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Enregistrement W2477447154 · doi:10.1017/s1528887000001646

Normative Interactions and the Development of Labour Law: A European Perspective

2009· article· en· W2477447154 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie Robin-Olivier

Notice bibliographique

RevueCambridge yearbook of European legal studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Labor and Employment Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeLawCommon lawHuman rightsPolitical scienceLabour lawConventionSources of lawEuropean Union lawInternational lawMunicipal lawScots lawPreliminary rulingEuropean unionSociologyEconomic JusticeEconomicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In important recent cases dealing with labour law issues, the European Court of Justice (ECJ) and the European Court of Human Rights (ECtHR) relied on a combination of international, European and domestic sources to justify their decisions. In Viking and Laval, the ECJ recognised that the right to take collective action as a fundamental right protected by EU law. In Demir and Baykara v Turkey, the ECtHR decided, for the first time, that the right to bargain collectively is an essential elements the right to form and to join trade unions covered by Article 11 of the European Convention for the protection of Human Rights. This chapter considers the reliance on multiple sources of law in this series of cases and questions the ‘combination method’ used by European courts to identify or interpret human right provisions. It argues that globalisation of legal sources in the area of labour law does not necessarily lead to ‘globalisation’ of labour law, allowing common solutions or, at least, harmonised solutions to come to life. The outcome of normative interaction is not universal labour law but instead largely depends on which court decides the case. Therefore, litigation strategies in the field of labour law should make use of the potential of normative interactions without ignoring the opportunities offered by the diversity of courts.

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)0,018
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,043
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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