“Hey Cabbie! Where are you From?” An Examination of Everyday Racism in Toronto’s Taxi Industry
Notice bibliographique
Résumé
Using an anti-racist Marxist lens, issues of social exclusion and settlement are broadly highlighted taking into account racism in an industry that is most commonly noted for its ease of entry for immigrant professionals. This study attempts to build on previous studies of Toronto’s taxi industry (Hathiyani, 2006; Abraham, Sundar, & Whitmore, 2008) to focus specifically on racism. This research paper examines the extent to which ‘everyday racism’ is both a by-product of and a critical ingredient in perpetuating structural racism, using Toronto’s taxi industry as a case study. Drawing on interviews from 18 fulltime taxi drivers who identified as racialized groups and were born outside of Canada, it describes the familiar tensions associated with experiencing and responding to instances of racism in a precarious industry. In the absence of an association, anti-discrimination or workplace rights to protect the driver against racial abuse and harassment, drivers are forced to negotiate their responses on an individualized basis. Drivers linked everyday racism to both class position and structural racism within the industry. These findings strongly demonstrated inadequate policies to protect drivers from everyday racism in the workplace as a result of both structural racism and a neo-liberal climate. This warrants further inquiry as Toronto’s taxi industry is a major employer of racialized, immigrant men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».