Engaging success: a qualitative analysis of the prospective benefits of implementing gainsharing in British Columbia's pulp and paper industry
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative analysis examines the effects of gainsharing on both productivity and employee engagement in the British Columbia pulp and paper industry. The pulp and paper industry plays an important role in the provincial economy by contributing four billion dollars annually and employing over 10,000 workers in high-pay unionized jobs. However, the industry has seen a significant decline in the past ten years in the number of facilities operating, which has reduced employment and ultimately tax revenue in the province. The economic importance of the pulp and paper industry highlights the need for unions and management to work together. Management must engage the human capital of its employees in order to achieve a competitive advantage in the global market. Gainsharing is a means to increase productivity more importantly, it is a method of facilitating a cooperative relationship between unions and management. This cooperative relationship not only increases productivity, but also significantly reduces labour relations costs while promoting a sense of satisfaction, loyalty and commitment within the employees. In this project, I develop a model explicitly outlining the impact of gainsharing within the pulp and paper industry. I test the model by reviewing and summarizing existing literature. The results are strongly supportive of the positive impact of gainsharing on productivity, reduced labour relations costs, employee engagement and profitability. I present recommendations for the application for government involvement, which can contribute to the success of this process, thus contributing to the success of the pulp and paper industry. --P. 2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».