Intersections of age and masculinities in the information technology industry
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the intersections of age and masculinities in small information technology (IT) firms in Canada. The IT workforce, although demographically young, does not entirely comprise younger workers but is dominated by men and is ageing. Despite the infamous ‘nerd’ stereotype of IT workers and its associations with immature age and masculinity, perceptions of age and ageing in the industry have not been considered in the context of masculinities. To what extent are conceptualisations of IT work shaped by notions of age and masculinities? How do perceptions of age and masculinities correspond to occupational trajectories and responsibilities in IT work settings? To address these questions, this paper reports an analysis of qualitative semi-structured interviews with 76 employees of small IT firms in Canada. The findings indicate that the dominant frameworks for describing the nature of IT work are metaphors and analogies with sports, the military, entrepreneurial drive and craftsmanship. This paper focuses on the allusions to sport, war and ‘being driven’, and argues that the discursive ties to these masculine arenas normalise, or make ‘natural’, the affiliation of youthfulness and technical ability. The corresponding intersections between age and masculinity suggest that older workers are marginalised in small IT firms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».