Fact‐Finding Effectiveness: Evidence from New York State Fact‐Finding Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
In a collective‐bargaining environment characterized by increasing fiscal and taxpayer pressures, this article examines the continued viability of fact‐finding as a dispute‐resolution mechanism in New York State's public sector. This is an important question because fact‐finding is the final dispute‐resolution procedure for most unionized employees in New York and many other states. Whether fact‐finding effectiveness was measured by the proximity of fact‐finder recommendations to the final settlement or by outright acceptance of the fact‐finder report, regression results show that New York fact‐finding has successfully met the challenges of the intensified environmental pressures in the 1990s. No significant decline was found in its ability to move parties toward the compromise outcome. Part of the fact‐finding's continued success can be attributed to the policy shift by New York's Public Employment Relations Board (PERB) in 1991 in the role of the fact‐finder from an accommodative to a more adjudicative function. The well‐reasoned adjudicative fact‐finding report has more potential to bring public pressure to bear on the extreme positions of the parties. Mediation was better left to the professional PERB mediators. Finally, it also was found that fact‐finders who were full‐time neutrals were more effective under this more adjudicative style.
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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 | 0,027 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».