MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2797154855 · doi:10.1177/1035304618769772

Using tickets in employment standards inspections: Deterrence as effective enforcement in Ontario, Canada?

2018· article· en· W2797154855 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Economic and Labour Relations Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWomen's and Gender Studies et Recherches FéministesYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementDeterrence theoryDeterrence (psychology)BusinessContext (archaeology)Government (linguistics)Law enforcementEconomicsPolitical scienceLawLaw and economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is widely agreed that there is a crisis in labour/employment standards enforcement. A key issue is the role of deterrence measures that penalise violations. Employment standards enforcement in Ontario, like in most jurisdictions, is based mainly on a compliance framework promoting voluntary resolution of complaints and, if that fails, ordering restitution. Deterrence measures that penalise violations are rarely invoked. However, the Ontario government has recently increased the role of proactive inspections and tickets, a low-level deterrence measure which imposes fines of CAD295 plus victim surcharges. In examining the effectiveness of the use of tickets in inspections, we begin by looking at this development in the broader context of employment standards enforcement and its historical trajectory. Then, using administrative data from the Ministry of Labour, we examine when and why tickets are issued in the course of workplace inspections. After demonstrating that even when ticketable violations are detected, tickets are issued only rarely, we explore factors associated with an increased likelihood of an inspector issuing a ticket. Finally, we consider how the overall deterrent effect of workplace inspections is influenced by the use or non-use of deterrence tools.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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