"Let Me Know When I'm Needed": Exploring the Gendered Nature of Digital Technology Use for Health Information Seeking During the Transition to Parenting
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results of a qualitative descriptive study conducted to understand parents' experiences with digital technologies during their transition to parenting (i.e. the period from pre-conception through postpartum). Individuals in southwest Ontario who had become a new parent within the previous 24 months were recruited to participate in a focus group or individual interview. Participants were asked to describe the type of technologies they/their partner used during their transition to parenthood, and how such technologies were used to support their own and their family's health. Focus group and interview transcripts were then subjected to thematic analysis using inductive coding. Ten focus groups and three individual interviews were conducted with 26 heterosexual female participants. Participants primarily used digital technologies to: (1) seek health information for a variety of reproductive health issues, and (2) establish social and emotional connections. The nature of such health information work was markedly gendered and was categorized by 2 dominant themes. First, "'Let me know when I'm needed'", characterizes fathers' apparent avoidance of health information seeking and resultant creation of mothers as lay information mediaries. Second, "Information Curation", captures participants' belief that gender biases built-in to popular parenting apps and resources reified the gendered nature of health and health information work during the transition to parenting. Overall, findings indicate that digital technology tailored to new and expecting parents actively reinforced gender norms regarding health information seeking, which creates undue burden on new mothers to become the sole health information seeker and interpreter for their family.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».