SPATIAL SHIFTS, WORKER RIFTS: LABOUR CONTROL AND RESISTANCE AMONG MIGRANT REMOTE WORKERS IN NORTHEASTERN ONTARIO AND THE MARITIMES
Notice bibliographique
Résumé
The rise of remote work during and after the COVID-19 pandemic drove many workers to migrate from large metropolitan areas to smaller, more rural regions, enabled by the detachment of work from the physical office. Using interview data from 27 Canadian remote workers who migrated to northeastern Ontario or the Maritimes between 2020-2024, this study contributes to the larger body of remote work literature by investigating how working remotely, and at a distance, affects labour control and resistance dynamics. This thesis contributes a worker-centered perspective to remote work literature, which is often shaped by a productivity bias rooted in employer-focused fields. It also fills key gaps by exploring effects of internal migration on control and resistance among white-collar, non-unionized remote workers—topics that remain largely underexamined. Data from participant interviews yielded several key insights about migrant remote workers. They often use spatial distance as a tool to avoid employer control. However, their employers also utilize remote workplace technologies to increase surveillance and exert casual control from afar. Many migrant remote workers also indicate that when their spatial autonomy is threatened, they may respond with acts of individual or collective resistance. Finally, while many workers describe feeling highly productive and “in control” of their work, these accounts reveal a fallacy in perceived control, as this sense of autonomy often masks deeper forms of employer oversight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».