Rodrigo Carelli, Patrick Cingolani et Donna Kesselman, Les travailleurs des plateformes numériques : regards interdisciplinaires, (Teseo), 2022 : https://www.teseopress.com/lestravailleursdesplateformesnumeriques/
Bibliographic record
Abstract
Introduction 1L'ouvrage collectif et interdisciplinaire de Carelli et al. (2022) prend pour objet d'étude le travail de plateforme (partie 1) et plus précisément la figure émergente du chauffeur de VTC 1 (partie 2).Sous les prismes du droit, de l'économie et de la sociologie, les auteur.e.s scrutent les recompositions des relations d'emploi et de travail qui ont suivi le développement rapide et massif des plateformes de travail à la demande.Plus précisément, ils et elles mobilisent, tout en le questionnant, le concept de « zones grises d'emploi et de travail ».Nous verrons que les acceptions et usages du concept sont divers, au sein même de cet ouvrage.Dans un premier temps, on peut simplement indiquer qu'il permet d'interroger la pertinence des catégories binaires de salariat et d'indépendance (ou de travail salarié et travail indépendant).2 Finalement, la question centrale de l'ouvrage est la suivante : le modèle spécifique de relations du travail mis en place par les plateformes numériques constitue-t-il un changement de paradigme qui commande de dépasser le modèle salarial de régulation du travail, ou est-il une simple évolution du mode d'accumulation capitaliste comme il en a connu régulièrement depuis son émergence ?Autrement dit, les zones grises que font surgir les plateformes aux frontières de l'emploi salarié et indépendant sont-elles Rodrigo Carelli, Patrick
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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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.013 |
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".