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Enregistrement W2270712121 · doi:10.60082/2817-5069.1325

Who Made That?: Influencing Foreign Labour Practices through Reflexive Domestic Disclosure Regulation

2005· article· en· W2270712121 sur OpenAlexaffvenue
David J. Doorey

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationReflexivityContext (archaeology)BusinessEmpowermentIndigenousPublic relationsCorporate social responsibilityElement (criminal law)State (computer science)AccountingPolitical scienceLawFinanceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important tool of "decentred" regulation, including reflexive law, is corporate information disclosure. Disclosure regulation can have an important normative influence on corporate behaviour because it introduces a risk element that must be managed by corporate leaders. The challenge for regulators is to identify the scope of disclosure that will cause corporate responses of the sort desired by the state. This article considers the potential role of disclosure regulation as a tool for influencing labour practices beyond the borders of the regulating state and, in particular, within the vast global supply chains of multinational corporations. In the context of improving labour practices in developing states, the goal of regulation must be foremost the empowerment of the workers and their organizations in those states, and of the indigenous and emerging global social movements that assist them. The article examines three recent proposals for mandatory disclosure of information about global labour practices, and concludes that the least ambitious of them (disclosure of factory addresses) may contribute to this goal more effectively than broader proposals that seek to inject raw information about actual labour practices into the consumer and investor markets of advanced economic states.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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