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Enregistrement W4408914805 · doi:10.58188/1941-8043.1920

How Do Collective Agreements Stack Up? Implications For Academic Freedom

2025· article· en· W4408914805 sur OpenAlexaboutno aff
Tim Ribaric, Rahul Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Collective Bargaining in the Academy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Freedom and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollective bargainingAcademic freedomStack (abstract data type)Labour economicsEconomicsBusinessPolitical scienceLaw and economicsHigher educationEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic freedom, a cornerstone of higher education, is formally codified within the enforceable language of collective agreements (CAs) between universities and faculty unions in Canada. While the Canadian Association of University Teachers (CAUT) provides an exemplar framework for academic freedom clauses, institutional interpretations and implementations vary significantly. This study comprehensively analyzed CAs from 44 Canadian universities using computational text analysis methods, specifically Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). The analysis revealed that approximately 27% of institutions closely align with the CAUT exemplar, while 57% incorporate additional limiting factors that qualify the exercise of academic freedom. Local institutional contexts and governance structures emerged as primary drivers of these variations, demonstrating the dynamic tension between standardized frameworks and distinctive institutional priorities. This research advances our understanding of how academic freedom is operationalized within binding agreements and illuminates the implications of textual variations for institutional policy, faculty rights, and administrative practice. The findings contribute to broader discussions about the evolution of academic freedom in contemporary higher education and the role of collective bargaining in its preservation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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