Bibliographic record
Abstract
L’impact des plateformes numériques sur la structure de l’emploi et les conditions de travail a largement été étudié dans la recherche académique. Cependant, il existe relativement peu d’études portant sur l’agentivité et la subjectivité des travailleurs dans l’économie des plateformes. Prenant pour point de départ les livreurs de repas à domicile en Chine, cet article présente un compte rendu fondé sur des données empiriques et théoriques de la performance de l’agentivité des travailleurs du secteur de la livraison. Nous utilisons la notion d’agentivité contingente afin de mettre en évidence les actions appropriées, diverses et actuelles, élaborées et mises en œuvre habilement par les travailleurs pour exercer leur agentivité dans une situation structurellement vulnérable, inhérente à leur activité professionnelle et à leurs relations de travail. Alors que l’agentivité dans la pratique est toujours contingente et fluctuante, nous conceptualisons cette notion afin de rendre intelligibles les multiples facteurs qui ont modifié la position des travailleurs et ont donc contribué à cette contingence ; ce faisant, nous mettons en lumière les influences réciproques entre l’agentivité des travailleurs et le caractère instable et insaisissable du capitalisme de plateforme. Cet article conclut en examinant les implications de l’agentivité contingente des travailleurs en matière de politique du travail.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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".