From Trucking to Logging: How Translation Practices Shape Digital Control
Notice bibliographique
Résumé
Organizations increasingly rely on digital data and algorithmic technologies to control workers. Most empirical accounts of this phenomenon focus on digital platforms, contexts where digital data such as geolocation and customer ratings effectively ‘stand in’ for reality. As a result, less is known about how digital control unfolds in contexts that require workers to engage in translation practices - situated and materially mediated efforts to represent physical labor into digital data. To investigate this issue, we conducted a 24-month ethnography of a logistics organization in the truck transportation industry. In this setting, workers such as truck drivers, dispatchers, material handlers, and customer service agents continuously engage in translation practices to ensure that flows of merchandise across space and time remain successfully aligned with digital representations. We found that actors engaged in two sets of translation practices: digitizing the physical, where physical phenomena were translated into digital data through algorithmic manipulations, and physicalizing the digital, where physical phenomena were reconstructed from digital data, often using photos and text. These practices enabled the digitization of physical phenomena across increasing spatial and temporal scales: actions, events, and work processes. In the realm of actions, control was brittle: hard in coercive measures yet prone to breakdowns. Conversely, as the scale of physical phenomena grew, control became more ductile: less coercive yet harder to break. This is because the continuous involvement in translation practices sustained the internalization of two normative expectations: a ‘continuous improvement’ mindset and constant accountability. By explaining the role of translation practices and the importance of scale in shaping digital control, this study provides two important theoretical contributions to the literature on digital control.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».