On-Demand Work in the Gig Economy: The Experience of Young Immigrants in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the labor market primarily affect young people, and new forms of work associated with the Gig economy and the “uberization” phenomenon have significant impacts on young workers, particularly young immigrants. This results in major consequences in terms of job precarity and engagement, or new forms of engagement in work and employment. The prevalence of precarious employment affects all young people, but especially young immigrants or those from immigrant families. Our aim was to analyze this employment situation which manifests itself in specific sectors like digital mobility and delivery services, which we have studied. Our theoretical framework is based on labor market segmentation, and refers to issues of precarity and access to the labor market, particularly the debate about whether precarious jobs serve as bridges to better employment or traps that do not allow access to permanent or at least regular employment. The research method is qualitative, based on 22 interviews, with 17 men and 5 women, as there is a predominance of men in these jobs. The results show that this on-demand employment situation leads to limited work engagement, as this type of job is seen not only as temporary but also unlikely to serve as a “bridge” to better employment and professional integration, resulting in some disengagement among young people who take these jobs during their studies and early attempts to enter the labor market.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».