Road to nowhere or to somewhere? Migrant pathways in platform work in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada boasts some of the most highly educated migrants in the world, but it is well recognised that these migrants face many labour market barriers to gainful employment despite their experience and qualification. Administrative data indicate that the proportion of gig workers is considerably higher among migrants, yet little is known about the various perceived and desired pathways of migrants who choose to pursue platform work. In this inductive, qualitative study, we interviewed 35 platform workers in Canada regarding why and how they turned to such forms of work and how it fits their overall plans for integrating into the Canadian labour market. Adopting a grounded theory approach, we found six pathways into platform work ranging from those who feel in control of the situation as a means to an end, to those who feel trapped in it, unable to find alternatives. We question how these pathways relate to macro factors (e.g. immigration status, professional status), meso factors (e.g. education and skills, networks) or micro factors (e.g. stage in life cycle, aspirations). In our analysis, we consider the critical insights offered by scholars on racial and platform capitalism in understanding the factors impacting migrants’ pathways into platform work in Canada. Our findings suggest that these structural inequalities are further perpetuated within platform work, even though in theory Canada's immigration system is merit-based with emphasis on high human capital. Migrants’ engagement in platform work is a piece of a larger puzzle of segmented labour markets.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».