Management algorithmique et dépendance économique d’une main-d’œuvre racisée
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Alors que les chauffeurs Uber sont des travailleurs indépendants présumés qui bénéficient théoriquement d’une forte autonomie au travail, ils se voient soumis à une nouvelle forme de contrôle exercé par la plateforme. Le management algorithmique combine ainsi des instruments de pouvoir relevant de la logique disciplinaire et de la logique gouvernementale pour orienter leurs comportements. S’appuyant sur une enquête réalisée auprès de chauffeurs à Paris, Londres et Montréal, cet article se propose d’appréhender la manière dont se manifeste concrètement ce management algorithmique, les ressorts de son efficacité, mais également les résistances que les chauffeurs sont susceptibles de lui opposer. Il démontre ainsi que son efficacité ne repose pas tant sur les caractéristiques techniques des dispositifs mis en œuvre que sur la dépendance économique à la plateforme d’une main-d’œuvre racisée.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 it