Research Trends of the Canadian Art Therapy Association Journal (1985-2019): Focusing on analysis of co-words for the title
Bibliographic record
Abstract
본 연구는 동시출현단어 분석을 통하여 캐나다에서 축적된 미술치료학 연구의 주요 연구 영역과 세부내용을 식별하는 데에 그 목적이 있다. 연구의 대상은 캐나다 미술치료학회 (CATA/ACAT)에서 출판하는「Canadian Art Therapy Association Journal」에 게재된 195편(1985-2019)의 논문이다. 수집된 문헌은 SEMI, COOC, WNET, NodeXL 프로그램을 사용하여 분석되었다. 동시출현단어 분석은 전체 문헌의 제목에서 2회 이상 출현한 단어 117개의 개별출현빈도와 동시출현빈도를 바탕으로 단어 간 유사도 값을 산출하고, 단어 간 연결패턴을 시각화하는 절차로 진행되었다. 그 결과, 캐나다 미술치료학의 지식구조는 ‘아동 미술치료’, ‘청소년 미술치료’, ‘성인 미술치료’, ‘노인 미술치료’ ‘미술치료 이론’, ‘표현예술치 료’, ‘투사적 그림 검사’, ‘이미지와 해석’, ‘미술치료사의 전문성’의 9가지 연구영역으로 구분 되었다. 이러한 결과는 캐나다에서 축적된 미술치료학 분야의 지식이 미술치료를 구성하는 내담자, 창조적 과정, 작품, 치료자의 네 가지 요소와 미술치료의 효과에 대한 내용으로 구 성되어 있음을 보여주었다. 본 연구는 계량정보학적인 방법을 통하여 미술치료학이 갖는 학 문 체계를 규명하였다는 데에 의의가 있다. 끝으로 한국, 미국, 영국, 캐나다에서 축적된 미 술치료학의 지식구조를 비교하고, 국내 연구를 위한 시사점을 논의하였다.
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 | 0.006 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.040 | 0.063 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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".