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Enregistrement W4407301865 · doi:10.1007/s10551-025-05953-7

The Child Labor in Social Media: Kidfluencers, Ethics of Care, and Exploitation

2025· article· en· W4407301865 sur OpenAlexafffund
Daniel R. Clark, Alisa B. Jno-Charles

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésBusiness ethicsQuality of Life ResearchSociologySocial mediaEthics of carePolitical sciencePublic relationsLawNursingPublic healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kidfluencing, a social media business in which children serve as primary influencers of audience opinions or behavior, is a rapidly growing entrepreneurial phenomenon where parents build enterprises around the likability and antics of their children. Proponents argue that kidfluencing is simply monetizing the existing antics of kids, critics argue that it is child labor. We explore the ethical implications of kidfluencing through the abductive lens of four leading kidfluencer cases—Ryan’s World, Vlad and Nicki, Ninja Kidz, and The Bucket List Family—in light of the United Nations Convention on the Rights of the Child. Through a comparative case analysis of these four highly successful kidfluencing channels, we demonstrate both the ethical challenges as well as the trade-offs between rewards and rights risks within kidfluencing. We develop a model of five fundamental threats to the rights and freedoms of children involved in social media influencing, proposing a framework by which parents, platforms, and policy-makers can assess and regulate this industry. In so doing, we make contributions to the literatures of child labor and the ethics of care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations18
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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