在学术研究、政策制定甚至日常沟通中，准确地“pinning down a definition”（锁定一个定义） 是避免误解和提升效率的关键。如果没有清晰的定义，讨论就容易陷入空转，甚至引发无谓争执。
联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）曾指出，在早期气候谈判中，各国对“碳中和”“净零排放”等术语的理解存在显著差异。例如，某国将森林吸收计入减排目标，而另一国则仅计算工业排放。这种定义模糊一度导致协议难以推进。直到各方共同“pinning down a definition”，才达成具有操作性的国际共识。
在美国多所高校的教学评估中，教师们发现学生对“批判性思维”的理解五花八门——有人以为是“挑错”，有人理解为“逻辑推理”。为此，哈佛大学教育学院专门组织研讨会，通过分析数百份课程大纲，最终提炼出包含证据评估、逻辑连贯与反思能力三大要素的统一定义，极大提升了教学一致性。
在人工智能伦理讨论中，“算法偏见”一词常被泛化使用。2023年欧盟AI法案起草过程中，立法者最初将“偏见”简单等同于“不公平结果”。但经过专家听证会，他们意识到必须区分数据偏差、模型设计缺陷与社会结构性不公。最终法案明确定义了三种不同类型的偏见来源，使监管更具针对性。
首先，明确使用场景——同一个词在不同语境下可能有不同含义；其次，参考权威来源，如学术文献、行业标准或法律文本；最后，通过具体例子检验定义的边界，确保其既不过于宽泛也不过于狭窄。只有这样，我们才能在复杂议题中建立共同语言，推动实质性进展。