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Enregistrement W2521924547 · doi:10.7202/1068282ar

DIGNITY AT WORK: WHY IS INTERNATIONAL LAW FIT FOR THE JOB?

2020· article· en· W2521924547 sur OpenAlexvenueno aff
Geneviève Lafond

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Labor and Employment Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSweatshopMultinational corporationDignityWork (physics)Order (exchange)Political scienceInternational lawLawLaw and economicsBusinessSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to demonstrate that despite the international community’s best efforts to eradicate slavery and slavery-like practices, such as forced labour, these phenomenons are still on the rise today. It will be shown that sweatshop conditions, in the worst of cases, fit the definition of modern forms of slavery and slavery-like practices. Moreover, it will be demonstrated that voluntary measures adopted by multinational corporations are insufficient and more coercive measures need to be taken. Indeed, as submitting workers to sweatshop conditions can amount to the committing of an international crime, corporations and Corporate Executive Officers engaging in these practices should be prosecuted for doing so. This article seeks to demonstrate that the eradication of sweatshops could be achieved by using concepts developed by international criminal law. Additionally, other countries could adopt national measures (like the U.S.A.’s ATCA and RICO) in order to avoid problems raised by corporate structure, as well as adequately compensate the victims of sweatshop labour.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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