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키워드 네트워크를 이용한 사회복지 분야 감정노동 연구동향 탐색

  • 최한숙;변상해
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 한국벤처창업학회 2023년도 추계학술대회
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    • pp.163-167
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    • 2023
  • 사회복지 분야 감정노동은 타 감정노동 분야보다 높은 감정투입이 요구되는 분야로서 사회복지 분야 감정노동 관련 연구는 코로나 19 확산기점으로 연구가 감소되는 현상을 확인할 수가 있었는데 코로나 19의 엔데믹을 맞아 다시 복지현장에 투입되는 사회복지사들의 감정노동 현상을 지속적으로 파악, 연구하기 위해 감정노동 관련 연구는 지속적으로 증가해야 할 것으로 예상된다. 본 연구는 2010년부터 2023년까지 국내발표된 등재지, 등재후보지 논문을 대상으로 사회복지 분야 감정노동 연구동향을 파악하고자 한다. 연구동향 분석을 위해 총 119개의 논문을 대상으로 워드 클라우드, 동시출현빈도, 연도별 게재현황, 네크워트 분석을 실시할 예정이다.

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고령군 지역사회 복지의 실태와 정책 과제 (Community-based Welfare and Policy Tasks for Rural Areas in Korea - A Case Study of Koryung Gun, Kyungsangbukdo)

  • 최병두
    • 한국지역지리학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.643-663
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    • 2008
  • 우리나라의 농촌지역은 급속한 산업화, 도시화과정 속에서 소외되어 왔을 뿐만 아니라 최근 세계화/지방화 과정에 따른 급격한 경제, 정치적 변화 속에서 더욱 심각한 위기 상황을 맞게 되었다. 이로 인해 농촌지역의 지역사회복지에 대한 보다 적극적 관심이 요청된다. 경북 고령군의 복지정책은 최근 크게 확충되었지만 여전히 그 수준은 낮은 편이고, 지역사회복지계획은 과거에 비해 체계화되었지만 급변하는 현실 여건을 제대로 반영하지 못하고 있다. 또한 적실한 복지서비스가 제대로 전달되지 못함에 따라, 복지수요 대상자수는 오히려 증가하고 있다. 이와 같이 전반적으로 낮은 지역사회복지를 향상시키기 위하여 지역사회복지를 위한 통합적 접근과 궁극적으로 지역공동체의 복원 등을 기본 방침으로 설정하고, 지역사회 내에 산재한 자원들의 동원체계 구축, 지역사회복지 수요자와 제공자간 연계 및 복지관련 기관 및 시설들 간의 네트워크체계의 구축, 그리고 지역사회복지를 개선하기 위한 재정확충 방안의 모색 등을 주요 과제로 설정할 필요가 있다.

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텍스트 네크워크 분석을 이용한 임상간호연구 게재논문의 연구동향 분석: 2000년부터 2017년까지 (Research Trends of Articles Published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017: Text Network Analysis of Keywords)

  • 김연희;문성미;권인각;김광성;정금희;신은숙;오향순;김수현
    • 임상간호연구
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    • 제25권1호
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    • pp.80-90
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    • 2019
  • Purpose: The aim of this study was to identify the research trends of articles published in the Journal of Korean Clinical Nursing Research from 2000 to 2017 by a text network analysis using keywords. Methods: This study analyzed 600 articles. The R program was used for text mining that extracted frequency, centrality rank, and keyword network. Results: From 2000 to 2009, keywords with high-frequency were 'nurse', 'pain', 'anxiety', 'knowledge', 'attitude', and so on. 'Pain', 'nurse', and 'knowledge' showed a high centrality. 'Fatigue' showed no high frequency but a high centrality. Keywords such as 'nurse', 'knowledge', and 'pain' also showed high frequency and centrality between 2010 and 2017. 'Hemodialysis' and 'intensive care unit' were added to keywords with high frequency and centrality during the period. Conclusion: The frequency and centrality of keywords such as 'nurse', 'pain', 'knowledge', 'hemodialysis', and 'intensive care unit' reflect the research trends in clinical nursing between 2000 and 2017. Further studies need to expand the keyword networks by connecting the main keywords.