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Record W3035810567 · doi:10.1177/1024258920926446

Einleitung: Institutionelles Experimentieren für bessere (oder schlechtere) Arbeit

2020· article· de· W3035810567 on OpenAlexaff
Isabelle Ferreras, I. R. MACDONALD, Gregor Murray, Valeria Pulignano

Bibliographic record

VenueTransfer European Review of Labour and Research · 2020
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicLabor Movements and Unions
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

In unterschiedlichen nationalen, institutionellen und organisationalen Kontexten und unter ungewissen Bedingungen versuchen traditionelle und neue Arbeitnehmerorganisationen Antworten auf die Frage zu finden, wie mit den großen Konfliktlinien der Veränderungen umzugehen ist, mit denen sie konfrontiert werden. Die Einleitung zu dieser Themenausgabe befasst sich vorrangig mit diesem Prozess des Experimentierens: der Disruption traditioneller Formen der Regulierung von Arbeit und Beschäftigung; wie unterschiedliche Akteure in die experimentierenden Modelle der Governance von Arbeit und Beschäftigung eingebunden werden; wie diese Akteure Forderungen an den Staat stellen; wie diese Prozesse zu besseren oder schlechteren Arbeitsbedingungen führen können; und wie eine große Bandbreite an Fähigkeiten und eine besondere Konfiguration von Ressourcen der Experimentierenden einen Beitrag zu neuen Formen der Regulierung der Arbeit leisten und damit auch zu besserer Arbeit führen können. Zu den wichtigen Themen gehören die Agency und die Resilienz der Akteure und ihre Entwicklung neuer kollektiver Fähigkeiten, die Bedeutung von Deliberation und Demokratie, die strategische und reflexive Natur des Experimentierens, die potenzielle Übertragbarkeit des Experimentierens hin zu neuen Formen der Institutionalisierung bei gleichzeitiger Integration von grundlegenden Werten wie Gleichheit, Solidarität und Demokratie und neue Formen aggregierter Erkenntnisse, die einen ständigen Dialog zwischen Akteuren und Forschenden erfordern.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.970
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.101
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2020
Admission routes1
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