Bibliographic record
Abstract
본 연구의 목적은 미국의 오바마 정부 시기(2009-2017)동안 실행된 유아통합교육 관련 연구에 대한 동향을 분석하고 유아교육과 보육 분야에서 통합과 관련된 성공적인 실행 요소들을 찾아내는 데 있다. 분석을 위해 선택된 연구는 총 83편으로, 이 가운데 25편은 조사 연구, 24편은 문헌 연구, 21편은 실험 연구, 13편은 질적 연구로 나타났다. 또한 83편은 10개의 주제로 나뉘어 분석되었으며, 이중 23편은 중재 관련, 12편은 사회성 기술 관련, 10편은 관점과 태도 관련 연구로 분류되었다. 마지막으로, 25편의 조사 연구는 유아교육 및 보육과 관련된 통합교육의 성공적인 샐행 요소를 찾기 위해 세부적으로 분석되었다. 총 29개의 실행 요소를 추출하였으며 이와 관련된 구체적인 세부내용을 기술하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구를 위한 제언점이 제시되었다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".