Les facteurs associés à la poursuite de l’allaitement maternel chez les jeunes mères canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Résumé Objectifs : Les taux de poursuite de l’allaitement sont les plus faibles chez les jeunes mères, alors que peu d’études portent spécifiquement sur cette population. Cette étude décrit les facteurs liés à la poursuite de l’allaitement au-delà de deux mois chez les jeunes mères canadiennes. Méthode : Un devis descriptif corrélationnel a été utilisé pour identifier et quantifier l’impact des facteurs influençant la poursuite de l’allaitement au-delà de deux mois. Les données proviennent d’une sélection des mères de 15 à 19 ans ayant répondu à l’Enquête canadienne sur l’expérience de la maternité. Résultats : La différence entre les sous-groupes d’âge (15-18 vs 19 ans) en ce qui concerne la poursuite de l’allaitement n’est pas significative, mais ne pas fumer (RC 2,78 ; IC 95 %, 1,351-5,682), vivre en couple (RC 1,96 ; IC 95 %, 1,087-3,597), accoucher par voie vaginale (RC 2,22 ; IC 95 %, 1,012-4,878) ainsi que de subir un nombre élevé de situations stressantes (RC 0,42 ; IC 95 %, 0,221-0,788) favorisent la poursuite de l’allaitement au-delà de deux mois. Aucune relation significative n’a été trouvée avec la planification de la grossesse, la préparation prénatale, la violence subie, les symptômes dépressifs et la disponibilité du soutien social. Conclusion : Certains facteurs reliés aux périodes pré- et postnatales, en plus des facteurs sociodémographiques, influencent le choix des jeunes mères canadiennes de poursuivre ou non l’allaitement au-delà de deux mois. Nos résultats serviront à guider les interventions spécifiques aux jeunes mères dans le cadre de programmes de protection, de promotion et de soutien à l’allaitement maternel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".