Notice bibliographique
Résumé
The global market is incredibly interconnected and interdependent. However, massive inequalities in wealth and poverty exist throughout, with the richest 1% gaining 82% of the wealth produced last year, while the poorest 3.7 billion people saw absolutely no wealth increase (Ratcliff, 2018). Fair Trade attempts to address these global issues by increasing demand for “ethical” goods. Fair Trade has become a global endeavour involving over 70 countries. Allowing 1.66 million farmers with global sales to reach 7.88 Billion Euros and in 2015, 138 million Euros were paid in social premiums (an additional payment to producers to use for social goals) (Fairtrade. 2018). Despite this, the FLO admits its payments do not meet a living wage (Fairtrade Canada, 2018). This begs the question: is it possible to create a fairer and more just global system through fair trade certification? Or, is Fair Trade fair? Firstly, what is justice or fairness? Justice is born from relations of communities, concerned with giving people what they deserve (Amartya Sen 2009), based on a platform of fairness. Fairness is a necessary component of justice, it’s an equitable structure which justice can be measured (Rawls, 1990; Isbister, 2001). In moral obligation groups, there are principals in attaining justice, equality, freedom and efficiency (Isbister, 2001). Justice is not merely contractual (Wein, 1987), but requires a structure of fairness to measure justice. Fairness requires cooperation and trust. The market derives from social life (Polanyi, 1944, Wood, 1999). Today’s global market is defined by economic globalization and neoliberalism, which perceives the market as an amoral ideological mechanism. Although people are not amoral, the market being from social life, has normative repercussions. Fair Trade exists within market forces, which attempts to address global inequalities. However, fair Trade does not adequately provide a structure of fairness, therefore cannot provide justice.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,033 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».