Using Social Media for Qualitative Health Research in Danish Women of Reproductive Age: Online Focus Group Study on Facebook
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media platforms provide new possibilities within health research. With Facebook being the largest social network in the world, it constitutes a potential platform for recruitment and data collection from women of reproductive age. Women in Denmark and in other Western countries postpone motherhood and risk infertility due to their advanced age when they try to conceive. To date, no study has explored Danish women's reflections on the timing of motherhood within a social media setting. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the challenges and opportunities of using Facebook as a platform for qualitative health research in Danish women of reproductive age. METHODS: This study was a qualitative study based on 3 online focus groups on Facebook with 26 Danish women of reproductive age discussing the timing of motherhood in January 2020. RESULTS: Conducting online focus groups on Facebook was successful in this study as the web-based approach was found suitable for developing qualitative data with women of reproductive age and made recruitment easy and free of charge. All participants found participating in an online focus group to be a positive experience. More than half of the women participating in the online focus groups found it advantageous to meet on Facebook instead of meeting face-to-face. CONCLUSIONS: Conducting online focus groups on Facebook is a suitable method to access qualitative data from women of reproductive age. Participants were positive toward being a part of an online focus group. Online focus groups on social media have the potential to give women of reproductive age a voice in the debate of motherhood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».