The Tripartite Bargaining Model: The Struggle to Organise Migrant Farmworkers
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation analyses the issues concerning strategies for improving the working and living conditions of migrant farmworkers in the United States and Canada. By comparing the tripartite and sharecropping models in commercial agriculture, it is demonstrated that unionisation and three-way collective bargaining are efficient and proven techniques for increasing workplace standards for migrant farmworkers. The tripartitc model separates agriculture into three discernable actors: food corporations, growers and farmworkers. While some agricultural sectors are dominated by corporate entities which combine both production and processing operations, other sectors such as cucumbers and tomatoes are characterised by large processing corporations which are supplied by commercial growers. Without the presence of food corporations in collective bargaining, many growers are unable to provide for better working conditions for migrant farmworkers. The Farm Labor Organizing Committee (FLOC) has significantly established the only tripartite labour relations framework in North American agriculture. FLOC has used commercial boycotts for more than two decades, in order to pressure food corporations to participate in collective bargaining with migrant farmworkers. The union is presently conducting a national boycott of the Mt. Olive Pickle Company in North Carolina, a campaign which aims to bring the company to the bargaining table and to put an end to the sharecropping model in the state's cucumber industry.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».