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Enregistrement W2912350906 · doi:10.4000/interventionseconomiques.4139

Shake That Moneymaker: Insights from Montreal’s Uber Drivers

2018· article· en· W2912350906 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProletarianizationCommodificationSociologyEthnographyPrecarityBossNarrativePoliticsPolitical scienceEconomicsEconomyArtGender studiesEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the results of an ongoing ethnography of Uber drivers in Montreal. It draws on Jean-Pierre Durand’s “job centrifugation dynamic” (Duran, 2004) conceptual framework and offers a critique of Uber’s model of labour organization which promises “good money” and claims to create a “flexible” and “no boss” work environment. Deconstructing the Uber narrative, it exposes the central features - precarity, market control scheduling and app-subordination - which structures drivers’ daily work routines and highlights twofold process of “accumulation by dispossession”(Harvey, 2004). On the one hand, drivers’ de-proletarianization is dispossessing them from all sorts of labour protection/benefits or bargaining power. And secondly, because drivers are obliged to give the organization an unconditional access to efficiently exploit their own assets (cars/phones/Internet connection), they are being dispossessed from the value of their “dead labour” embodied in their private properties which are being monetized (Kenney and Zysman, 2016), exploited and consumed as part of the Uber process of value production.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,249 · 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