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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 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)0,008
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,005

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 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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