This paper is to understanding the recent research trend of leadership. To this end, it is intended to grasp the research trend of leadership by using foreign academic databases such as SCOPUS and SPRINGER. As a result of the analysis, it was found that a lot of research has been conducted in management, human resource management, organization, etc., which have traditionally been studied. However, in addition to this field, research in the fields of Nursing, Engineering, Computer Science, and Education has been steadily increasing. This shows that the study of leadership is becoming important not only in companies and specific organizations, but also in various disciplines. In particular, as leadership is becoming more important than ever, it is expected that research on leadership will continue to be carried out with interest in many fields.
Purpose: The purpose of this study is to generate industrial insights for developing sports movie industry. Related studies are scare. Research design, data, and methodology: The study employed case study and selected typical case samples who seem informative about sport movie industry. The authors interviewed six experts who are experienced in sport movie and related academic sector. Interviews were audio-taped and the text were decoded by multiple reading. Through this process, the study categorized significant meanings and produced results. Interviewees reviewed again the final findings to confirm validity, which calls member check. Results: It was suggested that developmental factors of sports movie were the realization of realistic sports scenes by using technologies. Second, participants told that contents of sport movie need to reflect real stories and it should tell the stories. Regarding constraints of sport movies, movie producers feel difficulty to make scenes in that sports are inherently quickly performed. Another constraints are that production cost is expensive but audiences are barely attended. Conclusions: For promoting economic outcomes and developing sport movie industry, government needs to financially support related markets to support sport movie producers assisting them to concentrate their movie works. Future directions for related-studies were discussed.
This study investigated university students' perspectives on good class and instructional practices through social network analysis. The subjects were 321 students in the third and fourth academic years in a Korean university. The subjects completed four open-ended questions, asking about experience of good class, good instructors' teaching practice, and their feelings and attitudes when participating in good class. As social network analysis, KrKwic (Korea Key Words in Context) was used to compute word frequencies and analyze semantic network structures and Ucinet Netdraw to assess centrality in the social network, consisting of degree centrality, closeness centrality, and between centrality. The results are as follows. First, students showed 5 keywords to depict what good class is, including 'understanding', 'example', 'video', 'interest', and 'communication'. Second, the characteristics of teaching methods by professors who practice good class indicate 'assignments', 'questions', 'understanding', 'example', and 'feedback'. Third, the top 5 keywords of students' attitudes as participating in good class are 'active', 'participation', 'focus', 'listening', and 'asking'. Last, keywords depicting desirable class that students most wanted to take next time are 'assignments', 'rewards', 'understanding', 'difficulty', and 'interest'. The findings from this study include the meanings of the semantic network structures of words in the text making up messages. Also this study can provide empirical evidence for educators and educational practitioners in higher education to create effective learning environments.
The current study explores small corpora of critiques written by Chinese and non-Chinese university students and how strategies used by these writers compare with high-rated L1 students. Data collection includes three small corpora of student writing; 20 student critiques in 2017, 23 student critiques from 2018, and 23 critiques from the online Michigan MICUSP collection at the University of Michigan. The researchers employ Text Inspector and Lexical Complexity to identify university students' vocabulary knowledge and awareness of syntactic complexity. In addition, WMatrix4® is used to identify and support the comparison of lexical and semantic differences among the three corpora. The findings indicate that gaps between Chinese and non-Chinese writers in the same university classes exist in students' knowledge of grammatical features and interactional metadiscourse. In addition, critiques by Chinese writers are more likely to produce shorter clauses and sentences. In addition, the mean value of complex nominal and coordinate phrases is smaller for Chinese students than for non-Chinese and MICUSP writers. Finally, in terms of lexical bundles, Chinese student writers prefer clausal bundles instead of phrasal bundles, which, according to previous studies, are more often found in texts of skilled writers. The current study's findings suggest incorporating implicit and explicit instruction through the implementation of corpora in language classrooms to advance skills and strategies of all, but particularly of Chinese writers of English.
The purpose of this study is to examine consumers' perceptions of domestic infertility support policies based on infertility-related keywords and the trends of their changes. To this end, Momsholic, a mom cafe which has the most active infertility-related bulletin boards on Naver, was selected as the analysis target, and 'infertility' was selected as a keyword for data search. The data was collected for three months. In addition, network analysis and visualization were performed using R for data collection and analysis, and cross-validation was attempted using the NetDraw function of 'textom 1.0' and the UCINET6 program. As a result of the analysis, the main keywords were cost, artificial insemination, in vitro fertilization, freezing, harvest, ovulation, and how much. Next, looking at the central value of the degree of connection, it was found that the degree of connection between the words cost, cost, how much, problem, public health center, and artificial insemination was high. According to the results of this study, women who visit mom cafes due to infertility in Korea are more interested in the cost. It is believed to be closely related to infertility treatment as well as in vitro fertilization and egg freezing. Therefore, by examining keywords related toinfertility, it has academic significance in that it is possible to identify major factors that end users are interested in. Furthermore, it is possible to redefine the guidelines for domestic infertility support policies by presenting infertility support policies that reflect the factors of interest of end consumers.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.6
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pp.1058-1073
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2022
Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.
