Human Rights, Transnational Corporations, and Embedded Liberalism: What Chance Consensus?
Notice bibliographique
Résumé
This paper contextualises current debates over human rights and transnational corporations. More specifically, we begin by first providing the background to John Ruggie’s appointment as ‘Special Representative of the Secretary-General on the issue of human rights and transnational corporations and other business enterprises’. Second, we provide a brief discussion of the rise of transnational corporations, and of their growing importance in terms of global governance. Third, we introduce the notion of human rights, and note some difficulties associated therewith. Fourth, we refer to Ruggie’s scholarly work on ‘embedded liberalism’, the ‘global public domain’, and ‘social constructivism’. Following this, we refer to the other five papers contained in this Journal of Business Ethics special issue, ‘Spheres of Influence/Spheres of Responsibility: Multinational Corporations and Human Rights’, and consider some of the potential obstacles to Ruggie’s recent suggestion that a ‘new consensus’ has formed, or is forming, around his ‘Protect, Respect and Remedy’ framework. We conclude by raising questions regarding the processes of consensus-building around, and the operationalisation of, Ruggie’s ‘Protect, Respect and Remedy’ framework.
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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 | 0,027 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,055 |
| Communication savante | 0,017 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».