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Enregistrement W2261529737

Can Government Workplaces Be Made World-Class?

2010· article· en· W2261529737 sur OpenAlexaffabout
Zsuzsanna Lonti, Sara Slinn, Anil Kumar Verma

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemGovernment (linguistics)RestructuringCollective bargainingJurisdictionPolitical sciencePublic relationsPublic administrationDispute resolutionIndustrial relationsBusinessLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citing empirical evidence drawn from an extensive survey of managers in the federal jurisdiction and in Ontario, Alberta, Nova Scotia and Manitoba, the authors report major shifts in the organization of work in Canadian government workplaces, marked by the widespread adoption of innovative practices. The same survey indicates that unions have had little involvement in the restructuring process, a fact which is attributable to the largely adversarial nature of labour-management relations in the 1990s, a highly centralized paradigm of collective bargaining, and the resistance of union leaders to change. As the authors note, however, attempts to introduce innovations are not sustainable without meaningful union participation. In the second part of the paper, the authors assess whether the recommendations of the Fryer Committee, if implemented, would foster the adoption of innovative practices and enhance the productivity of government workplaces. Many of the Committee’s proposals, in their view, are likely to eliminate unnecessary barriers to interaction between labour and management, promote cooperative problem-solving and communication, and streamline needlessly complex dispute-resolution and industrial relations procedures. The authors conclude, however, that the recommendations do not go far enough, and they are critical of the Committee’s failure to address concretely the government’s tendency to exploit its dual role as employer and legislator by interfering in collective bargaining disputes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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