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Enregistrement W2993252540 · doi:10.1353/llt.2019.0036

Building Union Muscle

2019· article· fr· W2993252540 sur OpenAlexvenueno aff
Larry Savage

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study of a union campaign to organize personal trainers and fitness instructors at GoodLife Fitness, the world’s fourth-largest fitness chain, is used to highlight the challenges and possibilities of organizing precarious workers in the multi-billion-dollar fitness industry. Drawing on the broader literature on union organizing and strategic corporate campaigns, primary documents related to the organizing drive, media coverage of the campaign, and in-depth interviews with union officials and fitness workers, the case study reveals how the workers were successfully, yet unconventionally, able to leverage institutional, symbolic, and associational power to build union muscle in an industry that is virtually union-free.
 
 Cette étude de cas d’une campagne syndicale visant à organiser des entraîneurs personnels et des instructeurs de condition physique chez GoodLife Fitness, la quatrième chaîne mondiale de condition physique, est utilisée pour mettre en évidence les défis et les possibilités d’organisation des travailleurs précaires dans l’industrie de la condition physique de plusieurs milliards de dollars. S’appuyant sur la littérature plus vaste sur les campagnes syndicales et stratégiques d’entreprise, sur les principaux documents relatifs à la campagne de syndicalisation, sur la couverture médiatique de la campagne et sur des entretiens approfondis avec des responsables syndicaux et des professionnels de la condition physique, l’étude de cas révèle comment les travailleurs ont réussi, de manière non conventionnelle, à tirer parti du pouvoir institutionnel, symbolique et associatif pour renforcer le pouvoir syndical dans une industrie pratiquement sans syndicat.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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