Negotiating job security and capital investments in response to deindustrialization: the case of Canada’s auto sector
Notice bibliographique
Résumé
Job security has always been a paramount concern for the trade union movement. This article explores the ways that unions used collective bargaining to gain a measure of job security for their members in the face of deindustrialization as unionized factories in North America began to close in large numbers after the 1970s. These new measures included advance notice, severance pay, plant closing moratoria, restrictions placed on plant movements, transfer rights, and expanding the scope of collective ‘social’ bargaining to cover training and adjustment. In some sectors, such as automotive, collective bargaining has also been extended into areas normally left to management. The price was often high. Eventually some unions, notably the Canadian Auto Workers (established 1985; part of Unifor after 2013), prioritized winning new capital investments and product lines for unionized plants in their negotiations, though often at the cost of jobs, wage freezes or reductions, and other concessions. By focusing upon auto sector deindustrialization in Canada since the 1980s, we draw lessons from more recent union bargaining strategies, and how they constitute an important element of worker responses to industrial job loss and manufacturing closure.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,043 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».