Navigating occupational balance and identity in the platform economy: Perspectives from immigrant workers
Notice bibliographique
Résumé
Gig work, or platform work, refers to short-term jobs acquired through digital platforms and constitutes a growing share of Canada’s economy (Jeon et al., Citation2021). Compared to Canadian-born individuals, immigrants make up a higher percentage of workers in the gig economy (Statistics Canada, Citation2024). There is a literature gap concerning how immigrants’ engagement in the gig economy shapes their occupational identity and sense of occupational balance. This study explores the experiences of immigrants working in the gig economy to develop an understanding of gig work through a perspective centering occupational, rather than economic, perspectives that are dominant in the literature. Using an instrumental case study approach, a secondary thematic analysis of 10 qualitative interviews with immigrants currently employed in different forms of gig work in Metro Vancouver, Canada was completed. Findings highlighted three main themes. First, a balancing act illustrates ways that gig work is often balanced with other occupations in participants’ lives given the flexibility and autonomy it offers. Second, shifting identities addresses how gig work helped participants navigate shifts to their identities following their immigration. Third, beyond the dollar discusses participants’ motivations for engaging in gig work beyond the income it generates. Gig work is nuanced and people’s motivations to engage in this type of employment are diverse. As immigrants experience a shift in their occupational identity and balance a variety of occupations, they may be drawn to this form of employment due to its unique characteristics and perceived benefits given other challenges they may face during their economic integration.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».