Green Collective Agreements database
Notice bibliographique
Résumé
The Green Collective Agreements database identifies almost 300 green clauses which reflect the ways in which Canadian labour unions have sought to protect their members’ health, safety, job security, or pay, and to discharge their broader social responsibility to mitigate climate change impacts. The database was compiled by searching the publicly available websites such as the federal government’s Negotech website (https://negotech.labour.gc.ca/cgi-bin/RechercheSearchNegotheque/index.aspx), as well as provincial websites. Key unions also provided texts of their agreements. \n \nThe ACW Green Collective Agreements searchable database may still be available at https://www.zotero.org/green_agreements/library, but has not been updated since December 2021. \n \nGreen Bargaining Language 2022 Samples from the ACW Database.pdf is provided as an easy-to-read sampling of agreements and the text of clauses. \n \nThe GreenCollectiveAgreements20220316.csv file can be used by those with the Zotero application installed on their computers. To download the free Zotero application, go to https://www.zotero.org/. Then download the CSV file to your hard drive, open the Zotero application, and use the “Import” function in Zotero to save the contents. \n \nAn alternative for those with Zotero on their computers: use the compressed folder and move it directly into the Zotero user directory. It consists of an SQL file and a "storage" folder of library items.
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 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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,259 | 0,221 |
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 ».