Women in Science: Methodological Challenges of Using Structured Big Data

论文结构清晰，从提出问题、回顾文献、介绍方法、展示结果到讨论解释，逻辑链条流畅。对方法学挑战的讨论贯穿全文，与研究目标紧密关联。

强项: 使用了大规模的、跨国别的文献计量数据。, 对核心变量（性别、学术年龄、学科）的确定方法进行了详细说明和讨论。, 报告了用于趋势分析的线性回归模型的统计量（斜率、截距、R2、标准误差、p值）。, 样本筛选过程通过流程图清晰展示（Figure 1）。, 对数据来源的局限性进行了坦诚讨论。
弱项: 关键变量的确定依赖于代理指标和外部工具，存在固有的不确定性。, 样本的非代表性风险虽然被评估为低，但仍是基于假设。, 一些方法学决策（如“一位科学家，一个学科”）为简化分析而牺牲了复杂性。

研究基于大规模的Scopus数据（170余万科学家），覆盖时间跨度大（1990-2023），并提供了丰富的表格和图表（如Table 1-4, Figure 2, 4, Supplementary Tables），充分支持了关于女性参与增长趋势、跨学科和跨年龄差异的主要发现和论点。

研究创新性地结合性别、学术年龄和学科这三个维度，利用大规模结构化文献计量数据量化分析女性科学家的流入，并突出了STEMM学科内部的巨大差异性，这与过去更宏观或小规模的研究形成对比。对使用大型文献计量数据进行此类研究的方法学挑战的详细讨论也具有独创性。

研究结果揭示了STEMM领域女性参与度高度分化的图景，对现有关于“STEMM领域女性”的笼统认知提出了挑战，具有重要的理论和政策意义。研究方法为未来利用大型文献计量数据进行精细化人才流失、职业发展等研究奠定了基础，潜在影响高。

强项: 使用了正式、严谨的学术语言。, 概念定义清晰（如非偶然性科学家、学术年龄）。, 方法步骤描述详细。, 图表和表格易于理解，与文字描述相辅相成。
改进点: 无