Notice bibliographique
Résumé
In many countries, women are the fastest growing group of unionized workers. As unions scramble to restore their flagging membership, women become central to the process of union membership renewal. Yet survey data collected from union organizers in Canada show that unions are only partially meeting women’s demand for union representation, in large part because of gender bias in union organizing practices. To develop this argument, this article offers data analysis that challenges four popular misconceptions about women and unions which contribute to gender bias in union organizing practices. These misconceptions are: women are less likely to support unions than men; high rates of unionization in the public sector rather than women themselves explain the high rates of union growth amongst women; small workplaces are a particular barrier to organizing women and women are more passive and avoid conflict, therefore reducing their likelihood of withstanding a hostile organizing drive. Having challenged these misconceptions, the article concludes with a discussion of the many ways in which union organizing practices are gender biased. Issues discussed range from the limited number of women hired as organizers to the tendency of unions to target small male‐dominated workplaces for organizing, over women‐dominated workplaces, in spite of the latter’s greater likelihood of success.
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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 | 0,090 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,093 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».