La rémunération du micro-travail. Des CGU à la pratique de la micro-tâche
Bibliographic record
Abstract
L'étude est divisée en trois volets. Le premier est issu d'une recherche menée par une équipe de chercheurs répartis dans cinq pays (France, Belgique, Canada, Espagne, Italie, Royaume-Uni). Il s'agit d'analyser les conditions générales d'utilisation des plateformes de micro-tâche afin de repérer ce que les plateformes disent elles-mêmes de la contrepartie de la micro-tâche (ses appellations, les modes de détermination, les conditions d'octroi et de refus, etc.). Le second volet relate l'expérience inédite menée par l'auteur avec l'aide de plusieurs étudiants qui ont pratiqué les micro-tâches dans le dessein de recueillir les données réelles relatives à la rémunération et au pouvoir exercé par les plateformes. L'étude se termine par des considérations juridiques sur les obstacles à surmonter par le micro-travailleur qui entendrait faire reconnaitre que le montant dérisoire versé par la plateforme méconnaitrait la directive 2022/2041 du 19 octobre 2022 relative à des salaires minimaux adéquats dans l’Union européenne.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".