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Enregistrement W1543817424 · doi:10.54648/ijcl2010025

Military Unionism and the Management of Employee Relations within the Armed Forces: A Comparative Perspective

2010· article· en· W1543817424 sur OpenAlexaboutno aff
Lindy Heinecken

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Labour Law and Industrial Relations · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremiseIndustrial relationsLoyaltyPolitical sciencePerspective (graphical)LawPolitical economyDecreeLaw and economicsSociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many find the prospect of military unions totally inimical to the nature and functioning of the armed forces. Yet, a number of countries allow some form of military unionism, while others vehemently resist any form of independent union based on the premise that this undermines discipline, cohesion, and loyalty. This article examines how four different countries – the United Kingdom, Canada, South Africa, and Germany – have dealt with the issue of military unionism. The British Armed Forces, like many other English-speaking countries, have tended to approach employee relations from a typically unitarist position, which translates into union suppression or avoidance. The Canadian Armed Forces opted to circumvent the need for a military union by adopting a more human relations or neo-unitarist approach to employee relations. In South Africa, the military has been obliged by legal decree to accept a more pluralist dispensation, which has led to an overtly confrontational employment relationship. In Germany, where a union-like professional association exists, the approach has been more cooperative, even corporatist, typifying the European experience and philosophy towards unions, even in the military. In analysing the management of employee relations from these different typologies, the implications of union avoidance and acceptance within the armed forces are evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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