“Tax Amazon, Not Working People”: Left Populism and Labor Organizing in Seattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the role of labor and community left populist organizing in the Tax Amazon campaign based in Seattle, WA, USA. As a case study within a larger project that examines manifestations of both right-wing and left-wing populism in urban spaces, the paper presents a lens through which urban populism may be examined in relation to new forms of labor organizing, with a specific focus on the dynamics of left populist resistance. The Tax Amazon campaign is situated within a longer trajectory of contemporary left populist organizing in Seattle. Emerging from a previous campaign that resulted in Seattle City Council instituting a $15 minimum wage, the Tax Amazon campaign brought together labor and community organizations to pressure Seattle City Council to introduce a corporate tax to generate funding for affordable housing initiatives. The campaign was met with resistance from the local business community, as well as some local trade unions. Being a leading corporate figure in this opposition, Amazon emerged as a key target of the left populist campaign. Through this study, we ask, what role did labor-community coalitions play in shaping the emergence of a broader left populist politics at the municipal scale in Seattle? Building from the experience of the Tax Amazon campaign, the paper reflects on the dynamics of resistance to corporate power through labor- and community-based left populist organizing. Reflecting a shift in U.S. politics at the municipal scale, Seattle offers a key case through which to assess whether and how urban populism may give rise to new forms of labor organizing. The paper also considers the ways in which the simultaneity of the Tax Amazon campaign and the Movement for Black Lives to ‘Defund the Police’ expanded the scope of political demands in the context of Seattle’s racialized urban precarity. In its conclusion, the paper draws from the analysis to reflect on both the broader prospects and limitations of left populist organising.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».