What Happens When the Gig is Up? Gig Work Experiences and Future Career Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increasing popularity of gig work, relatively little is known about how such work experiences may influence future career trajectories. We explore employment signals associated with gig work histories to gain some understanding of the mechanisms accounting for these signals. We carry out two survey experiments that simulate the hiring decisions of jobseekers with differing gig work histories to examine the labor market signals associated with gig work and the extent to which gig work experiences are (more) less preferred to standard employment histories. The findings of study 1 reveal that for lower skilled jobs (i.e., the delivery driver) gig work experience is not perceived as inferior, nor does it impede employment prospects in the traditional labor market. However, for jobs requiring higher levels of education and/or skill (i.e. the retail manager and the graphic designer), a candidate with standard employment plus a gig work side-hustle is perceived qualitatively the same, but those with only gig work experience, even that which makes use of similar skillsets, are perceived as less desirable. Furthermore, we find that perceptions of lower human capital and a negative signal mediate the relationship between gig work experiences and the decision to hire the applicant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».