"So Far From God, so Close to the United States", and yet…: Unexpected Differences in Modern Retail Jobs Between Mexico and the United States
Bibliographic record
Abstract
La grande distribution moderne a créé une quantité importante d’emplois de premier échelon, dont beaucoup sont à bas salaire, au Mexique comme aux États-Unis d’Amérique. Les structures et pratiques d’emploi du secteur composent des données importantes des processus qui créent et reproduisent les inégalités dans une économie. Grace à une étude internationale comparative, l’article explore le rôle des institutions et normes sociétales (liées et non-liées au travail) dans le domaine de la qualité des emplois. L’article compare les processus qui forment les emplois dans la grande distribution moderne de ces deux pays et s’appuie sur des études de terrain conduites durant les neuf dernières années. Les points de comparaison sont les trois dimensions de la qualité d’emploi : les heures de travail; les structures de rémunération; et la mobilité interne et externe. L’article montre que les institutions ont une empreinte visible sur les caractéristiques d’emploi dans la grande distribution. Les instances les plus simples consistent de cas où les institutions jouent directement sur l’emploi comme peut se voir avec les heures de travail. Cependant, les effets institutionnels indirects importent aussi, particulièrement ceux qui concernent les institutions de reproduction de la force de travail, telles que les systèmes de garde d’enfant ou les normes liées au rôle maternel dans l’éducation des enfants. Néanmoins, il reste encore une marge de manœuvre ample pour les choix et l’expérimentation de la part des managers de la grande distribution des deux pays.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".