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Enregistrement W2031026878 · doi:10.1177/0022185613511562

Confronting the employment standards enforcement gap: Exploring the potential for union engagement with employment law in Ontario, Canada

2014· article· en· W2031026878 sur OpenAlexaffabout
Leah F. Vosko, Mark Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Relations · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementRestructuringLegislatureSeveranceDeregulationBusinessLegislationLabour lawLabour economicsPublic economicsPublic administrationPolitical scienceEconomicsLawFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employment standards (ES) are legislated standards that set minimum terms and conditions of employment in areas such as wages, working time, vacations and leaves, and termination and severance. In Canada, the majority of workers rely on ES for basic regulatory protection; however, a significant ‘enforcement gap’ exists. In the province of Ontario, this enforcement gap has been exacerbated in recent years due to the deregulation of ES through inadequate funding, workplace restructuring, legislative reforms that place greater emphasis on individualized complaints processes and voluntary compliance, and a formal separation of unions from ES enforcement. The implications of these developments are that, increasingly, those in precarious jobs, many of whom lack union representation, are left with insufficient regulatory protection from employer non-compliance, further heightening their insecurity. Taking the province of Ontario as our focus, in this article we critically examine alternative proposals for ES enforcement, placing our attention on those that enhance the involvement of unions in addressing ES violations. Through this analysis, we suggest that augmenting unions’ supportive roles in ES enforcement holds the potential to enhance unions’ regulatory function and offers a possible means to support the ongoing efforts of other workers’ organizations to improve employer compliance with ES.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0190,005
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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