Helping Working Children through Consumocratic LawA Global South Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract On the basis of an in-depth case study of a transnational governance scheme driven by consumers and designed to fight child labour in Southern Asia – RugMark (now GoodWeave), co-founded by Peace Nobel Prize recipient Kailash Satyarthi – we identify and describe a number of characteristics peculiar to the consumocratic system of regulation, before examining the impact of information transparency within it. A number of theoretical scenarios emerge from the identification of four critical factors in the regulation of the societal information shared with consumocrats: (1) the degree of subjective veracity and comprehensiveness of available information; (2) the more or less comforting nature of this information; (3) the culminating outcomes to which it refers; and (4) its degree of objective veracity. All societal information is not theoretically bound to convey comforting messages to consumers inclined to consider the well-being of others. This message, while accurately reflecting the results achieved by local consumocratic organisations, may as well reflect the more or less controversial choices made in the pursuit of desirable goals, such as improving the fate of working children. It could also shed light on the flaws (e. g., ethical, technical, managerial) of this system of regulation by exposing its own limits to a better informed public. By opting for the transmission of messages subject to public controversy or worth a mea-culpa, the local regulators of this information would inevitably confront some risks (e. g., judicial, economic, socio-organisational). Under which conditions could these risks be reasonably taken? Quid of their likely impact on altruistic dispositions? From a pragmatic and Global South perspective, a non-paternalist analysis of transparency as a regulatory tool, it is shown, leads to recognising the utility of repositioning consumocratic activity on original, constitutional foundations, before envisaging the development of increasingly transparent and efficient tools in this regard.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».