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Enregistrement W2052467773 · doi:10.1108/13665620310504792

Worker responses to technological change in the Canadian public sector: issues of learning and labour process

2003· article· en· W2052467773 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Workplace Learning · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Public relationsPublic sectorProcess (computing)Work (physics)SociologyKnowledge managementPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports selected findings from a study on the changing nature of work, learning and technology in the Canadian public sector (Ontario). Vis‐à‐vis the involvement of a major management consultant firm, these findings mirror the experiences at the nexus of policy, labour process and technology, seen in several other western countries. The authors examined workers’ learning responses to management‐led introduction of a leading edge, Web‐based social service delivery system. The paper shows how neo‐Taylorist principles have shaped work design, and argues that the result has been a high‐tech form of “de‐skilling” (Braverman) in which semi‐professionalized case management workers’ skill/knowledge sets have been systematically broken down. The process has been contested however. Workers have sought to learn and re‐skill, generating not only specific computer‐based skills (or “work‐arounds”) but more general, collective cultures of learning within the everyday life of work. This learning is sometimes in keeping with managerial interests, and sometimes not.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,321 · 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