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Enregistrement W2918605963 · doi:10.1177/0038038519828906

Networked but Commodified: The (Dis)Embeddedness of Digital Labour in the Gig Economy

2019· article· en· W2918605963 sur OpenAlexfundno aff
Alex J. Wood, Mark Graham, Vili Lehdonvirta, Isis Hjorth

Notice bibliographique

RevueSociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEconomic and Social Research CouncilUniversity of ManchesterInternational Development Research Centre
Mots-clésCommodificationEmbeddednessSociologyNormativeEconomic sociologyValue (mathematics)ReproductionSharing economyGig economyInterpersonal communicationEmotional laborEconomicsEconomyPrecaritySocial scienceGender studiesLawManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the (dis)embeddedness of digital labour within the remote gig economy. We use interview and survey data to highlight how platform workers in Southeast Asia and Sub-Saharan Africa are normatively disembedded from social protections through a process of commodification. Normative disembeddedness leaves workers exposed to the vagaries of the external labour market due to an absence of labour regulations and rights. It also endangers social reproduction by limiting access to healthcare and requiring workers to engage in significant unpaid ‘work-for-labour’. However, we show that these workers are also simultaneously embedded within interpersonal networks of trust, which enable the work to be completed despite the low-trust nature of the gig economy. In bringing together the concepts of normative and network embeddedness, we reconnect the two sides of Polanyi’s thinking and demonstrate the value of an integrated understanding of Polanyi’s approach to embeddedness for understanding contemporary economic transformations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,025
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0000,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations366
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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