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Enregistrement W2916678036 · doi:10.1111/issj.12195

Law and lawlessness in industrial fishing: frontiers in regulating labour relations in Asia

2018· article· en· W2916678036 sur OpenAlexafffund
Peter Vandergeest

Notice bibliographique

RevueInternational Social Science Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research CouncilYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLawlessnessFishingFrontierFisheries lawAgency (philosophy)State (computer science)Industrial relationsWork (physics)Fisheries managementLabor relationsFisheryEconomyEconomicsPolitical scienceSociologyPoliticsLabour economicsLawEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper examines the extension of state regulation of industrial fisheries to include labour relations in the wake of scandals concerning unfree and abusive working conditions in the fishing industry. The focus is on fisheries operated out of Thailand, supplemented by information about working conditions in fisheries based in Myanmar and Taiwan. A concept of frontier that pays attention to patterns in labour relations prior to intensification of state regulation enables consideration of how non‐state agents including vessel owners and captains, fishing technologies, marine ecologies, vessel mobilities, borders, and workers contribute to shaping working conditions in industrial fishing. This approach reframes current efforts to regulate industrial fisheries as acting not on an unregulated or lawless fisheries, but on a series of dynamic existing practices of involving multiple agents who regulate fisheries work in the relative absence of state regulation. Using this concept of the frontier also helps explain how and why labour relations in fisheries are positioned as exceptional in relation to terrestrial work, and draws attention to the way that state regulation works through owners and captains, often neglecting the agency of workers, or undermining worker agency through migration policies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,026
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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