Sustaining urban labour markets: Situating migration and domestic work in India's ‘gig’ economy
Notice bibliographique
Résumé
The domestic work sector in India has been absorbing an overwhelming proportion of workers who migrate from rural and semi-urban spaces to cities for employment. The supply of workers is driven by multiple unregulated intermediaries, which expose them to multiple modes of exploitation before and after the point of placement. We compare digital platforms, which have recently entered the sector as intermediaries, to traditional placement agencies as pathways to livelihood opportunities in the domestic work sector. We shed light on the placement routes for domestic workers in the platform economy by comparing it with the larger informalised domestic work sector. We also compare the impact of different types of digital platforms and traditional intermediaries on migrant workers and the supply chain of migration. The analysis is based on qualitative inputs provided by domestic workers in two Indian cities – Delhi and Bengaluru as well as inputs from platforms, unions and government agencies. This primary data when situated in the context of traditional modes of intermediation presents the inadequacies of platforms in overcoming the challenges of the institutional ecosystem for migrant domestic workers. We conclude that the histories of intermediaries and work arrangements in domestic work continue to shape the position of migrants in the platform economy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».