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Enregistrement W1581788861 · doi:10.7202/1024212ar

Learning in Struggle: Argentina’s New Worker Cooperatives as Transformative Learning Organizations

2014· article· en· W1581788861 sur OpenAlexaffvenue
Marcelo Vieta

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningCapitalismPoliticsSociologyBusinessPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers Argentina’sempresas recuperadas por sus trabajadores(worker-recuperated enterprises, or ERTs) astransformative learning organizations. ERTs are illustrative of how workers’ conversions of capitalist firms into worker cooperatives—especially conversions emerging from troubled firms and in moments of deep socio-economic crises—transform workers (from managed employees to self-managed workers), work organizations (from capitalist businesses to labour-managed firms), and communities (from depleted to revitalized and self-provisioning localities). Theoretically, the study is grounded in class-struggle, workplace learning, and social action learning approaches. These theoretical perspectives help the study work through how workplace conversions by workers, when converting troubled investor-owned or proprietary firms into worker coops, act as catalysts for contesting workplace exploitation and capitalist crises, while also beginning to move beyond them by forging new social relations of production and exchange. In the case of Argentina’s ERTs, crises in the political economy and micro-economic crises at the point of production during the collapse of the neoliberal model at the turn of the millennium heightened workers’ self-awareness of their situations of exploitation and motivated collective action. As a result, new worker cooperatives were created that also stimulated the social, cultural, and economic renewal of surrounding communities. The study’s research method relies on extended case studies of four diverse ERTs, which included ethnographic observation and in-depth interviews. Observations of daily workflows were conducted, as well as interviews and informal conversations with founding and newer ERT workers. In a more structured portion of the interview protocol, key-informants were asked to reflect on how they had personally changed after being involved in the ERT, and how production practices and involvement with the community had transformed in the process of conversion. The article concludes by outlining how worker, organizational, and community transformations emerge from workers’ processes ofinformal learningandlearning in struggleas they collectively strive to overcome macro- and micro-economic crises and learn to become cooperators. This learning, the study shows, occurs in two ways:intra-cooperativelyvia informal workplace learning, andinter-cooperativelybetween workers from different ERTs and with surrounding communities. The self-management forged by ERTs thus embodies new, cooperative, and community-centered values and practices for these workers that, in turn, sketch out different possibilities for economic and productive life in Argentina.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations45
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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