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Enregistrement W4392365166 · doi:10.1177/0192513x241236555

Coparenting Quality During COVID-19: Exploring Gender Differences Using a Mixed Methods Approach

2024· article· en· W4392365166 sur OpenAlexafffund
Sabrina Douglas, Katherine M. Morrison, Alison L. Miller, Jess Haines

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Issues · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoparentingPsychologyThematic analysisHostilityDevelopmental psychologyQuality (philosophy)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical psychologyQualitative researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine potential differences in coparenting quality during the COVID-19 pandemic among mothers and fathers using an embedded mixed methods approach. The objectives were to compare mothers' and fathers' scores on the Coparenting Relationship Scale among 150 mother-father dyads, and to examine mothers' and fathers' perceptions of how COVID-19 influenced their coparenting quality using thematic analysis of 159 mothers' and 75 fathers' responses to an open-ended coparenting survey question. While total coparenting quality scores did not differ among mothers and fathers, fathers had significantly higher scores on the division of labour and endorsement subscales, and mothers had significantly higher scores on the undermining subscale. The qualitative thematic analysis identified five key themes: gendered changes to division of labour, increased hostility, increased teamwork, less alone time, and increased stress. Efforts to mitigate adverse pandemic outcomes on families should address coparenting quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,044 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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