Understanding the dynamics of inequity in collective bargaining: evidence from Australia, Canada, Denmark and France
Notice bibliographique
Résumé
Unions and collective bargaining are generally considered to be the main vehicles for ensuring equity at work. This article questions this assertion by examining distinct forms of inequity between workers in unionised workplaces and, more specifically, the role of collective bargaining in creating, maintaining, reducing or avoiding them. Based on a study conducted in Australia, Canada (Québec), Denmark and France, the situations of inequity examined are related to employment and working conditions, and favour one group of workers over another group of workers performing the same tasks in the same workplace. To better apprehend these dynamics and distinguish between different situations, we develop an analytical framework to capture them. Then, we focus on one example observable in each country: two examples of inequity based on date of hiring (Canada and Australia) and two based on employment status (France and Denmark), showing how the four ideal-type processes interact in each national context. Based on an analysis of these examples, we demonstrate the segmentation between core and non-core employees, along the lines of segmentation theory, but also within groups of insiders or core employees and the key factors that explain how the collective bargaining process can lead to inequity: time, balance of power, and workplace institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».