Working-class Commuters and Innovative Use of Associational Power: The Case of Mamelodi Train Sector in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The article analyses the power resources of working-class train commuters in Tshwane, South Africa. I examine the organisational strategy of Mamelodi Train Sector (MTS), considering the crisis of representation characteristic of the South African labour movement currently. With changing composition of membership in the Congress of South African Trade Unions, the article begins with the question, what strategies and avenues are there for both unions and unorganised members of the working class? Through the case study of MTS, I suggest a need to rethink power resources and strategies in order to appreciate various non-union ways in which workers continue to organise under conditions that are at times hostile to unions. Drawing on the Power Resources Approach, I argue that MTS can utilise its strategic site of operations and associational power to link unorganised workers with relevant unions. Through its on-train organising, MTS strategically uses its associational power to achieve two things: 1) to empower non-unionised workers, and 2) to influence local-level politics during the morning and afternoon commutes. KEYWORDS: Mamelodi Train Sector; train; comrades’ coach; associational power; political agency
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».