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Enregistrement W3032927031 · doi:10.1177/0169796x20924577

Dialogue and Coordination: How Hybrid Models Can Strengthen Labor Standards Enforcement

2020· article· en· W3032927031 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Developing Societies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensCARE CanadaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementBusinessTransparency (behavior)AccountabilityState (computer science)Government (linguistics)Quality (philosophy)Private sectorPublic relationsPublic economicsPublic administrationEconomicsEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,553

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 savante0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,221 · 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