Two Steps Forward, One Step Back: Australian Union Revival
Notice bibliographique
Résumé
Australian union membership declined at over one per cent per annum through the 1990s, and unions now represent around a quarter of the workforce. The Australian Council of Trade Unions [ACTU] has pursued several strategies aimed at tackling this malaise. The central purpose of this paper is to chronicle two of these strategies: union restructuring and the move to an 'organising' model of trade unionism. These strategies were championed by the ACTU as key planks in encouraging union recruitment and retention. The union restructuring strategy was successful in reducing the number of federally registered trade unions from 326 to 142. However, according to one observer [Fairbrother 2000], the result of these mergers is the creation of large-multi-sector and occupational unions, beset by uneasy internal political alliances and class compromises. The move to an `organising' model of unionism has been met with successes on the one hand, and resistance on the other. There are still unions locked into the servicing model rather than adopting a dual or balanced approach of servicing and recruitment. It seems like these strategies are like the curate's egg - partly good and partly bad and not wholly satisfactory, especially in arresting the carnage associated with declining union membership.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».