Bibliographic record
Abstract
본 연구는 유아교육 및 보육(ECEC)분야에서 2000년∼2019년까지 이루어진 전문성 관련 국제 학술지 연구의 동향을 파악하기 위하여 수행되었다. 연구의 대상은 국제 등재학술지에 수록된 논문 총 98편을 분석하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 일반적인 연구동향에 따른 분석결과 논문 중 27편은 European Early Childhood Education Research Journal에 게재되었으며 51편은 유럽 국가에서 실시하였고 2014년에 가장 많은 연구가 이루어졌으며 질적연구가 가장 활발하게 이루어졌다. 키워드 네트워크 분석(KNA)결과, 선정 과정에서 사용한 키워드를 제외하고 가장 많이 사용되는 키워드는 ''정책'', ''유아교사'', ''전문직 정체성'', ''전문직 지식''이었다. 이 키워드들은 총 17개의 커뮤니티를 구성하였는데, 이는 논의된 주제의 다양성을 의미한다. 논문은 주제별로 분류되었으며 가장 많이 논의된 주제들은 ''전문성에 대한 견해'', ''교육 및 전문성 개발'', ''정책'', ''지식 유형''이었다. 이상의 결과를 중심으로 유아교육 및 보육 전문성에 대한 국제 연구의 의미와 방향을 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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".