The North American Helpline initiative in Bangladesh for garment workers
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.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: After a series of garment factory disasters that had taken place in Bangladesh, the Alliance for Bangladesh Worker Safety (Alliance) was formed by 29 large North American retail companies to improve worker safety in Bangladesh- the second largest ready-made garments producing country in the world. AIMS: This report focuses on Alliance's Worker Empowerment initiative-Worker Helpline and examines the types, contents and volume of calls received by it. METHODS: All published reports of Alliance that are available online were retrieved. Data from each quarter (Q) in 2017, 2018, and 2019 were extracted in terms of (1) Total calls (2) Substantive calls, and (3) Safety calls (Urgent and Non-urgent). RESULTS: By 2019, Q3 Helpline covered 1.5 million workers in 1091 factories. In Q1 2017, there was 1 call made per 73 workers and 20 calls made per a factory whereas in Q3 2019 there was 1 call per 171 workers and 8 calls coming from a factory. In terms of safety calls, there was 0.59 calls/factory in Q1 2017 but went down to 0.17 calls/factory in Q3 2019. Helpline in 2019 Q3 received 1283 substantive calls; of that 189 were safety calls which included 18 urgent and 171 non-urgent calls. In Q1 of 2017, 32% factories did not make any calls and in Q3 2019, 62% of factories did not make any calls at all. CONCLUSIONS: The worker empowerment initiative- Helpline-in Bangladesh initiated by the North American companies remained underutilized.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle