Understanding the Tensions of “Good Motherhood” Through Women’s Digital Technology Use: Descriptive Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research suggests that expectant and new mothers consult and value information gathered from digital technologies, such as pregnancy-specific mobile apps and social media platforms, to support their transition to parenting. Notably, this transitional context can be rich with profound physiological, psychological, and emotional fluctuation for women as they cope with the demands of new parenting and navigate the cultural expectations of "good motherhood." Given the ways in which digital technologies can both support and hinder women's perceptions of their parenting abilities, understanding expectant and new mothers' experiences using digital technologies and the tensions that may arise from such use during the transition to parenting period warrants nuanced exploration. OBJECTIVE: This study aims to understand mothers' use of digital technologies during the transition to parenting period. METHODS: A descriptive qualitative study was conducted in a predominantly urban region of Southwestern Ontario, Canada. Purposive and snowball sampling strategies were implemented to recruit participants who had become a parent within the previous 24 months. Researchers conducted focus groups using a semistructured interview guide with 26 women. The interviews were audio recorded, transcribed, and thematically analyzed. RESULTS: Participants' experiences of using digital technologies in the transition to parenting period were captured within the overarching theme "balancing the tensions of digital technology use in the transition to parenting" and 4 subthemes: self-comparison on social media, second-guessing parenting practices, communities of support, and trusting intuition over technology. Although digital technologies purportedly offered "in-the-moment" access to community support and health information, this came at a cost to mothers, as they described feelings of guilt, shame, and self-doubt that provoked them to question and hold in contention whether they were a good mother and using technology in a morally upright manner. CONCLUSIONS: These findings raise critical questions concerning the promotion and commercialization of digital technologies and the ways in which they can further push the boundaries of hegemonic parenting practices, provoke feelings of inadequacy, and compromise well-being among expectant and new mothers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».