Notice bibliographique
Résumé
In keeping with this issue of Alternate Routes’ focus on forms of low-waged and no-waged work, this article focuses on low-waged and non-waged work in the reality TV production sector. How do reality-TV studios try to maximize profits by keeping the costs of making their commodities to a minimum, and how does the push for profit disorganize and devalue labour? This article contextualizes and critiques how reality TV studios try to maximize profits by minimizing production costs in three sections. “Reality TV Producers: Work Behind the Scenes” shows how reality TV’s classification as “non-scripted” programming enables production companies to exploit a non-unionized workforce. “Reality TV Celebrities: Work in the Scenes” highlights how reality TV production companies exploit the no-waged labour of “contestant-participants.” “Reality TV Interns: Work Behind the Scenes, and In Them” shows how studios use internship programs to get workers to make reality TV programs without pay and how some of these programs glorify no-waged work. The article concludes on a more optimistic note with an overview of reality-TV worker challenges to reality-TV’s owners with unionization, strikes, litigation, publicity and discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».