Directe en indirecte werknemersparticipatie in Europa
Bibliographic record
Abstract
In dit onderzoek bestuderen we de verschijningsvormen van directe en indirecte werknemersparticipatie in de Europese Unie. De onderzoeksvragen luiden: (1) welke vormen van directe en indirecte werknemersparticipatie kunnen onderscheiden worden?, (2) in hoeverre gaan deze vormen van indirecte en directe werknemersparticipatie samen binnen organisaties?, en (3) in hoeverre hangen vormen van (in)directe werknemersparticipatie samen met (a) werknemerswelzijn en (b) (economische) prestaties van de organisatie? Gebruikmakend van de ECS-2013 analyseren we 24.251 bedrijven in de 28 EU-lidstaten. Op basis van latente klassen analyse onderscheiden we vier typen indirecte werknemersparticipatie en vijf typen directe werknemersparticipatie, die zich onderscheiden in de mate waarin deze participatie wordt gefaciliteerd. We vinden weinig ondersteuning voor de hypothese dat directe werknemersparticipatie ingezet wordt om indirecte participatie te vervangen: de combinatie van uitgebreide directe en indirecte participatie blijkt het meest gangbaar. Uit de multilevel analyses blijkt dat uitgebreidere vormen van directe en indirecte participatie samengaan met positieve uitkomsten voor de organisatie (bedrijfsprestaties) en haar werknemers (werknemerswelzijn).
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".