Disentangling Disparate Impact and Disparate Treatment: Adapting the Canadian Approach
Notice bibliographique
Résumé
Confusion. There is no better way to describe the current state of U.S. law regarding allegedly discriminatory workplace standards (e.g., height or weight requirements or drug use policies). These claims are often brought under a "disparate impact" theory of discrimination-where a facially neutral employment policy has the effect but not the intent of discriminating against a group of employees. This theory has its origins in case law rather than statutes. Indeed, it was first recognized as a viable approach by the Supreme Court in 1971. As a result, the law developed on a case-by-case basis without a solid theoretical footing, leaving many questions for judges and litigators: How does disparate impact theory interact with claims of intentional discrimination ("disparate treatment")? How are remedies awarded under the two theories? Should disparate impact or disparate treatment analysis be applied when examining an employment standard? Must disparate impact and disparate treatment be specifically pled, and does failure to do so waive a plaintiffs rights to raise these arguments? Who bears the burden of proof?. In patchworklike fashion, courts have attempted to address these issues, often with conflicting results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,086 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».