<b>Amazon’s distribution space: constructing a ‘labour fix’ through digital Taylorism and corporate Keynesianism</b>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amazon is one of the largest e-commerce corporations in the world and has built a reputation for fast, low-cost service. To rapidly and efficiently move goods from production to consumption, however, Amazon relies on a logistics network that entails significant investments in infrastructure (physical and human) and these investments present a challenge for capital accumulation. In this paper, I examine the labour practices that Amazon employs within its distribution work spaces to address this challenge. The analysis is based on a case study of Amazon’s distribution facilities (fulfilment centres and delivery stations) in Montreal, Quebec. It draws on ethnographic research as a community organizer and semi-structured interviews with workers (present and former), trade union representatives and public policy experts to identify Amazon’s key strategies. Building on past studies on the platform economy, I illustrate how Amazon relies on ‘digital Taylorism’ (Staab & Nachtwey, 2016), involving the use of digital technologies to structure and control the labour process and surveil workers, as a key strategy. However, I further illustrate how Amazon seeks to balance the harmful effects of digital Taylorism with what I term ‘corporate keynesianism’ (i.e., social welfare benefits) to attain a ‘labour fix’, i.e., the steady supply of precarious, compliant labour needed to sustain the logistics machine.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».