Introduction to the Special Issue ‐ The internet, social media and trade union revitalization: Still behind the digital curve or catching up?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article introduces the special issue of New Technology, Work and Employment titled “The Internet, Social Media and Trade Union Revitalization: Still Behind the Digital Curve or Catching Up?” The objectives of this special issue are threefold. First, to develop an analytical framework that can help researchers assess the role that internal and external factors play in mediating the nature and scope of union experimentation with new information and communication technologies (ICTs) and its contribution to the outcomes of revitalisation. Second, to present methods and concepts that are new to this area of research. Third, to generate empirical insight into how the various actors that constitute the trade union movement (e.g. worker councils, union confederations, trade unions, and union‐led coalitions) can and are using the internet, social media and artificial intelligence as a means of revitalisation. Taken together the geographical scope of the articles range from single‐country cases studies in Germany, the UK and Canada, to a cross‐national case study in Australia and the USA, and a comparative study across Europe. In terms of ICTs, attention is given to websites, Twitter, Facebook, YouTube and an AI chatbot.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».