Interest‐based bargaining: efficient, amicable and wise?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to draw on previous research and propose a framework for evaluating interest‐based bargaining (IBB) around three criteria: efficient, amicable and wise, where mutual gains are not self‐evident. Design/methodology/approach This paper reviews both survey and case study research on IBB in the USA and Canada. Based on trends discerned in the data, the paper uses the three criteria to present research and propositions on evaluating the IBB process. Findings IBB connects front stage acts by negotiators during collective bargaining with backstage environments and fosters collaboration hinging on dialogue across competing values involving online and offline processes during negotiations. Where mutual gains are not self evident, there these findings underpin criteria for evaluating the IBB process’s potential to serve enduring values of industrial democracy and employee voice and the newer values of collaboration and partnership in strategic decision making. Research limitations/implications The amicable criterion predisposes the framework favorably towards amicable relations, which creates a favorable bias within the framework towards the IBB process when compared to other bargaining processes. There is a need for updated quantitative data on IBB trends at a national level, similar to the three FMCS surveys last reported in 2004, and a need for institutional linkages that will increase case study research on IBB, similar to recent research on Kaiser Permanente. Practical implications Negotiators, trainers and policy makers will gain from the criteria listed here to evaluate IBB where mutual gains are not self‐evident. Originality/value The framework presented in the paper advances an original framework to evaluate IBB.
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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 | 0,085 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,026 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».