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Enregistrement W2777203573 · doi:10.1177/1049732317748314

Maternal Knowing and Social Networks: Understanding First-Time Mothers’ Search for Information and Support Through Online and Offline Social Networks

2017· article· en· W2777203573 sur OpenAlexafffundabout
Sheri Price, Megan Aston, Joelle Monaghan, Meaghan Sim, Gail Tomblin Murphy, Josephine Etowa, Michelle Pickles, Andrea Hunter, Victoria Little

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensConcordia UniversityNova Scotia Health AuthorityUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPostpartum periodOnline and offlineSocial supportPeriod (music)PsychologyPeer supportSocial mediaFocus groupDevelopmental psychologySocial psychologyApplied psychologySociologyComputer sciencePregnancyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The postpartum period is an exciting yet stressful time for first-time mothers, and although the experience may vary, all mothers need support during this crucial period. In Canada, there has been a shift for universal postpartum services to be offered predominantly online. However, due to a paucity of literature, it is difficult to determine the degree to which mothers' needs are being effectively addressed. The aim of this study was to examine and understand how first-time mothers accessed support and information (online and offline) during the first 6 months of their postpartum period. Using feminist poststructuralism methodology, data were collected from focus groups and e-interviews, and analyzed using discourse analysis. Findings indicate that peer support is greatly valued, and mothers often use social media to make in-person social connections. Findings highlight how accessing support and information is socially and institutionally constructed and provide direction for health professionals to provide accessible postpartum care.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,152 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations86
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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