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Enregistrement W4225279840 · doi:10.1177/00221856221083715

How do trade unions manage themselves? A study of Australian unions’ administrative practices

2022· article· en· W4225279840 sur OpenAlexaboutno aff
Greg J. Bamber, Marjorie Jerrard, Paul F. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Relations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésTributeHuman resource managementPublic administrationTrade unionPolitical sciencePublic relationsHuman resourcesIndustrial relationsManagementAdministration (probate law)SociologyBusinessEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dedication We gratefully acknowledge the invaluable contributions to the research that we discuss here by our dear friend and colleague the late Dr Sandra Cockfield; we miss her greatly. We dedicate this article to her. For a tribute to her see www.monash.edu/vale/home/articles/vale-dr-sandra-cockfield . The article discusses issues rarely addressed in research on Australian unions: the internal management policies and practices of unions, including human resource management, budgeting and strategy formulation. Management matters because it creates processes and systems that focus activity on whatever objectives a union or other organisation wishes to achieve. Our main research question is ‘how do Australian unions manage their employees, budgets, and strategies?’ Our study builds on earlier studies of US, UK and Canadian unions by adapting a survey instrument used in these countries. The Australian Council of Trade Unions (ACTU) asked national and branch unions to complete our online surveys. Of the unions surveyed, a majority of respondents use systematic human resource management policies and practices. They have also adopted strategic planning and budgeting practices. Echoing international findings, Australian unions have increasingly professionalised their administration. These findings are important since they have implications for how Australian unions deal with the challenges they face, including their revitalisation efforts and their responses to changing regulatory contexts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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