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Enregistrement W4285668141 · doi:10.33425/2832-4579/20006

Improving Breastfeeding Supports in the United States: Exploring Convenience, Moments of Parental Savoring, and Cultivating Connection

2020· article· en· W4285668141 sur OpenAlexfundno aff
Katherine Soule

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral Health and Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésBreastfeedingConstruct (python library)PsychologyDevelopmental psychologyMental healthQualitative researchPublic healthSocial psychologyMedicineSociologyNursingPsychiatryPediatricsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The act of breastfeeding often dissects private and public life, allowing for intimate moments between parent and child in public spaces. The existing tensions are between the lack of social acceptance for breastfeeding and the emphasis on breastfeeding’s health benefits. The impact of these tensions comes to life when considering that, of babies born in 2018 across the United States, only 24.9% of infants were exclusively breastfed for the first six months of life [1], which is more than 11% less than rates across the world [2]. Utilizing a qualitative research methodology and the public health Socio-Ecological Model, the study discussed contributes to the small body of research that examines parental emotions, positive moods, perceived stress, and enhanced mental health benefits. The study explores parents’ positive breastfeeding experiences as something more than an act of nourishment or cultural construct. The findings center parents’ enjoyable experiences of breastfeeding as moments of convenience, savoring, and cultivating connection. The findings are paired with implications for increasing supports across multiple levels of influence of the SocioEcological Model to improve breastfeeding supports.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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