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Enregistrement W1978043777 · doi:10.1177/1077800411431555

An Ethnodrama on Work-Related Learning in Precarious Jobs

2012· article· en· W1978043777 sur OpenAlexaffabout
Jasjit Kaur Sangha, Bonnie Slade, Kiran Mirchandani, Srabani Maitra, Hongxia Shan

Notice bibliographique

RevueQualitative Inquiry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of CalgaryYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)SociologyWork (physics)Embodied cognitionStereotype (UML)Ethnic groupRace (biology)Gender studiesPublic relationsSocial psychologyPsychologyPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is based on a research project on the lived experiences of precarious workers in Toronto, Canada. Using interviews with women in part-time, contract, and temporary jobs in three sectors (telemarketing, retail, and garment), the project explores the ways in which racial hierarchies structure jobs as well as forms of resistance that women exercise at work. The authors find that racialized processes stereotype workers and their skill sets, organize their work, determine their access to and exclusion from certain types of jobs, and impose cultural rules that classify and essentialize them in terms of race, language, and ethnicity. In this article, the authors use ethnodrama to represent their findings from this research project. Ethnodrama is a form that is well suited for this work because it allows us to bring the data to life through an embodied performance.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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