Union contributions to labor welfare policy and practice : past, present and future
Notice bibliographique
Résumé
Part 1 - Labor and Social Work Introduction: R. Paul Maiden 1. Labor-Social Work Collaboration: Current and Historical Perspectives Paul A. Kurzman (Hunter College, CUNY) 2. Unionization: A Necessary Strategy to Arrest Professional Decline Howard Karger and Bob Lonne (University of Queensland) Part 2 - Labor Welfare in the United States 3. Joint Labor-Management Programs in the Auto Industry and the Shaping of Human Services Lawrence S. Root and Kenneth K. Dickinson (University of Michigan) & (Ford-United Auto Workers Coalition) 4. Connecting Trade Unions to the Community: Promoting Employment for Individuals with Mental Health Conditions Sheila H. Akabas and Lauren B. Gates (Columbia University) 5. The Impact of Legal and Social Services on Union Members When Sponsored by Their Union Sheila Menashe and Joseph Tronolone (DC-37, AFSCME, AFL-CIO) 6. Community-Labor Coalitions for Progressive Change Louise Simmons and Scott Harding (University of Connecticut) 7. Organized Labor's Contribution to the Human Services: Lessons from the Past and Strategies for the Future Jessica Rosenberg (Long Island University) 8. Unions' Responsiveness to the Aging of the Workforce Marcie Pitt-Catsouphes, Joelle Sano and Christina Matz-Costa (Boston College) Part 3 - International Labor Welfare 9. Labour Welfare in Canada: An Examination of Occupational Assistance Rick Csiernik (University of Western Ontario) 10. Labor Welfare in France: Social Work, Solidarity & Social Welfare Elizabeth A. Danto (Hunter College, CUNY) 11. Labour Welfare in Israel John Gal and David Bargal (Hebrew University) 12. Labor Welfare in South Africa Lourens Terblanche (University of Pretoria) 13. Labor Welfare in India Binoy Joseph, Joseph I. Injodey, and Raju Varghese (Rajagiri College) & (University of Maryland) 14. Labor Welfare in Japan: Social Change and Enterprise Unionism Tatsuru Akimoto and Yoichi Sonoda (Japan Women's University) & (Tohoku Fukushi University) 15. Labor Welfare in South Korea Soochan Choi (Yonsei University) 16. Labor Welfare in Hong Kong: Its Context and Content Ming-sum Tsui and Jimmy KW Lui (Hong Kong Polytechnic University) Part 4 - Conclusion 17. Labor Contributions to Workplace Human Services in America and Abroad R. Paul Maiden (University of Southern California) 18. The Emerging Role of Labor Services Paul A. Kurzman (Hunter College, CUNY)
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».