MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033557931 · doi:10.1080/14649365.2020.1777323

Learning to labor in high-technology: experiences of overwork in university internships at digital media firms in North America

2020· article· en· W3033557931 sur OpenAlexafffund
Daniel Cockayne

Notice bibliographique

RevueSocial & Cultural Geography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOverworkInternshipWork (physics)SociologyPublic relationsPolitical scienceLabour economicsEconomicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long working hours have become a normal and expected characteristic of employment in many sectors in the Global North. In this paper I examine subjective and affective experiences of overwork that define students’ discussions of internships pursued as mandatary aspects of cooperative undergraduate degree programmes. I interviewed current and former students at the University of Waterloo who completed internships at digital media firms, the majority of whom experienced overwork at these firms. Internships are settings in which young people’s expectations of employment begin to solidify, while digital media jobs are often considered particularly desirable – evidence of successful employment at the apex of a globalized and competitive labor market. I argue that exploring experiences of overwork shows how and why overwork has been and continues to be normalized, while radical alternatives to overwork (e.g., work refusal and anti-work politics) become hard to imagine and enact.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial & Cultural GeographyMême sujetDigital Economy and Work TransformationTravaux en français237 207