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Enregistrement W2800959861 · doi:10.1177/0263775818770453

Reproducing disposability: Unsettled labor strategies in the construction of e-commerce markets

2018· article· en· W2800959861 sur OpenAlexaff
Kyle Loewen

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning D Society and Space · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermediaryBusinessOrder (exchange)Construct (python library)Quality (philosophy)Work (physics)VanguardIndustrial organizationProduction (economics)Labour economicsEconomicsCommerceMarketingMicroeconomicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once the logistics revolution’s paradigmatic retail model, big box retail’s declining growth over the last 15 years has left retailers searching for new outlets of expansion. One solution to this problem has been to construct e-commerce markets in order sell delivery as much as the goods delivered. Similar to Walmart’s ascendance, warehousing is again at the vanguard of these new retail models. Significantly, e-commerce’s demands on warehousing dramatically increase the amount of labor warehouses employ and the quality requirements of warehouse work. This article investigates how warehouse labor is being reproduced and restructured in order to construct e-commerce markets. My research indicates an emerging management strategy to meet these demands by scaling back their reliance on labor market intermediaries. I demonstrate this trend through the examples of two different warehouses where management stopped using temp agencies in one case and reduced their reliance on agencies and third parties in a second case. While these changes moved workers closer to “standard” forms of employment, their disposability was reproduced through discourses of “unskilled” labor and logistical practices of retention. These insights develop our understanding of flexible labor’s production in logistics and challenge broader understandings of labor market intermediaries’ significance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,045
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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