The Maternal Health Literacy of South Asian Newcomer Mothers and Canadian-born Mothers: A Narrative Inquiry Using Propositional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: First, this comparative analysis of comprehension aimed to guide care and assist with health education research and practice as indicated in mothers stories of learning. Second, this research aimed to determine the comprehension processes of participants by comparing and characterizing the quantity and quality of the concepts’ mothers use in their narratives. Maternal health literacy (MHL) allows mothers to apply health information across all healthcare settings to make decisions about their health. Comprehension and reasoning are essential MHL skills for applying health advice. Methods: Using narrative inquiry methodology and transformative learning theory as the lens, the comprehension processes of English-speaking South Asian Newcomer Mothers (SANMs) (n=7) were compared with those of English-speaking Canadian-born mothers (n=7). Through semi-structured interviews, the mothers discussed their comprehension of ultrasound examination preparation, health risk information, and shared decision making. Themes were identified using inductive thematic analysis, with two reviewers identifying latent themes concerning situational and sociocultural MHL practices. Then, excerpts were explicated using propositional analysis, which systematically identified the features of thought and behavior at an individual level, to identify semantic features of discourse comprehension as a form of methodological triangulation. Next, the narratives were quantified to identify latent patterns of comprehension processes, conceptual knowledge, and semantic discourse features. Results: The key findings indicated that mothers demonstrate MHL through reifying, posturing, and volition, and that all mothers engage in knowledge-building activities and experiential learning in their communities to learn relationally from each other. Conclusion: Ultimately, MHL empowers all mothers to become more engaged during medical appointments and in health decision making.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».