Social Media Expressions of Parenting and Alcohol Use: A COVID-19 Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Social media platforms have increasingly influenced public perceptions and behaviours related to alcohol consumption. Peer-driven content, particularly in parenting communities, often normalizes and even glorifies drinking, potentially shaping attitudes and behaviours. This study aims to examine how alcohol-related parenting expressions were portrayed on social media before and during the COVID-19 pandemic. A descriptive study was conducted using data from two large, public Facebook groups known for discussions on parenting and alcohol. Metadata from each post—including publication date, caption, reactions, comments, shares, and user tags—was collected. A total of 2,718 posts, 1,309,392 comments, 5,254,458 reactions, and 3,311,022 shares were analyzed. Thematic analysis was performed using NVivo software. Four overarching themes emerged: (1) Parenthood, (2) Excessive Drinking Behaviour, (3) Stress and Coping Mechanisms, and (4) Humour. No significant thematic differences were observed between the pre-pandemic and pandemic periods. However, a notable spike in engagement at the onset of COVID-19 suggests increased alcohol consumption among mothers, potentially influenced by content that normalizes excessive drinking. Social media plays a significant role in reinforcing alcohol use as a socially acceptable coping strategy during motherhood. The findings underscore the need for public health interventions that address the normalization of alcohol consumption in online parenting communities.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».