Turf wars: The livelihood and mobility frictions of motorbike taxi drivers on Hanoi's streets
Notice bibliographique
Résumé
In Vietnam's capital city Hanoi, the growing popularity of application based (app‐based) motorbike taxis has offered many inhabitants new opportunities to pursue a mobile livelihood with ride‐hailing platforms. Nonetheless, as this influx of app‐based drivers has hit the city's streets, specific livelihood and mobility frictions have emerged, notably with informal, ‘traditional’ motorbike taxi drivers, orxe ôm. In this paper we analyse these evolving sites and moments of friction and their impacts on driver livelihoods and mobilities for both driver groups. We draw conceptually on debates regarding mobility, platform economies, and urban livelihoods, while specifically interrogating the concept of friction to highlight three possible analytical applications. Methodologically, we interpret static and ride‐along interviews completed with over 130 drivers. We highlight a range of tactics ‘traditional’ and app‐based motorbike taxi drivers have employed to respond to rising frictions, defend their ‘turf’, and maintain their street‐based livelihoods. Driver responses reveal differing access to distinctive forms of social capital and social networks, and contrasting levels of agency regarding their mobilities. By conceptually teasing apart the notion of friction, we wish to expand and deepen understandings of the experiences of vulnerability, precarity, and other impacts of platformisation for different motorbike taxi driver cohorts.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».