Gender Implications of Wrongful Dismissal Judgments in Canada, 1994–2002*
Notice bibliographique
Résumé
l'étude sur laquelle cet article se fonde explore les aboutissements des demandes d'carindemnités pour congédiement injustifié déposées par des hommes et des femmes contre leur ancien employeur. Elle révèle l'existence au sein du système juridique d'carun préjugé en faveur des hommes même si un traitement égal des deux sexes devant la loi est devenu un principe constitutionnel il y a 20 ans. l'analyse suggère que trois facteurs primaires, soit l'âge de l'employé(e), son ancienneté et le poste occupé au moment du congédiement, sont utilisés dans la détermination des jugements en dommages‐intérêts, et que les cours tendent à accorder de plus importantes indemnités aux hommes. The study on which this paper is based explored the outcomes of wrongful dismissal claims brought by men and women against their former employers. It revealed that a bias favouring men exists within the legal system, even though equal treatment of men and women under the law became a constitutional principle twenty years ago. Analysis suggests that three primary factors–the age of the employee, his or her job tenure, and the occupation held at the time of dismissal–are used to determine damage awards, and that courts tend to award the highest levels of compensation to men.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».