The Return of the Lockout in Australia: a Profile of Lockouts since the Decentralisation of Bargaining
Notice bibliographique
Résumé
"Virtually unheard of outside the struggles of unions to establish themselves in the\n1880s-90s and the Great Depression1, lockouts have resurfaced in a series of disputes\nsince the decentralisation of bargaining during the 1990s. A quantitative profile of\nlockouts during the past decade of enterprise bargaining is presented as the first phase\nof a project which examines lockouts in Australia. Lockouts are still rare, but the\nnumber of working days lost in disputes with lockouts was almost six times greater for\nthe second half-decade of enterprise bargaining than the first half-decade. Moreover,\nlockouts accounted for over half of the long disputes (i.e. over a month). Lockouts are\nespecially common in manufacturing (though all major ANZSIC categories have had\nat least one lockout), where they constituted one quarter of all working days lost to\nindustrial disputes in the second half-decade of enterprise bargaining. Indeed, working\ndays lost to industrial disputes in manufacturing would have fallen but for the rising\nuse of lockouts. Other data are presented showing that lockouts are most common in\nVictoria, disproportionately common in regional areas and used primarily either to\nrepel union bargaining demands, coerce employees into signing AWAs or as a tool for\nconcession bargaining."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».