Notice bibliographique
Résumé
This article examines how ill-defined legal norms around modern slavery are being outlined in supply chain legislation and then interpreted by management professionals. Building on an infrastructural analysis of supply chain governance, I uncover the set of practices that underlie recent regulations around modern slavery. I track the implementation of these laws by following the “chain of translation,” whereby information is transformed from on-the-ground raw data, to quantitative metrics of modern slavery risks, and, finally, to polished corporate statements. This analysis focuses on the critical role being played by the Supplier Ethical Data Exchange (Sedex), which is a platform for sharing responsible sourcing data. While Sedex is not an auditor and is not governed by lawyers, it is nonetheless serving an important function in interpreting legal norms around modern slavery and facilitating the implementation of supply chain laws. Yet there are potential costs to its expansive role. Sedex is translating modern slavery into a management problem largely based on quantitative metrics such as indicators and risk scorecards. While Sedex provides limited opportunities for public participation, it needs to be more transparent with respect to the methodology behind its metrics and provide further opportunities for comment by parties underrepresented in its governance.
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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 | 0,031 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,083 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».