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Enregistrement W3035810567 · doi:10.1177/1024258920926446

Einleitung: Institutionelles Experimentieren für bessere (oder schlechtere) Arbeit

2020· article· de· W3035810567 sur OpenAlexaff
Isabelle Ferreras, I. R. MACDONALD, Gregor Murray, Valeria Pulignano

Notice bibliographique

RevueTransfer European Review of Labour and Research · 2020
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In unterschiedlichen nationalen, institutionellen und organisationalen Kontexten und unter ungewissen Bedingungen versuchen traditionelle und neue Arbeitnehmerorganisationen Antworten auf die Frage zu finden, wie mit den großen Konfliktlinien der Veränderungen umzugehen ist, mit denen sie konfrontiert werden. Die Einleitung zu dieser Themenausgabe befasst sich vorrangig mit diesem Prozess des Experimentierens: der Disruption traditioneller Formen der Regulierung von Arbeit und Beschäftigung; wie unterschiedliche Akteure in die experimentierenden Modelle der Governance von Arbeit und Beschäftigung eingebunden werden; wie diese Akteure Forderungen an den Staat stellen; wie diese Prozesse zu besseren oder schlechteren Arbeitsbedingungen führen können; und wie eine große Bandbreite an Fähigkeiten und eine besondere Konfiguration von Ressourcen der Experimentierenden einen Beitrag zu neuen Formen der Regulierung der Arbeit leisten und damit auch zu besserer Arbeit führen können. Zu den wichtigen Themen gehören die Agency und die Resilienz der Akteure und ihre Entwicklung neuer kollektiver Fähigkeiten, die Bedeutung von Deliberation und Demokratie, die strategische und reflexive Natur des Experimentierens, die potenzielle Übertragbarkeit des Experimentierens hin zu neuen Formen der Institutionalisierung bei gleichzeitiger Integration von grundlegenden Werten wie Gleichheit, Solidarität und Demokratie und neue Formen aggregierter Erkenntnisse, die einen ständigen Dialog zwischen Akteuren und Forschenden erfordern.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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