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Enregistrement W2991650016

Enquêtes sur les micro entrepreneurs de la livraison instantanée à Paris

2019· preprint· fr· W2991650016 sur OpenAlexaff
Lætitia Dablanc, Neila Saidi, Anne Aguiléra, Alina Bekka, Nicolas Lazarevic, Josselin Rouhier, Philippe Bairras, Paul Marcher

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce rapport vise à synthétiser les résultats recueillis lors de deux enquêtes qui ont été réalisées par l'IFSTTAR en octobre-décembre 2016 et janvier-mars 2018 sur un échantillon d'une centaine de «livreurs instantanés» de l'Est parisien. Nous définissons un «livreur instantané» comme un livreur qui travaille pour une application smart phone de «livraison instantanée», offrant un service de livraison en moins de deux heures après commande. Les livraisons instantanées sont majoritairement des repas, mais pas exclusivement (également : colis, plis, courses alimentaires). Ces enquêtes portent sur les caractéristiques, le statut ainsi que les conditions de travail des livreurs de ce secteur d'activité en plein développement. Les livreurs instantanés sont généralement des auto-entrepreneurs (ou micro-entrepreneurs). Les enquêtes ont également pour but une meilleure appréhension des contraintes et des difficultés telles qu'elles sont vécues et racontées au quotidien par les livreurs. Cette synthèse est structurée en cinq parties. La première présentera le profil des livreurs de l'Est parisien (genre, âge, niveau de diplôme, lieu de domicile, trajectoire professionnel). La seconde traitera de la mobilité des coursiers (moyens de transports, secteurs d'activités...). La troisième abordera la question du statut des livreurs tandis que la quatrième portera sur leurs conditions de travail (jours de travail, distance, rémunération...). Enfin, l'opinion de ses travailleurs sera alors mise en évidence dans une dernière partie.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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