Where Lean May Shake: Challenges to Casualisation in the Indian Auto Industry
Notice bibliographique
Résumé
By analysing the industrial conflict that has affected the Indian Maruti Suzuki since 2011/2012, the article reflects on the meaning of the lean manufacturing paradigm today. It explores what continues to make it dominant, and the ultimate frontiers it has reached. It argues that its global significance could not have been established without the exploitation of local labour regimes, and without stretching their competitive advantage to the detriment of workers. In particular, the desirable condition now sought at global level is the possibility of relying on regimes based on high levels of casualisation, allowing the progressive “substitution” of permanent workers. However, as the Maruti case also reveals, working-class composition and the sustainability of the local labour process can generate mechanisms and unexpected alliances that could potentially destabilise the system. Indeed, the case shows how corporate strategies intended to fragment and depoliticise labour, inbuilt into the paradigm, were directly challenged and encountered resistance. Ultimately, though, the case also shows how, without strong legal and political support, the potential of a labour movement can be suffocated by institutionalised violence. In this sense, lean reacts, and the despotic imposition of consent becomes visible as never before.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,022 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».