Time-Based Stress and Procedural Justice: Can Transparency Mitigate the Effects of Algorithmic Compensation in Gig Work?
Notice bibliographique
Résumé
The gig economy has led to a new management style, using algorithms to automate managerial decisions. Algorithmic management has aroused the interest of researchers, particularly regarding the prevalence of precarious working conditions and the health issues related to gig work. Despite algorithmically driven remuneration mechanisms' influence on work conditions, few studies have focused on the compensation dimension of algorithmic management. We investigate the effects of algorithmic compensation on gig workers in relation to perceptions of procedural justice and time-based stress, two important predictors of work-related health problems. Also, this study examines the moderating effect of algorithmic transparency in these relationships. Survey data were collected from 962 gig workers via a research panel. The results of hierarchical multiple regression analysis show that the degree of exposure to algorithmic compensation is positively related to time-based stress. However, contrary to our expectations, algorithmic compensation is also positively associated with procedural justice perceptions and our results indicate that this relation is enhanced at higher levels of perceived algorithmic transparency. Furthermore, transparency does not play a role in the relationship between algorithmic compensation and time-based stress. These findings suggest that perceived algorithmic transparency makes algorithmic compensation even fairer but does not appear to make it less stressful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».