Time Won’t Give Me Time: Intersections of Racialized and Gendered Organization of Work in Tech
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drawing on theories of gendered and racialized organizations and research on racialization and citizenship, we weave together an intersectional understanding of gendered racial meaning making in tech work. We focus on workers’ control over time, an important point of overlap between gendered and racialized organizations theories. Based on interviews with 85 tech workers who are either U.S. workers or Indian men in the United States with temporary non-immigrant visas (primarily H-1B visas), we examine the organization of work for tech workers with and without visa restrictions, focusing on control over time. We find that permanent U.S. engineers, mostly men, have considerably more control than Indian temporary workers, who have virtually none. U.S. managers have the most control, but because of the perception that they trade schedule control for less technical work, this work is feminized and devalued among engineers. Together, these conditions help to create a lower status, feminized managerial track and lower status, racialized but masculine technical track drafting the Indian workers in racially subordinated masculinity while preserving agency over time and status for technical workers with permanent legal status. These findings allow us to offer an intersectionally grounded revision of the abstract ideal worker concept.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle