Trends in low-fertility policy by keyword network analysis: Childcare policy recommendations
Notice bibliographique
Résumé
연구목적: 본 연구에서는 저출산 현상의 복잡성에 주목하여 저출산 관련 연구물의 키워드에 따른 연구동향과 정책시기별 키워드에 따른 연구동향을 분석하고자 한다. 연구동향 분석을 통해 저출산과 관련하여 아동보육정책에 있어 우리 사회가 함께 바꿔나가야 하는 과제에 대해 논의하고 정책적 제언을 모색하고자 하였다. 방법: 2004년부터 최근 2019년 4월까지의 저출산 관련 연구물을 수집하여, 총 5,530개의 키워드를 수집하였다. 2차 정제를 통해 수집한 키워드를 빈도 분석 및 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 에고 네트워크를 활용하여 분석하였다. 결과: 먼저, 저출산 관련 전체 연구물에서는 성장과 복지의 가능성을 동시에 탐색하여 저출산 문제의 해결 방안을 탐색하고 있는 것으로 볼 수 있었다. 둘째, 저출산 관련 정책시기별 연구물의 키워드를 통해서는 저출산 정책은 3분기를 거치면서 복잡한 현상으로 보고자 하는 노력들이 이루어지고 있었으며 패러다임 전환의 필요성을 인지하고 있었다. 그러나 저출산 연구가 급증했음에도 불구하고, ‘인구정책’, ‘국민연금법’ 등과 같은 키워드를 통해 여전히 기존의 연구에서 보여준 투자와 복지강화라는 상향식 정책 패러다임에서 벗어나지 못함을 알 수 있었다. 결론: 저출산 현상은 모든 것이 얽혀있음에도 불구하고, 단편적으로 바라보고 원인과 성장의 관점에만 초점을 맞추고 있었던 지난 시기의 문제점을 분석하였다. 앞으로 저출산 현상의 주체인 아동과 부모의 고민을 깊숙이 바라보며 아이를 낳고 기르고 싶은 마음이 삶의 주변에서 생길 수 있는 구체적인 지원이 필요할 것이다.Objectives: This study focuses on the complexity of the low fertility phenomenon and analyzes the research trends according to the keywords of low fertility studies and the research trends according to the policy period keywords. Through research trend analysis, we discuss the issues that our society needs to change in the child care policy in relation to low fertility and we seek policy suggestions. Methods: 5,530 keywords were collected by collecting research on low fertility from January 2004 to April 2019. We analyze the language network using frequency analysis and centrality of the keywords collected through the second refinement. Results: First, aging , population policy , childcare service and low fertility measures are relatively high in all studies related to low fertility. This explores the possibility of growth and welfare at the same time. Second, through the keywords of low-fertility policyrelated research, efforts to see the low fertility policy as a complicated phenomenon in the third quarter have been carried out and the need for paradigm shift has been recognized. However, despite the surge in low fertility research, it is evident that the keywords such as birth, family balance, and national pension law still do not escape the bottom-up policy paradigm of strengthening investment and welfare. Conclusions: In the keyword low fertility , the low fertility social phenomenon shows the problems of the last period, which were focused on the cause and growth perspective. However, they were all entangled. The proposal for child care policy suggests that the child enacts the Convention on the Rights of the Child for a happy society and creates a social atmosphere and environment in which the wish to raise a child by worrying about parental isolation is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».