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Enregistrement W2966490162 · doi:10.1080/13639080.2019.1646415

Underemployment of highly qualified labour in advanced capitalism: trends and prospects

2019· article· en· W2966490162 sur OpenAlexafffundabout
D. W. Livingstone

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Work · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésUnderemploymentLabour economicsCapitalismWageRespondentEconomicsPublic relationsBusinessPolitical scienceEconomic growthUnemploymentLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Employers know that they can hire worldwide now … so, there is limitless supply of people … who can do the job … . they’re all qualified, most of them are actually over-qualified … . I’m a wage slave basically, I don’t think we have very much social status … . we are replaceable workers … I mean, the employer holds all the cards really. We are salaried employees … no different from any other worker.’ (Owen, automation engineer 2017)(Respondent to CWKE interview with engineers)Post-secondary graduates and professional employees in particular are widely regarded as highly qualified strategic resources in advanced capitalist ‘knowledge economies.’ However, there is mounting evidence that these ‘knowledge workers’ are experiencing increasing underemployment as well as diminishing involvement in continuing learning and some decline in job satisfaction. Trends in these factors are documented primarily on the bases of a series of national surveys of the labour force in Canada between 1982 and 2016. Prospects for more critical attitudes to working conditions as well as shifts in theorising and policy-making regarding relations between employment reforms and educational reforms are considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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