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Enregistrement W4310993179 · doi:10.31234/osf.io/h2vn7

A qualitative forum analysis of fathers’ stressors and support seeking behaviour during the COVID-19 pandemic

2022· preprint· en· W4310993179 sur OpenAlexafffund
Emily E. Cameron, Kaeley M. Simpson, John-Michael Bowes, Shayna Pierce, Kailey Elena Penner, Alanna Beyak, Irlanda Gomez, Kristin Reynolds, Leslie E. Roos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of WinnipegChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesResearch Manitoba
Mots-clésDistancingPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyInterpersonal communicationPeer supportSocial supportMental healthStressorSocial distancePublic healthPsychological resilienceSocial psychologyNursingMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fathers experienced high rates of mental health concerns during the COVID-19 pandemic. Social support is crucial to mitigate these problems; however, access to and quality of support were impacted by public health guidelines to increase physical distancing. Online forums offer an avenue for peer connection and support. Yet, minimal research has examined forum use during COVID-19 to describe the experiences, perceived stressors, and resource need of fathers during the pandemic. This study qualitatively analyzed fathers’ experiences through a Framework Analytic Approach of reddit’s sub-forum r/daddit. Posts (N=299) and comments (N=2597) between July and October 2020 were analyzed. Findings highlighted five main themes (with subthemes): forum use, family functioning, psychological and health factors, interpersonal functioning, and COVID-19. First and foremost, fathers used the online forum to provide support and advice to other fathers. Main themes are discussed in terms of informing the development of services to support father and family wellbeing.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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