Dialogue and Coordination: How Hybrid Models Can Strengthen Labor Standards Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the factors that limit and support the capacity of developing states to regulate labor in the public and private spheres, as well as the role of international parties in strengthening that capacity. The purpose is to better understand the potential for a more coordinated approach informed by hybrid models of enforcement, which can contribute to closing regulatory gaps. Fieldwork was carried out in the garment sectors in South Africa and Lesotho during 2018, including 20 semi-structured interviews with industry stakeholders representing government, business, and labor. Findings indicate that the developing state has an important role to play in facilitating a more coordinated approach between systems of enforcement, including public and private enforcement agencies, national development agencies, manufacturers, buyers, and unions. The case studies indicate the potential of such an approach to, for example, improve inspection quality, accountability, and transparency. The state can play an active role in facilitating a hybrid approach to regulation that involves both state and non-state actors, with dialogue and coordination at the core of addressing broader challenges for enforcement.
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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 | 0,028 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».