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Enregistrement W3005743032 · doi:10.1177/0020715220905123

Transcending dichotomies: Informal work, young people and the state in Argentina

2020· article· en· W3005743032 sur OpenAlexaffvenue
María Eugenia Longo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDichotomyInformal sectorAgency (philosophy)SociologyPrinciple of legalityState (computer science)PhenomenonWork (physics)Perspective (graphical)Structure and agencyField (mathematics)Latin AmericansPolitical scienceEconomic growthEpistemologySocial scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the beginning of modern labor markets, formal and informal activities have coexisted alongside each other. However, most of the traditional approaches to informality are not fully able to explain the multiple forms by which this phenomenon manifests itself today in certain contexts. Informality in Latin American societies, particularly in Argentina, is heuristically revelatory for illustrating the need for a more complex definition and less rigid theoretical classifications. The main purpose of this article is to contribute to an empirical analysis about informality by addressing two points. First, the article provides a better understanding of the heterogeneous nature of informality—“involuntary” or “voluntary” informal work, “half-formal/half-informal” work—in the field of youth employment. Second, in connection with debates about the sources of informality, the article explores the hypothesis of the existence of state-created informality. The article illustrates these points at different levels: youth careers, employers’ recruitment strategies, and states policies. This perspective seems useful for identifying the actors involved, acknowledging the blurry boundaries between diverse informal situations, and understanding actors’ uses of them. The points are illustrated by evidence from a qualitative and longitudinal study on youth employment careers in Argentina. The article concludes with a discussion about some key issues of informality, such as legality, regulation and agency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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