Le contrôle du travail sur les plateformes numériques : le cas de l'assistance virtuelle
Bibliographic record
Abstract
Les plateformes numériques de travail permettent à des travailleurs et travailleuses de vendre leurs services en ligne. En croissance constante depuis les dernières années (Bureau international du travail, 2021 : 52), les caractéristiques de ce type d'activité s'étendent maintenant à d'autres types d'emplois salariés (Johanston et al., 2021 : 9). L'objectif de ce mémoire est de mieux comprendre le contrôle du travail dans ces relations triangulaires impliquant travailleurs et travailleuses, clientèle et plateforme. Plus précisément, nous cherchons à savoir comment et par quelle/s partie/s à la relation triangulaire s'exerce le contrôle du travail d'assistance virtuelle vendu sur une plateforme numérique de type marché. En utilisant une approche matérialiste, plus précisément la Labour Process Theory, nous avons documenté l'activité d'assistantes virtuelles identifiées comme canadiennes sur la plateforme Upwork, ici considérée comme un point de production digital. Cette étude de cas s'appuie sur un protocole de recherche mixte basé sur l'observation participante, l'analyse de contrats de travail, des entrevues semi-dirigées et des journaux de bord. Nos résultats, basés sur sept entrevues, 28 contrats et autant de journaux de bord, révèlent que l'assistance virtuelle sur Upwork est caractérisée par des mandats et des conditions de travail et d'emploi imprévisibles. Pour résoudre ces flous et performer sur ce marché, il est essentiel d'accomplir six modalités de travail invisible : de cumul, de recherche de contrats, de développement professionnel, de communication, de gestion de la réputation et émotionnel. Différentes ressources frontières, outils digitaux qui structurent la plateforme, seront utilisées par la clientèle et par Upwork afin de diriger, évaluer et discipliner (Kellogg et al. : 2020 : 380) les assistantes virtuelles. Est ainsi constitué un système sociotechnique, basé sur l'utilisation synergétique de ces ressources, dont la finalité est un autocontrôle de la travailleuse visant à assurer le respect des objectifs productifs de la clientèle et de la plateforme. La relation triangulaire est donc asymétrique et renouvèle les dynamiques d'exploitation présentes dans la relation salariale.
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 | 0.007 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".