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Enregistrement W2767525202

Videogame developers among “extreme” workers: Are death marches over?

2017· article· en· W2767525202 sur OpenAlexfundaboutno aff
Marie‐Josée Legault, Johanna Weststar

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOriginalityWork (physics)Labour lawBusinessCompliance (psychology)Value (mathematics)Supply chainLabour economicsPublic relationsMarketingEconomicsLawPolitical scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The videogame industry is a work environment that is emblematic of O’Carroll’s (2015) encompassing model of a 24/7/365 working time model of flexibility. We use O’Carroll’s model to challenge two myths about videogame developers (VGDs): the long hours of work are in fact unpredictable hours, and flextime HR programs do not allow for real control over working hours.\nDesign/methodology/approach: We use a mixed methods approach (international online survey and 100 Canadian interviews) to analyse the case of VGDs - a different, but similar type of worker to the IT workers analysed by O’Carroll.\nFindings: We can generalize O’Carroll’s model based on the IT case to the VGD case. Based on these two cases, we propose that the rise of project-based work environments is a major explanatory factor of this raising trend in the 24/7/365 model of flexibility.\nResearch limitations/implications: More research examining project based regimes in other sectors and settings is required to generalize further.\nOriginality/value: Though this model can appear to fit the reality of knowledge work in general, it more accurately describes project-based work in creative environments, which is nearly always knowledge work, but the reverse cannot be inferred.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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