Digital Gig Work Under Unstable Energy Infrastructures: Invisible Workarounds and Alternative Imaginaries
Notice bibliographique
Résumé
Digital upskilling and remote work are frequently presented as pathways for displaced communities who face political, economic crises and employment barriers. The viability and stability of available energy infrastructures for these communities is critical to the long-term success of these proposed job trajectories. In this paper, we investigate how 17 Syrian refugees living in Lebanon navigate their local unstable energy infrastructures to conduct digital gig work and receive digital training. We found that digital gig work and training are workarounds to the political and social inaccessibility of local labor markets for refugees and that participants rely on a series of material energy strategies to optimize their electricity access. We argue that to support refugees conducting digital gig work and training, we must recognize and account for ecological, social, and technological limitations and frailties in the development of technological solutions and draw our attention to how infrastructures are perpetually undergoing processes of breakdown, repair, and renewal. We argue that this attention to ongoing transformation and renewal creates new opportunities for productive and creative reconfiguration as well as modes through which CSCW may intervene in unstable energy contexts. From this perspective, we emphasize the importance of better resourcing displaced communities with information regarding energy access and supporting them in establishing and strengthening their own visions for alternative energy systems and employment pathways.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».