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Enregistrement W3011625004 · doi:10.1111/joms.12574

When Stigma Doesn’t Transfer: Stigma Deflection and Occupational Stratification in the Sharing Economy

2020· article· en· W3011625004 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversity of the Fraser ValleyMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésStigma (botany)AmbiguityOptimal distinctiveness theoryWorkforceSocial psychologyPsychologyBusinessEconomicsEconomic growthComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research has suggested that when an occupation is stigmatized, new occupational members will assume the stigma of incumbents because stigma transfers. Yet, current research does not account for shifts in the modern workforce that are changing the nature of many stigmatized occupations. We argue that these changes raise questions about whether stigma will transfer to new occupational members. Drawing from a study of Uber’s entry into Toronto, Canada, we reveal the process by which stigma transfer can be avoided by new occupational members. We show how categorical ambiguity during entry enabled two sets of activities: creating categorical distinctiveness and showcasing identity discrepancies. These activities acted as mechanisms of stigma deflection by distancing Uber drivers from the taint associated with taxi drivers. However, this further entrenched the taint facing incumbents and stratified the occupation along a stigma faultline. We offer implications for research on stigma, market entry, and the sharing economy.

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.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,244 · 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