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Enregistrement W4384666239 · doi:10.1080/10301763.2023.2230953

Labour shortages: a game changer for industrial relations?

2023· article· en· W4384666239 sur OpenAlexaffabout
Patrice Jalette

Notice bibliographique

RevueLabour & Industry a journal of the social and economic relations of work · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrial relationsNegotiationEconomic shortageCollective bargainingLabour economicsSolidarityRelevance (law)Bargaining powerDisadvantageWagePower (physics)Labor relationsSuccessor cardinalEconomicsPolitical scienceBusinessManagementLawGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the changes in workplace-level industrial relations resulting from the recent and unprecedented labour shortages in Québec, a province of Canada. Findings are based on preliminary results of an ongoing study of private-sector industries that have been struggling with this phenomenon. Based on a keynote presentation delivered at the 2023 AIRAANZ conference held at Magnetic Island, Australia, the article provides an overview and initial discussion of the impact of labour shortages on industrial relations. The study revealed changes in the negotiation dynamics, outcomes, and actors’ behaviour in the industries affected by the shortages. The balance of bargaining power shifted in favour of workers and unions, helping them to secure significant gains in collective agreements, principally – but not entirely – related to wage increases. While a tight labour market puts employers at a disadvantage, it is not all ‘win-win’ for workers who may, in some cases, see their working conditions deteriorate. The same is true for unions, for whom shortages can pose problems related to succession, management of members’ expectations, solidarity among members, and relevance.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,022
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,298
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'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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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