MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402576218 · doi:10.1177/08969205241279868

On-Demand and Marketplace Platforms: Gig Care Work Conditions on Two Digital Labour Platform Care Models

2024· article· en· W4402576218 sur OpenAlexafffundabout
Pamela Hopwood, Ellen MacEachen, Ivy Lynn Bourgeault, Carrie McAiney, Basak Yanar, Abbey Davis

Notice bibliographique

RevueCritical Sociology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthResearch Institute for AgingUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGig economyWork (physics)Care workBusinessLabour economicsEconomicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With worker shortages and the need for care workers projected to grow, personal care work through digital labour platforms (DLPs) is important to understand. This paper considers DLPs used by gig care workers providing personal care in Ontario, Canada. We recruited 20 women gig care workers for interviews. We examined socio-technical processes such as signing up on platforms, creating profiles, and searching for jobs. We draw on Institutional Ethnography to study the actual work on the following two DLP models: marketplace and on-demand. Marcusean theory provides a lens for the critical examination of DLP care work. We found job inequity between DLPs operating in the homecare sector, compared to DPs used in institutional settings. Jobs had disparate quality between the two platform types. Workers on both DLP types remained vulnerable to fluctuations in demand and had limited social security protections, and both models of DLP institutionalised precarity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical SociologyMême sujetDigital Economy and Work TransformationTravaux en français237 207