What motivates millennials? How intersectionality shapes the working lives of female entrepreneurs in Canada’s fashion industry
Notice bibliographique
Résumé
The contemporary fashion industry is based on a set of ‘gendered skills and attributes.’ Women numerically dominate fashion schools and the labour force of fashion firms, and also start and run the majority of independent fashion brands. Angela McRobbie and others have highlighted the importance of considering the gendered dynamics of fashion-related work. Yet, as the industry continues to evolve in the wake of global integration, the digital transition and intensifying competition, there is an ongoing need for research. Using an intersectional approach, this paper provides a novel case study of young ‘Millennial’ female independent fashion designers who operate within the emerging and under-explored Canadian fashion industry. Drawing on 87 interviews and participant observation, the paper demonstrates how entrepreneurial motivations, pathways, practices and experiences are shaped by individual characteristics, such as gender, age, lifecycle and class. Particular attention is paid to the challenges and tensions associated with the D.I.Y. (do it yourself) model and how forms of work, including aesthetic labour, are performed and experienced in virtual spaces such as social media platforms. In so doing, the paper contributes to nascent research on Millennials and nuances our understanding of the gendered nature of creative labour. Crucially, the paper also moves beyond typical masculinist conceptualisations of entrepreneurship, which focus on high-growth and high-technology businesses, to highlight the legitimacy, prevalence and importance of alternative motivations, networks, identities and business practices within contemporary markets and creative industries.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».