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Enregistrement W3088943958 · doi:10.1177/0959680120951705

Unions and the green transition in construction in Europe: Contrasting visions

2020· article· en· W3088943958 sur OpenAlexfundno aff
Linda Clarke, M. Sahin-Dikmen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Industrial Relations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésDirectiveVisionAcknowledgementEuropean unionVocational educationModernization theoryGreen growthEfficient energy useBusinessBrexitSocial dialogueEconomic systemPolitical scienceEconomicsEconomic growthLabour economicsEconomic policySociologySustainable developmentEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry, responsible for 40 percent of European Union (EU) end-use emissions, is targeted as a major area of transformation particularly through the Energy Performance of Buildings Directive requiring nearly zero energy building (NZEB). Through a case study approach, union responses to EU strategy on the implementation of energy efficiency standards are evaluated in Denmark, Germany, Italy and UK (Scotland), presenting a varied picture, from minimal acknowledgement to broad support along the lines of ecological modernization to radical transformation. Radical appraisals of the industry and its exploitative and high-carbon practices are rare, though engaging with the employment and vocational education and training (VET) implications. The article presents a labour-centred alternative to a technical-driven transition agenda, focusing on how the labour process needs to change in a sector dominated by small firms, self-employment, a fragmented labour process and often low levels of VET.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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