The Vulnerable Worker? A Labor Law Challenge for WIL and Work Experience
Notice bibliographique
Résumé
The Fair Work Act (2009) in Australia deregulates "work" in work-integrated learning (WIL) by distinguishing "vocational placement" from "employee". Following concerns about the legal position of WIL and work experience, the Fair Work Ombudsman (FWO) published a fact sheet and commenced a joint research project into unpaid work practices. Nevertheless, the student remains vulnerable to exploitation. This article examines, through the lenses of flexibility and worker protection, the labor regulation of WIL and work experience in Australia and the United States. In particular, the author argues that deregulation in Australia and the legal uncertainty surrounding work experience is inconsistent with the protective function of labor law. Drawing on this examination as well as Australian migration law, the author recommends that the Fair Work Act (2009) be amended to strengthen the criteria for "vocational placement" and to provide a definition of "work experience" in the interests of a balanced regulatory framework. (Asia-Pacific Journal of Cooperative Education, 2013, 14(3), 135-146) Keywords: Work-integrated learning, Work experience, Labor regulation, Fair Work Act, Fair Labor Standards Act
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,029 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».