Women moving forward in pictures: using digital photographs to explore postpartum women’s physical activity experiences
Notice bibliographique
Résumé
While much research sees physical activity as an intervention for the postpartum body, there is limited literature understanding how postpartum physical activity affects women’s mental health and physical well-being. Unpacking how physical activity affects postpartum women holistically is critical because of the negative physical and mental health consequences accompanying the postpartum period. Thus, the purpose of this study was to use digital photographs to explore women’s experiences engaging in physical activity during the first-year postpartum. Auto-photography was used as it allowed postpartum women to share a photograph illustrating their physical activity experiences. This method allowed for comprehension regarding how participants believed physical activity impacted their mental health and physical well-being. Fifty women (Mage = 31.82 years; Mage of infant = 6.22 months) submitted a photo with a short text description explaining the photo context and what it represented. A reflexive thematic analysis was used to analyse the photos through a critical feminist lens. Study findings were organised into three themes. First, postpartum women engaging in physical activity experienced feelings of empowerment that helped heal the body and mind while reconnecting with their athletic identities. Second, doing so meant adapting their physical activity to motherhood or around motherhood. Third, postpartum women navigated many obstacles, including the COVID-19 pandemic, weather, and finding activewear that fit their changing bodies. Insights into these experiences may inform health promoters, healthcare professionals, recreation leaders, and women’s support networks to understand their needs when engaging in physical activity during the postpartum period.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».