MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404172538 · doi:10.1145/3686999

El costo de la independencia: Latino house-cleaners in Technology-Mediated Labour Markets

2024· article· en· W4404172538 sur OpenAlexaffabout
Isabella Jaimes Rodríguez, Adrian Petterson, Olivia Doggett, Priyank Chandra

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityImmigrationFlexibility (engineering)PrecarityIdentity (music)Collective actionWork (physics)SociologyPolitical scienceGender studiesEngineeringEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the interplay between identity, collective action, and digital marketplaces among Latino house-cleaners in Toronto. Domestic work, such as house-cleaning, has traditionally been devalued, gendered, and delegated to marginalised immigrant populations. The informal nature of house-cleaning work, also introduces precarity, vulnerabilities and potential avenues of exploitation. Drawing on 19 interviews with Latino house-cleaners, the paper underscores how identity shapes experiences and strategies in the labour markets. We find that Latino house-cleaners prefer to use asynchronous digital marketplaces, such as social media commerce groups and online classified advertisement websites, as the platforms provides flexibility and control over their labour outcomes. The paper further delves into how group identities online - such as being Latino and women - foster collective action and solidarity. The paper provides insights on how we can support the needs support the challenges and needs of immigrant domestic workers in technology-mediated labour markets.

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)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ACM on Human-Computer InteractionMême sujetDigital Economy and Work TransformationTravaux en français237 207