Flipped classroom (FC) has gained attention as an active learning approach. Designing effective out-of-class activities to help prepare students for in-class activities is fundamental for successful implementation of FC. This study investigated the effectiveness of Goal-Based Scenarios (GBS) for out-of-class learning in FC. Four out of twelve units in a medical humanities course for Year 2 medical students was redesigned into a FC format, where e-learning modules were designed using a GBS approach for out-of-class activities and classroom debates were implemented for in-class activities. The other eight units were delivered in a conventional classroom debate format, which included reading text materials as pre-class assignments. A formative evaluation study was conducted using questionnaires and interview methods and students' academic achievements were evaluated by comparing their pre- and post-test scores between FC and conventional units. Students had positive perceptions of the e-learning modules in GBS approach and preferred the structure of learning in the FC format. Students' pre-test scores were slightly higher in the FC units, yet their post-test scores were comparable with conventional units. This study illustrates students' perceptions that the learning was bettered structured in FC and that the out-of-class learning using the GBS approach helped them better prepared for in-class activities.
Artificial Intelligence (AI) technology has already penetrated deeply into our daily lives, and we live with the convenience of it anytime, anywhere, and sometimes even without us noticing it. However, because AI is imitative intelligence based on human Intelligence, it inevitably has both good and evil sides of humans, which is why ethical principles are essential. The starting point of this study is the AI principles for companies or organizations to develop products. Since the late 2010s, studies on ethics and principles of AI have been actively published. This study focused on AI principles declared by global companies currently developing various products through AI technology. So, we surveyed the AI principles of the Global 500 companies by market capitalization at a given specific time and collected the AI principles explicitly declared by 46 of them. AI analysis technology primarily analyzed this text data, especially LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling, which belongs to Machine Learning (ML) analysis technology. Then, we conducted a Delphi technique to reach a meaningful consensus by presenting the primary analysis results. We expect to provide meaningful guidelines in AI-related government policy establishment, corporate ethics declarations, and academic research, where debates on AI ethics and principles often occur recently based on the results of our study.
Purpose: The primary objectives of this research are: (1) To examine the current situation of employee welfare in diverse workplace settings. (2) To explore and identify the different challenges that affect employees' overall well-being. (3) To examine and establish the importance of consultation as a strategic tool in addressing these challenges and enhancing employee welfare. Research design, data and methodology: The first step of the research design is the identification of databases, search terms, and filters. A thorough search will be conducted across respectable academic databases, journals, and pertinent sources using keywords and controlled vocabulary about consultation, employee welfare, and related concepts. The next step is full-text assessment, which verifies compliance with the research question and assesses the caliber of the methodology. Results: According to the previous evidence, the significant benefits of effective consultation for employee welfare have been highlighted: 1. positive impact on productivity in the workplace, 2. Effective consultation Improves employee's engagement, 3. Effective consultation Increases employee retention, and 4. Effective consultation facilitates trust in a corporate communication. Conclusions: The study has identified four main advantages: enhanced productivity, enhanced engagement, increased retention, and enhanced trustbuilding. These findings provide insightful information for practitioners looking to foster positive workplace cultures and improve organizational success.
With the advancement of Information and Communication Technologies (ICT) and Artificial Intelligence (AI), the metaverse has emerged as a transformative model across various sectors, offering a three-dimensional virtual world where activities mirroring the real world occur. This study delves into the significant factors influencing fashion brand companies' investments in the metaverse, an evolved concept from Virtual Reality (VR) that extends beyond gaming to include real-life activities through avatars. This study highlights the surge in virtual fashion engagements, as evidenced by increased avatar updates and purchases of digital fashion items on platforms like Roblox. Luxury brands are steadily entering the metaverse indicating a new revenue stream within the fashion industry. This study employs a mixed-methods approach, integrating text mining and interviews to identify key factors for fashion companies considering metaverse investments. By proposing strategies based on these findings, this study not only enriches academic discourse in fashion, e-commerce, and information systems but also serves as a guideline for fashion companies aiming to navigate the burgeoning digital market, contributing to the generation of new revenue streams in the fashion sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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