Convergence, the institutional turn and workplace regimes: the case of lean production
Notice bibliographique
Résumé
The principal focus in this paper is a sympathetic critique of the institutional turn in economic geography and its analysis of convergence in contemporary capitalism. While insightful, this perspective does not fully capture the dynamic and contradictions of capitalist development and has tended to neglect the role of labor-capital relations in how systems of work organization develop. Following Jessop (1999; 2001), I argue that macroeconomic competition driven by the law of value disrupts institutions and acts as a ‘disembedding’ force for convergence within capitalism. In the workplace these tendencies are mediated by labor's ability to resist capital through what Burawoy (1985) terms the production politics of workplace regimes. I then illustrate these general points via an analysis of lean production in the automobile industry. Lean production is associated with strong convergence tendencies, because TNC reorganization facilitates the increased comparability of work quality and intensity across space. However, drawing upon the research of Lewchuck et al. (2001) and others on lean production and workers in Canada, the UK and Germany, I argue that, while national regimes are declining relative to firm-specific ones, workplace regimes continue to be an active force for divergence.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».