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Enregistrement W4409405462 · doi:10.1177/01979183251328983

A Fine Balance: Exploring Job Quality in Platform Work Between Migrants and Nonmigrants

2025· article· en· W4409405462 sur OpenAlexaffabout
Georgiana Mathurin, Laura Lam, Souhail Al-Alaoui, Anna Triandafyllidou

Notice bibliographique

RevueInternational Migration Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Balance (ability)Work (physics)Demographic economicsPsychologyEconomicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migrants’ engagement in digital platform work is pervasive in many cities around the world and certainly in Canada's metropoles (Toronto, Vancouver, and Montreal). While highly precarious, platform work has been shown to offer pathways into labor market integration for newly arrived migrants. Based on 62 qualitative interviews with digital platform workers, this article compares the work experiences of newcomers, settled migrants and nonmigrants engaged in platform work in Canada's three largest cities. The study examines how the different stages of their immigration journey shape the ways in which migrants (versus non migrants) perceive and evaluate their engagement in digital platforms. Satisfying urgent needs, achieving stability and allowing for personal development are three key elements that emerge from this study. These findings invite us to consider what are the main elements in current notions of “quality work” among migrants and nonmigrants and to consider how platforms shape broader labor market integration processes

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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