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Enregistrement W2135592923 · doi:10.1111/irel.12007

<scp>D</scp>oes <scp>N</scp>on‐Union <scp>E</scp>mployee <scp>R</scp>epresentation <scp>A</scp>ct as a <scp>C</scp>omplement or <scp>S</scp>ubstitute to <scp>U</scp>nion <scp>V</scp>oice? <scp>E</scp>vidence from <scp>C</scp>anada and the <scp>U</scp>nited <scp>S</scp>tates

2012· article· en· W2135592923 sur OpenAlexaffabout
Michele Campolieti, Rafael Gómez, Morley Gunderson

Notice bibliographique

RevueIndustrial Relations A Journal of Economy and Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)AdvertisingBusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines two central questions related to non‐union employee representation ( NER ) in Canada and the United States. First, using Taras and Kaufman's (2006) four faces NER approach, we ask whether non‐union and union forms of voice act as substitutes or complements for employees at the workplace? Second, we ask whether non‐union forms of employee representation serve to deflect any latent desire for traditional union voice. We find that NER is negatively related to the presence of unionization at the workplace; it appears to reduce the desire to be unionized. This substitution effect proves to be stronger in Canada than in the United States.

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 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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,008
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0180,008
Communication savante0,0130,018
Science ouverte0,0130,006
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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