A Liberal Egalitarian Perspective on the Platform Economy: Mitigating its Distributive Effects or Changing the Organizations Running it?
Notice bibliographique
Résumé
I argue that a just regulation of new clubs and online platforms might require both changing the kind of organizations running them and implementing mitigating policies to compensate the negative effects of market disruptions. The first contribution consists in explaining how theories of organizations can help to understand two important economic processes facilitated by information technologies like online platforms. This subsequently allows me to untangle various ways in which these processes create unjust inequalities. The second contribution consists in distinguishing two distributive strategies to tackle resulting unjust inequalities. According to the mitigating strategy, public institutions should tolerate all kinds of organizations running clubs and platforms and limit their intervention to mitigating policies such as redistributive taxation and adapted social protections. The organizational strategy goes further. In addition to previous mitigating policies, public institutions should also change the kind of organizations running clubs and platforms. They should promote cooperatives of contractors and users, for instance, to compete with current investor-owned firms and to ultimately run the platform economy in their stead. The third contribution consists in discussing the pros and cons of each strategy. In particular, I raise a challenge to the organizational strategy and I outline the kind of arguments needed to respond to it. This suggests that the organizational strategy could be justified but demonstrating this requires more research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».