Understanding the individual labor supply and wages on digital labor platforms: A microworker perspective
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of crowdsourcing as a new form of work has introduced a paradox among workers who receive small payments for piecemeal microwork yet continue to participate in microwork digital labor platforms (DLPs). To better understand what sustains microworkers’ participation, this study draws upon individual labor supply theory to quantitatively examine the impacts of microworkers’ motivations, perceptions, and preferences on their labor supply and wages. To explore the meaning of monetary rewards for microworkers, a qualitative inquiry explores microworkers’ spending patterns. Based on a survey of 306 microworkers on Amazon Mechanical Turk, our hierarchical regression analysis reveals that while individual motivations for monetary rewards, enjoyment, and microtime structure have some impact on the microwork labor supply and wages, their impact is limited. Our thematic analysis uncovers diverse meanings attached to microwork earnings. The two most noted are meeting subsistence needs and nonessential expenditures, both of which have positive effects on microwork wages. By investigating the elasticity of the microwork labor supply and wages and offering a nuanced understanding of monetary rewards, our study contributes to information management research on DLPs. Moreover, it provides practical insights for various stakeholders, including microworkers, requesters, and DLP operators. • Microworkers’ motivations have a limited impact on their labor supply and wages. • The motivation for monetary rewards is negatively associated with hourly wages. • Microworkers’ spending patterns reveal the qualitative nature of monetary rewards. • Subjective meanings of monetary rewards have positive effects on microwork wages.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».