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Enregistrement W3166390524

Travail de plateforme et agentivité contingente en Chine

2021· article· fr· W3166390524 sur OpenAlexfundno aff
Ping Sun, Yu-Jie Chen

Notice bibliographique

RevueIndustrias Culturais (Universidade de Coimbra) · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’impact des plateformes numériques sur la structure de l’emploi et les conditions de travail a largement été étudié dans la recherche académique. Cependant, il existe relativement peu d’études portant sur l’agentivité et la subjectivité des travailleurs dans l’économie des plateformes. Prenant pour point de départ les livreurs de repas à domicile en Chine, cet article présente un compte rendu fondé sur des données empiriques et théoriques de la performance de l’agentivité des travailleurs du secteur de la livraison. Nous utilisons la notion d’agentivité contingente afin de mettre en évidence les actions appropriées, diverses et actuelles, élaborées et mises en œuvre habilement par les travailleurs pour exercer leur agentivité dans une situation structurellement vulnérable, inhérente à leur activité professionnelle et à leurs relations de travail. Alors que l’agentivité dans la pratique est toujours contingente et fluctuante, nous conceptualisons cette notion afin de rendre intelligibles les multiples facteurs qui ont modifié la position des travailleurs et ont donc contribué à cette contingence ; ce faisant, nous mettons en lumière les influences réciproques entre l’agentivité des travailleurs et le caractère instable et insaisissable du capitalisme de plateforme. Cet article conclut en examinant les implications de l’agentivité contingente des travailleurs en matière de politique du travail.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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