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Enregistrement W2618708008 · doi:10.1177/0143831x17715768

‘How could management let this happen?’ Gender, unpaid work and industrial relations in the nonprofit social services sector

2017· article· en· W2618708008 sur OpenAlexfundaboutno aff
Donna Baines, Ian Cunningham

Notice bibliographique

RevueEconomic and Industrial Democracy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRestructuringWorkforceIndustrial relationsManagerialismAgency (philosophy)CorporatismGovernment (linguistics)Trade unionTemporary workPrivate sectorPublic administrationWelfare stateSocial WelfareSocial dialoguePoliticsLabour lawLabour economicsPolitical sciencePolitical economySociologyEconomicsWork (physics)Economic growthLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to compete in increasingly tight quasi-markets generated by government cutbacks and contracting-out, management in nonprofit agencies have argued that wages and benefits must be reduced or jobs and services will be cut. These arguments have motivated some of the female-majority workers to join and/or organize unions and undertake strike action. Focusing on two case studies exploring restructuring in the highly gendered nonprofit social services in two liberal welfare states (Scotland and Canada), this article explores shifts in industrial relations at the agency level, as well as workforce resistance and union activism. Through the analysis of gendered unpaid work and gendered forms of social and union solidarity, this article extends feminist political economy and mobilization theory. It also suggests convergences at several layers of practice and policy, including private and nonprofit industrial relations cultures, managerialism and the underfunding of contracted-out government services.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,030
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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