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Enregistrement W3045330441 · doi:10.1111/imig.12743

Creative Recourse in Cases of Forced Labour: Using Human Trafficking, Human Rights and Labour Law to Protect Migrant Workers

2020· article· en· W3045330441 sur OpenAlexaffabout
Laurence Matte Guilmain, Jill Hanley

Notice bibliographique

RevueInternational Migration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoercion (linguistics)Labour lawHuman traffickingHuman rightsJurisprudenceConvictionLegislationLawPolitical scienceMigrant workersForced migrationCriminologySociologyEconomicsRefugeeEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada has no legislation prohibiting forced labour, relying instead on human trafficking penal dispositions; the two are intimately related. However, there has only been one conviction for human trafficking for the purposes of forced labour. Here, we offer an analysis of jurisprudence according to a model of labour trafficking focusing on the intersection of labour exploitation and coercion, particularly among migrant workers. We argue that Canadian human trafficking law remains incomplete and fails to address situations of forced labour. There is a need to think creatively about recourses. Labour and human rights law recourses are more accessible to migrant workers than human trafficking law, given the lighter burden of proof and the unlikelihood that courts will recognize the systemic coercion to which migrant workers are subject. Workers and advocates are understandably drawn to these alternative recourses, yet consequences for employers profiting from forced labour are disappointingly minor.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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