‘Putting all my eggs into the app’: Self, relational and systemic surveillance of mothers’ use of digital technologies during the transition to parenting
Notice bibliographique
Résumé
This paper builds on thematic findings from a larger study that explored how digital technologies (e.g. smartphones, apps, search engines) shape expectant and new mothers' early parenting practices. An overarching theme that arose across these mothers' experiences which deserved deeper exploration was relational digital surveillance. In the context of this paper, relational digital surveillance describes how mothers evaluate their sense of preparedness, goodness or suitability for motherhood as they transition into parenting in relation to: their own use of digital technologies when caring for their pregnant bodies (self-surveillance), partners' and family members' commentary and/or judgement regarding their use of digital technologies to support their parenting and decision-making (familial surveillance) in addition to service/health care providers' commentary and/or judgement concerning their technology use (systemic surveillance). Mothers' use of digital technologies in this study not only provided others (partners, family members, health care providers) with means to watch over their actions and bodies as they transitioned into motherhood but offered a new evaluative dimension for others to scrutinize their behaviour as a new mother. Such understandings of relational digital surveillance within the transition to parenting context raise critical questions concerning the promotion and commercialization of digital self-surveillance technologies among expectant/new parents given the ways these technologies can further push the boundaries of hegemonic mothering practices and contribute to feelings of inadequacy and self-doubt. Alternatively, these insights offer avenues where health care providers can intervene to facilitate activities that enhance digital health literacy skills and mitigate parents' exposure to platforms that amplify anxieties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».