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Enregistrement W1984321821 · doi:10.1097/01.jpn.0000285810.13527.a7

Exploring Breast-feeding Self-efficacy

2007· article· en· W1984321821 sur OpenAlexaff
Dawn Kingston, Cindy‐Lee Dennis, Wendy Sword

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Perinatal & Neonatal Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelf-efficacyBreastfeedingBreast feedingBreast painPraiseClinical psychologyObstetricsPhysical therapyFamily medicineBreast cancerInternal medicinePediatricsPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this descriptive study was to explore the influence of efficacy-enhancing experiences on breast-feeding self-efficacy. METHODS: Using the Breastfeeding Self-Efficacy Scale-Short Form, the influences of enactive mastery and various forms of experiences (vicarious, verbal persuasory, and physiological) on breast-feeding self-efficacy were assessed at 48 hours and 4 weeks postpartum among a convenience sample of 63 mothers. RESULTS: Those women who observed breast-feeding role models through videotapes or received praise from their partners or their own mothers had significantly higher levels of breast-feeding self-efficacy than mothers who did not. In addition, mothers who experienced physical pain or received professional assistance with breast-feeding difficulties had significantly lower levels of breast-feeding self-efficacy than those who did not. CONCLUSION: This study provides preliminary evidence that specific efficacy-enhancing strategies may significantly influence breast-feeding self-efficacy. Further research is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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