16、战后丹麦劳工抗议与工会行动主义

战后丹麦劳工抗议与工会行动主义

1. 早期劳工抗议事件概述

1.1 雷夫沙勒厄恩示威后续发展

雷夫沙勒厄恩示威开始后不久,泰格霍尔门的联合工会组织也加入进来。尽管阿克塞尔·延森对事件的失控进程并不完全满意,但他表示现在没时间进行长时间讨论,需召集成员到食堂听取意见。随后,最后一批B&W工厂也加入。在克里斯蒂安堡,他们受到首相社会民主党人威廉·布尔及其他政府成员接见,政府承诺调查问题,但无法给出保证。联合工会组织代表誓言,若工人要求近期未得到满足,将带着哥本哈根所有工厂再次抗议。之后,联合工会组织协会接管,三天后,阿克塞尔·延森告知同事协会秘书处决定号召各大工厂参加7月4日的示威。造船厂由共产党领导的组织在此次示威中未起主导作用。

1.2 1947年印刷业冲突

1947年5月14日下午6 - 7点,丹麦印刷工会哥本哈根分会召开大型抗议会议。游行队伍从格伦特托维特广场出发,由电车工人管弦乐队领队,游行者手持工会旗帜,还有一辆敞篷卡车,有人装扮成敌人,举着“打破不政策”的标语牌。会议以音乐前奏开场,分会财务主管欢迎与会者,并解释示威目的是说明印刷工人长达十周的罢工情况并澄清误解。随后挪威瓦勒伦根男声合唱团演唱流行国歌,观众合唱挪威国歌。之后,罢工核心人物、哥本哈根印刷工人主席、共产党员威利·鲍尔发表演讲,他否认罢工是共产党领导以及对言论自由的否定,强调罢工是为提高工资和改善工作条件的合理斗争。此次参与人数存在争议,可能是1945年7月4日示威以来最大规模的工会抗议。

2. 罢工背景与双方策略分歧

2.1 罢工背景

从占领时期到1945年夏天,工人对提高工资和改善工作条件的要求未实现。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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