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Enregistrement W1508382294 · doi:10.56105/cjsae.v20i2.1109

Technological change, learning, and capitalist globalization: outsourcing step-by-step in the Canadian public sector

2007· article· en· W1508382294 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter H. Sawchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationOutsourcingPublic sectorTechnological changeEconomic systemPolitical sciencePolitical economySociologyBusinessMarket economyEconomicsEconomyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on original interviews (n=70) and survey research (n=336) on technological change in Canadian public sector welfare work, this article explores the role of work design and change, with an emphasis on the political economic dimensions of centralized and localized knowledge systems, cooperation, and worker resistance. While it is necessary first to establish how it is that work and technological design are interwoven with learning responses, the article concludes with a discussion of implications concerning public sector work transformation and, ultimately, the capacity for the state to outsource public services. Résumé Dessinant sur l’entrevue originale (n=70) et la recherche d’aperçu (n=336) sur le changement technologique du travail canadien d’assistance sociale de secteur public, cet article explore le rôle de la stylique et le changement avec une emphase sur les dimensions économiques politiques des systèmes de la connaissance, de la coopération et de la résistance centralisés et localisés d’ouvrier. Tandis qu’il est nécessaire de d’abord établissez comment c’est que le travail et la conception technologique sont entrelacés avec des réponses d’étude, l’article conclut avec une discussion des implications au sujet de la transformation de travail de secteur public et, finalement, de la capacité pour que l’état externalise des services publics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0210,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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