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Enregistrement W4303446559 · doi:10.7202/1091588ar

Control and Insecurity in Australian and Canadian Universities during the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4303446559 sur OpenAlexaffvenueabout
David Peetz, Sean O’Brady, Johanna Weststar, Amanda Coles, Marian Baird, Rae Cooper, Sara Charlesworth, Amanda Pyman, Susan Ressia, Glenda Strachan, Carolyn Troup

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringJob securityHigher educationPolitical scienceJob satisfactionHappinessPandemicPublic relationsWork (physics)Economic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyEconomicsMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how the COVID-19 pandemic and ensuing university management control strategies have influenced higher education workers’ job security, stress and happiness. The primary quantitative and qualitative data are drawn from a survey of fourteen universities across Australia and Canada, supplemented by secondary research. The analysis examines institutional and worker responses to the pandemic, and resulting conflict over financial control at the macro (sector), meso (university) and micro (individual) levels. At the macro level, university responses were shaped by public policy decisions at both national and subnational layers of the state, and the higher education sector in both countries had a distinctly neoliberal form. However, Australian universities were exposed to greater financial pressure to cut job positions, and Australian university management might have been more inclined to do so than Canadian universities overall. Different institutional support for unionism at the macro level influenced how university staff were affected at the meso and micro levels. Restructuring at the universities across both countries negatively impacted job security and career prospects, in turn leading to reduced job satisfaction and increased stress. Although working from home was novel and liberating for many professional staff, it was a negative experience for many academic staff. Our analysis demonstrates that the experiences of university staff were influenced by more than the work arrangements implemented by universities during the COVID-19 pandemic. The approaches of universities to job protection, restructuring and engagement with staff through unions appeared to influence staff satisfaction, stress and happiness. Our findings extend the literature that documents how university staff routinely challenge neoliberalization processes in a variety of individual and collective actions, particularly in times of crisis. We argue that theorization of struggles over control of labour should be extended to account for struggles over control of finance. Abstract We studied 14 universities across Canada and Australia to examine how the COVID-19 crisis, mediated through management strategies and conflict over financial control in higher education, influenced workers’ job security and affective outcomes like stress and happiness. The countries differed in their institutional frameworks, their union density, their embeddedness in neoliberalism and their negotiation patterns. Management strategies also differed between universities. Employee outcomes were influenced by differences in union involvement. Labour cost reductions negotiated with unions could improve financial outcomes, but, even in a crisis, management might not be willing to forego absolute control over finance, and it was not the depth of the crisis that shaped management decisions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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