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Enregistrement W3116365549 · doi:10.29173/cjs29676

The Hidden Work of Challenging Precarity

2020· article· en· W3116365549 sur OpenAlexaffvenueabout
Kiran Mirchandani, Mary Jean Hande

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityOvertimeEnforcementPrecarious workWork (physics)SociologyFace (sociological concept)Christian ministryPublic relationsLow wagePolitical scienceWageLawGender studiesSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the hidden work of workers employed in precarious jobs which are characterized by part-time and temporary contracts, limited control over work schedules, and poor access to regulatory protection. Through 77 semi-structured interviews with workers in low-wage, precarious jobs in Ontario, Canada, we examine workers’ attempts to challenge the precarity they face when confronted by workplace conditions violating the Ontario Employment Standards Act (ESA), such as not being paid minimum wages, not being paid for overtime, being fired wrongfully or being subject to reprisals. We argue that these challenges involve hidden work, which is neither acknowledged nor recognized in the current ESA enforcement regime. We examine three types of hidden work that involve (1) creating a sense of positive self-worth amidst disempowering practices; (2) engaging in advocacy vis-à-vis employers, sometimes through launching official claims with the Ontario Ministry of Labour; and (3) developing strategies to avoid the costs of precarity in the future. We argue that this hidden work of challenging precarity needs to be formally recognized and that concrete strategies for doing so might lead to more robust protection for workers, particularly within ESA enforcement practices.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,081
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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