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Enregistrement W2934938577 · doi:10.7202/1056973ar

Evaluating the State of the Employment Relationship: A Balanced Scorecard Approach Built on Mackenzie King’s Model of an Industrial Relations System

2019· article· en· W2934938577 sur OpenAlexaffvenueabout
Bruce E. Kaufman, Michael Barry, Rafael Gómez, Adrian Wilkinson

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardIndustrial relationsGovernment (linguistics)CommissionState (computer science)Public administrationPolitical scienceSociologyManagementComputer scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial relations (IR) field in Canada and the United States (US) emerged in the late 1910s-early 1920s and is thus on the cusp of its 100th anniversary. The impetus for the creation of the IR field was growing public alarm in both countries over the escalating level of conflict, violence, and class polarization in employer-employee relations. The two countries established federal-level government investigative committees, the Royal Commission on Industrial Relations (1919) in Canada and the Commission on Industrial Relations (1911-1915) in the US, to travel cross-country, gather evidence, and report their findings and overall evaluation. To commemorate the IR field’s centenary, this paper conducts the same type of cross-national ER evaluation, but with modern methods. First, this exercise requires a formal evaluation instrument, like a physical exam worksheet. Adopted is a modified version of a balanced scorecard. Second, the scorecard’s framework and questions should be theoretically informed. The framework used is a modified version of the diagrammatic model of an IR system presented by Mackenzie King in Industry and Humanity (1918). The third step is to fill in the scorecard with data from individual workplaces, which are obtained for the US from a new nationally-representative survey of 2000+ workplaces, the State of Workplace Employment Relations Survey (SWERS). The fourth step is to aggregate all the diagnostic measures to obtain a summary numerical estimate for each of the companies of its state of ER performance and health. Based on a 1-7 (7 = highest) scale, then converted to F to A grades, we find that the average ER grade given by managers is B+ and by employees C+. The company scores are graphed in a frequency distribution that visually represents, for the first time in the literature, the lowest-to-highest pattern of employment relations performance and health across the US.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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