Performing the future of work: Examining discourses of the future of work and the ideal worker through event ethnographies
Notice bibliographique
Résumé
• The future of work is characterized by a plurality of competing imaginaries. • Spaces and events stage performances of expertise that shape imaginaries about the future of work. • Imaginaries of the future of work construct discourses about the 'ideal' worker. • Visions of the 'ideal' worker prioritize qualities such as flexibility and continuous skills upgrading over other factors. The future of work is a multifaceted subject, addressed in academic research, policy, and industry or business contexts. It is often depicted by different imaginaries about the potential impact of new technologies on work. In this paper, I argue that the portrayal of the ideal worker in future of work discourses continues to shift the burden of responding to an uncertain future of work onto the individual. I accomplish this by examining the discourse of the future of work and expertise performances through an event ethnography involving attendance at three major industry conferences, as well as through analyses of four Massive Open Online Courses (MOOCs) on the future of work. In the specific and localized character of the conferences and MOOCs, the idealized worker was framed as flexible, autonomous, resilient, emotionally intelligent, and proficient in using modern AI. These framings reinforce a narrow set of ideal worker norms, limiting which types of work and workers are seen as part of the future of work, and often shift the burden of adapting to structural challenges onto the workers themselves. Ultimately, I contend that researchers, policy makers, and industry must critically examine the discursive and spatial imaginaries shaping the future of work to better understand its uneven and unpredictable impacts across society. Overall, this research contributes to understanding the politics of the future of work, as well as the potential and limitations of researching events and online spaces within the context of economic and labour geographies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».