Exploring the Tensions between the Owners and the Drivers of Uber Cars in Urban Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Most scholarly discussions around ridesharing applications center on the experiences of the drivers and the riders (passengers), and thus the role of the owners of the cars, if they are different from the drivers, remain understudied. However, in many countries in the Global South, the car owners are often different from the car drivers, and the tensions between them often shape the experience with these ridesharing apps in those countries. In this paper, we address this issue based on our interview-based study in Dhaka, Bangladesh, which incorporates semi-structured interviews of 31 Uber drivers and 10 car owners. From our interviews, we identify the contract models that facilitate the partnership between prospective Uber drivers without a car and car owners seeking to rent their cars for Uber, describe the tensions between these two parties, provide a nuanced cultural portrayal of their negotiation mechanisms, and highlight the reasons for which the driver or the owner leaves Uber. Our analysis reveals how the local adoption of sharing economy amplifies existing inequalities and disrupts the prevailing social dynamics. We also connect our findings to the broader interests of CSCW around work, privacy, power and discuss their implications for design and policy formulations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».