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Enregistrement W2012510755 · doi:10.1177/0169796x0602300205

The Feminization and Racialization of Labour in the Colombian Fresh-cut Flower Industry

2007· article· en· W2012510755 sur OpenAlexaff
Olga Sanmiguel-Valderrama

Notice bibliographique

RevueJournal of Developing Societies · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacializationFeminization (sociology)PeasantRace (biology)SociologyEliteGender studiesSustenanceIndigenousEconomic growthLabour economicsEconomicsPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the basic features of the working and living conditions of the mostly female labour force of the Colombian flower industry. It argues that in this export industry, critical feminist thought on neo-liberal international trade and the feminization of labour is valid only for workers in the lowest ranks of the industry, the majority of whom are racialized women from low-income, peasant, indigenous, or mixed-race rural backgrounds who face precarious forms of labour. Meanwhile, an elite group of women from urban-middle and upper classes with Western education and European or mixed-race backgrounds work in management, participate in the growers’ associations and oversee the exploitative conditions and health risks that flower production creates for their racialized lower class ‘sisters’. This case emphasizes the importance of considering the intersections of socio-economic status and race, together with gender and other structures, in order to determine who benefits and loses from production for the global market. The article also introduces the concept of ‘racialization of labour’, arguing that the jobs created in the industry are not only feminized but racialized.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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