Conceptualizing E-Persona through self-branding strategies on Fiverr
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Technological advancement led to the emergence of an ‘Online Labor Market’ establishing non-conventional work relationships between individuals and clients. Despite the flexibility of work, Demirel and the team identified hierarchical positioning of gig workers into the Global North and South. Furthermore, the online labor market does not provide a meritocratic space for freelancers. Conversely, freelancers in different countries encounter symbolic violence . Likewise, Gussek and Wiesche also highlight the role of algorithmic management constituting power asymmetries such as geographical, racial and gender-based discrimination of freelancers. Munoz adds further that the algorithmic material agency also deconstructs the active representation of the freelancer’s self in a digital context termed as e-persona. Consequently, a freelancer performs strategies such as self-branding to participate in the visibility games of the Online Labor Market. This study investigated the Self-branding strategies performed by Pakistani freelancers to counter the nested precarities of visibility and power asymmetries operating on Fiverr. The data was collected in the form of an asynchronous online survey. The questions were designed to attain freelancers’ demographics, opinion and behavior. The responses were analyzed in the light of Dramaturgical theory to understand self-branding as a ‘manner’ or role taken by freelancers as actors. The findings revealed five major self-branding strategies considered pivotal for consistent performance and enhanced visibility in a freelance marketplace. Furthermore, the researchers were able to identify a career trajectory for freelancers in specific domains of service. The researchers encourage intensive research on digital labor platforms for an improved understanding of the online labor market.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle