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Enregistrement W2261707419 · doi:10.15173/glj.v7i1.2786

London 2012 Olympics and the Power of the British Trade Unions: A Golden Opportunity?

2016· article· en· W2261707419 sur OpenAlexvenueno aff
Helen Russell

Notice bibliographique

RevueGlobal Labour Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationScarcityPower (physics)PoliticsBargaining powerSoft powerCollective bargainingPolitical scienceSociologyEconomyPolitical economyEconomicsLawMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p style="margin: 0cm 0cm 0pt; text-align: justify; line-height: 150%;"><span style="line-height: 150%; font-family: 'Times New Roman','serif'; font-size: 12pt;">Since their modern inception in 1896, the Olympics have grown in size and stature to become one of the most important mega-sport events. However, unlike other mega-sport events the Olympics has its own value-laden philosophy of “Olympism”, advocating sport as a vehicle for social change. This paper utilises Eric Batstone’s (1988) three-fold power schema of disruptive potential, labour scarcity and political influence to explore the impact of London 2012 on the power of the British unions. To achieve this, it draws on a comparative study of the National Union of Rail, Maritime and Transport Workers (RMT) and the Musicians’ Union (MU). Based on findings generated from interviews and secondary-data analysis this paper will argue that the collective bargaining results of unions in the run-up to and during the 2012 Olympic Games were a reflection of the individual unions’ pre-existing power – those that had more disruptive, labour scarcity or political power prior to the Games were able to win more benefits for their members, whereas those with less were either less successful or did not succeed at all in their negotiations. In addition, when evaluating the power sources, an “Olympic factor” can be observed, which produces a differentiated impact on the power resources of the unions.</span></p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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
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
Publié2016
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