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Enregistrement W2215898665

Organizing in a Global City Priority #7: Build a Multi-Racial and Inclusive Labour Movement

2009· article· en· W2215898665 sur OpenAlexvenueno aff
John Cartwright

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Economy and Marxism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationReading (process)PoliticsLiteracyMovement (music)Public relationsPolitical scienceSociologyFront (military)Political economyLawAestheticsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

economic literacy for trade unionists and other activists. We used Stanford’s book as a guide, but went far beyond it – with additional topics, reading material, and guest speakers. By the end of our course we had 30 confident, capable activists who felt a lot better about taking on economic debates and talking to their co-workers and neighbours about economic issues and alternatives. As one participant put it, “I’ve been waiting to have this conversation for 20 years.” That alone won’t change the world, of course. But if we do more of it, we’ll be better prepared ourselves to help change the world. Our participants found the discussion both interesting and useful. Indeed workers take to it instinctually. After all, when they realize what real economics is actually about – their daily lives – they understand that they already know a lot about it. I think of political-economy training as a kind of “road map” for labour activists and socialists. Like any map, we need it for three things: to figure out where we are, where we want to go, and how to get there. I would like to see all unions, local labour councils and labour centrals step up their efforts on this front. We need to equip our leadership and activist base with a stronger critique of the current situation, and to arm them as citizens with a better understanding of the alternatives we can and must be fighting to win.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0280,012
Communication savante0,0210,015
Science ouverte0,0020,034
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,008

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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