Fathers’ use of social media for social comparison is associated with their food parenting practices
Notice bibliographique
Résumé
Over 85% of parents use social media; however, limited research has investigated the associations between parental social media use and food parenting practices. The objectives of this study were to: 1) describe how mothers and fathers use social media focused on topics related to child feeding and family meals; and 2) examine associations between parental social media use focused on child feeding and family meals and mothers' and fathers' food parenting practices. Data were obtained from 179 mothers and 116 fathers of children aged 3-8 years enrolled in a family-based obesity prevention intervention. We used descriptive statistics to describe parents' social media use in relation to child feeding and family meals and linear regressions with generalized estimating equations to explore associations between parents' social media use and food parenting practices. Models were stratified by parent gender and adjusted for household income, parent ethnicity, parent age, child sex, and intervention status. A higher percent of mothers than fathers reported using social media to seek information related to child feeding and family meals (64.8% mothers; 25.0% fathers) and to share and compare family meals and food choices (41.9% mothers; 19.8% fathers). While social media use was not associated with food parenting practices in mothers, fathers' social media use to share and compare family meals and food choices was associated with negative food parenting practices, i.e., greater use of food for emotional regulation (β = 0.37, p = 0.02) and greater use of food for reward (β = 0.34, p = 0.02). Study results can inform strategies to promote healthy social media use among parents of young children.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».