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Enregistrement W2918822247 · doi:10.1111/jols.12152

A Strategic Approach to Regulating Unacceptable Forms of Work

2019· article· en· W2918822247 sur OpenAlexaff
Deirdre McCann, Judy Fudge

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésDynamismLegislationLeverage (statistics)Work (physics)Political scienceExpansiveSustainable developmentBusinessPublic administrationEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upgrading low‐waged and insecure work is central to contemporary labour and development initiatives, from the UN Sustainable Development Goals to the United Kingdom ‘Taylor Review’. The International Labour Organization's notion of unacceptable forms of work (UFW) is a crucial contribution. Yet the regulatory frameworks that can effectively address UFW are unclear. This article builds on a novel framework ‐ the Multidimensional Model of UFW. Drawing on theoretical literatures at the frontline of regulation scholarship, it proposes a strategic approach to UFW regulation that supports development, acknowledges the constrained resources of low‐income countries, and targets expansive and sustainable effects. Two key concepts are identified: points of leverage and institutional dynamism. Globally‐prominent regulatory frameworks are assessed as a starting point for mapping the strategic approach: the Mathadi Act of Maharashtra, India; Uruguayan domestic work legislation; minimum wages in the global North and South; and United Kingdom regulation of ‘zero‐hours contracts’.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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