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Enregistrement W2132419458 · doi:10.1111/1475-5661.00062

Spaces of labour control: comparative perspectives from Southeast Asia

2002· article· en· W2132419458 sur OpenAlexaff
Philip F. Kelly

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Institute of British Geographers · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-clésSoutheast asiaIndustrialisationPoliticsSpace (punctuation)Control (management)Perspective (graphical)SociologyCollective bargainingIdentity (music)Relevance (law)Trade unionSouth asiaPolitical economyPolitical scienceEconomicsLabour economicsLawAnthropologyManagementEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to identify the spatialized dimensions of labour control in sites of rapid and recent industrialization in Southeast Asia. Using a comparative analysis of locations in Penang (Malaysia), Batam (Indonesia) and Cavite/Laguna (the Philippines), it is argued that the construction and control of space has been used to enhance control over the working body, and, in particular, to contain labour organization, unionization and collective bargaining. Three broader arguments are made. First, that labour geographies need to be cognizant of the spatialized politics of labour beyond a narrow focus on the trade union movement. Second, that space is a potent tool in labour control and must be explicitly considered alongside the identity–based control strategies and institutional structures that have usually informed studies of labour regimes in newly industrializing contexts. Finally, a comparative perspective on local labour markets, and control regimes in particular, shows that the ways in which space is constructed and controlled differs between contexts, implying that universal judgements on the relevance or importance of particular arenas or spaces for labour politics should be reserved.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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