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Enregistrement W4415754541 · doi:10.1016/j.jsis.2025.101941

When digital platforms enter informal sectors: work formalization and institutional change

2025· article· en· W4415754541 sur OpenAlexaff
Isam Faik, Michelle Yah Ting Gwee, Felix Ter Chian Tan, Carmen Leong, Fithra Faisal Hastiadi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strategic Information Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Institutional logicCorporate governanceInformal sectorService (business)Digital ecosystemDigital Revolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• When entering informal sectors, digital platforms formalize work practices to make them amenable to the platform model. • To enable formalization, platforms engage in institutional changes to alter the sector’s dominant logic. • Platform-enabled formalization involves codifying interactions, standardizing practices, and controlling boundaries. • Platforms shift informal sectors from an informal market logic to a matchmaking logic, then to a service system logic. • The design and governance of digital platforms for informal sectors need to account for the effects of formalization processes. Digital platforms are undermining long-standing formal institutions for the organization of work. However, when they enter informal sectors, they contribute to the opposite effect by increasing the formalization of work activities. In this study, we investigate this hitherto unexamined phenomenon by drawing on a case study of Gojek, one of the largest digital platforms in Southeast Asia. We identify three main mechanisms through which the platform transformed work in an informal transportation sector to make it amenable to integration into their platform model: codifying market interactions, standardizing work practices, and controlling ecosystem boundaries. We develop an understanding of the institutional changes that supported the platform-enabled formalization by noting the shifts in the sector’s dominant institutional logic from an informal market logic to a matchmaking logic, then to a service system logic. We discuss the implications of these institutional changes for the platform and the workers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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