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Enregistrement W4206242806 · doi:10.2196/32640

Internet-Based Information Behavior After Pregnancy Loss: Interview Study

2021· article· en· W4206242806 sur OpenAlexvenueno aff
Nazanin Andalibi, Kristen Bowen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation behaviorThe InternetInformation seekingInformation seeking behaviorInformation needsInformation qualityPregnancyInternet privacyContext (archaeology)Information systemPsychologySocial psychologyComputer scienceWorld Wide WebInformation retrievalEngineeringHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information behavior describes all human behaviors in relation to information. Individuals experiencing disruption or stigma often use internet-based tools and spaces to meet their associated information needs. One such context is pregnancy loss, which, although impactful and common, has been absent from much of feminist and reproductive health and information behavior scholarship. By understanding information behavior after pregnancy loss and accounting for it in designing internet-based information spaces, we can take a meaningful step toward countering the stigma and silence that many who experience such loss endure, facilitate coping, and make space for diverse pregnancy narratives in our society. OBJECTIVE: This study's objective is to provide a characterization of internet-based information behavior after pregnancy loss. METHODS: We examined internet-based information behavior after pregnancy loss through 9 in-depth interviews with individuals residing in the United States. We analyzed the data by using open and axial coding. RESULTS: We identified the following three themes in relation to participants' information behavior in internet-based spaces: needed information types, information-related concerns, and information outcomes. We drew from information behavior frameworks to interpret the processes and concerns described by participants as they moved from recognizing information needs to searching for information and to using information and experiencing outcomes. Specifically, we aligned these themes with information use concepts from the information behavior literature-information search, knowledge construction, information production, information application, and information effects. Participants' main concerns centered on being able to easily find information (ie, searchability), particularly on topics that had already been covered (ie, persistence), and, once found, being able to assess the information for its relevance, helpfulness, and credibility (ie, assessability). We suggest the following design implications that support health information behavior: assessability, persistence, and searchability. CONCLUSIONS: We examined internet-based information behavior in the context of pregnancy loss, an important yet silenced reproductive health experience. Owing to the prevalence of information seeking during pregnancy, we advocate that generic pregnancy-related information spaces should address the needs related to pregnancy loss that we identified in addition to spaces dedicated to pregnancy loss. Such a shift could not only support those who use these spaces to manage pregnancies and then experience a loss but also help combat the silence and stigma associated with loss and the linear and normative narrative by which pregnancies are often represented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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