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Enregistrement W7130653146 · doi:10.3828/hsir.2025.46.6

Sir Peter D. Carr: Building a Career in an Industrial Relations ‘Golden Age’. An Interview by Greg J. Bamber

2025· article· en· W7130653146 sur OpenAlexaboutno aff
Greg J. Bamber

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Industrial Relations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConciliationIndustrial relationsApprenticeshipArbitrationCommissionWork (physics)Trade unionWorking life

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this edited interview, Peter Carr summarized his working life: from woodworking apprentice in the 1940s and his work on construction sites (in the mid-1950s) to being appointed Labour Attaché at the British Embassy in Washington (1978–82) while still holding membership of his construction trade union. In between, there are his spells in adult education – Fircroft College, Birmingham, and Ruskin College, Oxford – which he funded himself, before training as a college lecturer and then pioneering shop-steward training in Halifax, Yorkshire, and at Thurrock, Essex. He then worked part-time at the National Board for Prices and Incomes, before playing a leading role in the Commission for Industrial Relations and its successor, the Advisory, Conciliation and Arbitration Service. After Washington, he was recruited into a series of high-profile, public-sector positions, initially in the Employment Department, then in the Health Department, where he worked part-time into his eighties. Carr’s life illustrates the informal way in which well-connected people could move into jobs at different levels. In that sense he was a product of his time, being particularly adept at cultivating networks in the labour movement world and the industrial relations community (when unions had more influence than in later periods). In his post-Washington years, his success reflected his hard work, networks, competence, and adaptability. This article was published open access under a CC BY-NC-ND licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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