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Record W3139565040 · doi:10.7202/1076009ar

La détermination des unités de négociation dans le secteur public fédéral : la langue et la culture entre approches fonctionnelle et volontaire

2021· article· fr· W3139565040 on OpenAlexaffvenueabout
Michel Coutu

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La détermination des unités de négociation, élément crucial de cristallisation de la liberté d’association depuis l’adoption au Canada du modèle Wagner (1944), obéit à des règles différentes du régime général dans le secteur public. En règle générale, la détermination de l’unité d’accréditation y repose avant tout sur des critères fonctionnels, telles la structure organisationnelle de l’entreprise ou la similarité des fonctions et des conditions de travail, par opposition à des critères volontaires qui feraient entrer en jeu, en toute priorité, les choix associatifs des employés. Dans le présent texte, l’auteur retrace l’historique de la détermination des unités de négociation dans le secteur public fédéral et examine les composantes respectives des approches fonctionnelle et volontaire, en comparant deux situations types, soit celles qui sous-tendaient les demandes de fragmentation des unités de négociation à la Société Radio-Canada en 1978 et chez les contrôleurs aériens au Québec en 1979. Les types idéaux du fonctionnalisme et du volontarisme sont ensuite mobilisés pour l’analyse de la situation contemporaine à la Gendarmerie royale du Canada, laquelle a fait l’objet, au regard de la liberté constitutionnelle d’association, d’une décision récente (juillet 2019) de la Commission des relations de travail et de l’emploi dans le secteur public fédéral.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.464
Threshold uncertainty score0.923

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0070.008
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.032
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.336 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2021
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