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Enregistrement W4402605428 · doi:10.1080/23268743.2024.2393641

‘This is fucking nuts’: the role of payment intermediaries in structuring precarity and dependencies in platformized sex work

2024· article· en· W4402605428 sur OpenAlexaff
Rébecca Franco, Valerie Webber

Notice bibliographique

RevuePorn Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSociale en Geesteswetenschappen, NWONederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésStructuringPrecarityIntermediaryPaymentWork (physics)Sex workComputer scienceBusinessSociologyEngineeringBiologyWorld Wide WebFinanceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the impact of governance developed and enforced by payment intermediaries on the working conditions of performers working on adult labour platforms. At the level of the payment infastructure, credit card networks Visa and Mastercard and payment processors set requirements for (adult) platforms on allowable content and how this should be moderated and verified. These rules are subsequently implemented by adult platforms. Based on interviews with 16 industry insiders, fieldwork, document analysis, and a survey amongst 117 online sex workers, the article demonstrates the impact of development and enforcement of these rules on sex workers. We argue that the rules set by payment intermediaries structure the industry in a way that prioritizes the interests of platforms over performers. These dynamics reinforce the already unequal labour relationship between platforms and performers, both by increasing the dependencies of performers on adult platforms and by creating content guidelines, content moderation, and consent verification systems that defer the risks onto performers. Sex workers experience substantial (financial) uncertainty and precarity, which is structured unequally. In particular, they contend with reduced opportunities for stable income, exacerbated health conditions, and increased reliance on third parties and undesired forms of work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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