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Enregistrement W2467890892 · doi:10.1017/s0043887116000058

Learning to Love the Government

2016· article· en· W2467890892 sur OpenAlexaboutno aff
Brett Meyer

Notice bibliographique

RevueWorld Politics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimum wageLabour economicsEconomicsCollective bargainingTrade unionWageSocial Democratic PartyCompetition (biology)Wage sharePoliticsEfficiency wageIndustrial actionOpposition (politics)Statutory lawPolitical economyMarket economyDemocracyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One counterintuitive variation in wage-setting regulation is that countries with the highest labor standards and strongest labor movements are among the least likely to set a statutory minimum wage. This, the author argues, is due largely to trade union opposition. Trade unions oppose the minimum wage when they face minimal low-wage competition, which is affected by the political institutions regulating industrial action, collective agreements, and employment, as well as by the skill and wage levels of their members. When political institutions effectively regulate low-wage competition, unions oppose the minimum wage. When political institutions are less favorable toward unions, there may be a cleavage between high- and low-wage unions in their minimum wage preferences. The argument is illustrated with case studies of the UK, Germany, and Sweden. The author demonstrates how the regulation of low-wage competition affects unions’ minimum wage preferences by exploiting the following labor market institutional shocks: the Conservatives’ labor law reforms in the UK, the Hartz labor market reforms in Germany, and the European Court of Justice'sLavalruling in Sweden. The importance of union preferences for minimum wage adoption is also shown by how trade union confederation preferences influenced the position of the Labour Party in the UK and the Social Democratic Party in Germany.

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)0,010
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,017
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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