Trade Unions and Workplace Training
Notice bibliographique
Résumé
1.Introduction: Trade Unions and Vocational Education and Training in Theory and Practice Richard Cooney and Mark Stuart Part 1: The Theory and Practice of Unions and Training 2. Conceptualising Employee Voice on Workplace Training Provision and Employability in Britain: An Emergent Process Helen Rainbird 3. The Dimensions of Union Interest in Training: Trade Unions and Workplace Training in Australia Richard Cooney Part 2: Unions, Training and Social Institutions 4. Moving Beyond the Rhetoric? Unions and Training in Canada: Challenges and Policy Perspectives Jean Charest 5. Trade Unions and Workplace Training in France: Social Partners and VET Francoise Le Deist and Jonathan Winterton 6. The Shifting Role of Trade Unions in the German VET System Vera Trappmann 7. Trade Union Involvement in Lifelong Learning in Norway Berit Kvalsvik Teige and Mark Stuart Part 3: Training and Union Renewal 8. American Unions and the Institutionalisation of Workplace Learning: Innovations for New Work Systems and Labor Movement Renewal Daniel Marschall 9. Social Dialogue or State Monologue? The Role of Unions in the UK Learning and Skills System Bert Clough. Notes on Contributors. Notes. Index
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».