෝගය උත්සන්න කරන දූවිලි මෙම සෛල වර්ගයට ඇතුල් වී රෝගය නරක අතට හැරීමට හේතු විය. මෙය දෝෂය ඉවත් කිරීම විය; අපිවත් නොදැන සිටි ගැටලුවක්. කෙසේ වෙතත් පළමු ඇඳ ඇතිරිලි දූවිලි රහිත බව අපි දැන සිටියේ නැත; යමෙක් ඔවුන් මුළු කාලයම වැරදි දේවල් ඇණවුම් කර ඇති බව පෙනේ. ---සංස්කරණය --- ඇතුළත් කිරීමට අමතක විය.... කර්මාන්තයේ මාපටැඟිල්ලේ රීතියක් තිබේ. ඔබ සතුව කොතැනක හෝ විද්‍යාගාරයක මතු වූ සුපිරි-සිසිල් තාක්ෂණයක් තිබේ නම්, අවම වශයෙන් තවත් විද්‍යාගාර දෙකක් එය නැවත නැවත කරන තුරු ඔබ එය දැඩි ලෙස හඹා නොයන්න. අවාසිය නම් ඔබට එය නැවත කිරීමට නොහැකි වනු ඇත, මන්ද එය කළ හැක්කේ එම &quot;එක් පිරිමියෙකුට&quot; බැවිනි. මෙයට හේතුව කවුරුන් හෝ තාක්‍ෂණය හෝ දත්ත සම්බාහනය කිරීම නිසා විය හැක, නමුත් එය බොහෝ විට සිදුවන්නේ මෙම &quot;එක මිනිහා&quot; මෙතරම් කාලයක් මෙය කර ඇති නිසා ඔහු තාක්‍ෂණය පිළිබඳ ලෝකයේ එකම ප්‍රවීණයා වන බැවිනි. වෙන කාටවත් ඒක කරන්න බෑ. මේ &quot;එක කොල්ලා&quot; ට තම අපූරු නව තාක්‍ෂණය තවත් මිනිසුන්ට කියා දීමට ද හැකියාවක් ඇත්දැයි බලා සිටිය යුතුය. &quot;අවසානයේදී, ඔබ කරන්නේ කුමක්දැයි කිසිවෙකු නොදන්නේ නම්, ඔබ කරන සියල්ල නිෂ්ඵල විය.&quot;
