La place occupée par les plateformes numériques de travail dans le parcours d’intégration socioprofessionnelle des nouveaux·elles arrivant·e·s au Québec : enquête exploratoire auprès des travailleur·euse·s de livraison de nourriture
Bibliographic record
Abstract
En raison de certaines barrières structurelles d’accès à l’emploi qu’elles rencontrent, plusieurs personnes immigrantes nouvellement arrivées sont reléguées vers les emplois faiblement rémunérés et dits « peu qualifiés ». Dans le prolongement de ces dynamiques, des études montrent que les personnes issues de l’immigration sont surreprésentées au sein des plateformes numériques de travail, une forme d’emploi précaire en raison notamment des faibles salaires octroyés et de l’imposition d’un statut de travailleur autonome limitant l’accès à différents régimes de protections sociales. Malgré ce constat, peu d’études québécoises et canadiennes ont exploré le lien entre l’intégration socioprofessionnelle des personnes immigrantes et le travail de plateformes. À partir d’entretiens semi-dirigés réalisés auprès de 17 travailleur·euse·s de plateformes numériques de livraison de nourriture, ce mémoire s’interroge sur la place qu’occupent ces plateformes dans le parcours d’intégration socioprofessionnelle des nouveaux·elles arrivant·e·s au Québec. Les résultats de cette enquête exploratoire portent à adopter un regard nuancé sur la situation des personnes immigrantes nouvellement arrivées et travailleur·se·s de plateformes. Malgré leur haut niveau de diplomation et leurs expériences de travail antérieures, la majorité des participant·e·s n’était pas parvenue à occuper un emploi correspondant à leurs qualifications et à leurs attentes dans les mois et les années suivant leur arrivée au Québec. Avant de travailler sur les plateformes, ils et elles s’étaient d’abord tourné·e·s vers le travail salarié déqualifiant, faiblement rémunéré et qui les exposait à plusieurs contraintes de travail. En dépit des conditions de travail précaires offertes et des nombreuses insatisfactions exprimées par les participant·e·s, les plateformes numériques de travail représentent néanmoins une alternative avantageuse puisqu’elles s’accompagnent parfois d’une meilleure rémunération, d’un moindre effort physique, ainsi que d’un plus grand contrôle sur les heures et horaires de travail. Pour l’ensemble des participant·e·s, le travail de plateforme constitue une activité temporaire et s’inscrit plus largement dans des projets professionnels et migratoires – dans le cas des résident·e·s temporaires -, mais aussi dans un contexte marqué par la pandémie de COVID-19. Le passage au travail de plateforme constitue une forme de stratégie mobilisée par les participant·e·s pour surmonter les différentes contraintes – économiques, conciliation des sphères de vie, statut migratoire restrictif - rencontrées dans le cadre de leur parcours d’intégration socioprofessionnelle et faciliter le passage à une situation favorable.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 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".