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Enregistrement W4412910486 · doi:10.1080/17450101.2025.2532399

Food warriors: app-based delivery on electric micromobilities

2025· article· en· W4412910486 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMobilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile appsBusinessAdvertisingComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric micromobilities (EMMs), including electric bikes, standup kick-style electric scooters, and electric unicycles are highly efficient and low impact modes for urban food delivery. However, the mobility they and their associated algorithmic platforms afford is implicated in a set of work practices and relations that reinforce precarious employment outcomes. Our interviews, observational and autoethnographic research in Vancouver, Canada, revealed that food delivery platforms promise flexibility and high earnings while motivating workers to toil for variable and low wages and engage in high-risk behaviour. We focused on food delivery workers using EMMs because barriers to accessing an EMM are lower than for a car, while affording greater mobility on congested city streets, incurring no parking fees, and delivering zero emission operation. However, ostensibly low financial barriers to entry mask the requirement for considerable knowledge of, and navigational skills within, the physical and virtual environments that workers must master to resist the control exercised by platforms (apps) in an intensely competitive playing field. App-based food delivery using EMMs implicates workers in a game that requires upfront investment, skill and the navigation of risk. It is a stacked game, in which mostly the house wins.

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 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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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