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Enregistrement W3168903287 · doi:10.15173/glj.v12i2.4394

Trade Union Transformation and Informal Sector Organising in Uganda: The Prospects and Challenges for Promoting Labour-led Development

2021· article· en· W3168903287 sur OpenAlexfundvenueno aff
Tobias Gerhard Schminke, Gavin Fridell

Notice bibliographique

RevueGlobal Labour Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésInformal sectorTrade unionWork (physics)EarningsDemocracyEconomicsFace (sociological concept)Economic growthLabour economicsSociologyPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite celebrations from governments, corporations and international financial institutions around increasing economic growth, the majority of the world’s urban labour force continues to work under informal conditions, lacking enforceable contracts, adequate earnings, democratic representation, secure employment and social protection. The pervasiveness of informal labour globally has given rise to numerous calls to adopt a wider and more diverse understanding of what constitutes labouring classes and what is required to organise them. Our case study assesses the outcomes and effectiveness of informal sector organising in Uganda, focusing on the transportation, market and textile sectors. Drawing on Guy Standing’s distinction between “business” and “community” unions and Benjamin Selwyn’s contrasting of “capital-centred development theory” (CCDT) and “labour-led development” (LLD), we argue that community unionist approaches are most effective in addressing the decent work deficit in the informal economy. Simultaneously, the trade unions face constant barriers to successful community organising in the informal economy that cannot be easily overcome without wider changes to the structural conditions under which union organisers must operate. KEYWORDS: Trade unionism; informal labour organising; labour-centred development; Uganda; decent work

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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