Unfree Labour, Migration and Racism: Towards an Analytical Framework
Notice bibliographique
Résumé
When it comes to analysing exploitative and unfree labour, most research refers to “othering” or “race”. Race is often treated as a given category rather than a social phenomenon that needs explanation. In this article, I draw attention to the question of how racism is preserved, reproduced and changed within and through unfree labour relations. I do this by discussing the conceptual interlinkages between unfree labour, migration and racism. While the role of migration policies should not be underestimated, this should be accompanied by an analytical account of their racist background and outcomes. Based on this I present a framework for the analysis of racism as it relates to unfree labour and migration. I draw attention to three different levels of analysis (historico-structural, discursive-symbolic and everyday practices) and the interrelations between them. For empirical illustrations, I draw on my research on modern slave labour in two production sectors in Brazil: charcoal and clothing. I discuss the empirical findings with regard to three analytical problems in the analysis of unfree labour and racism: the impact of generalising knowledge on (future) migrant workers; the role and responsibility of global production networks; and the need to critically reflect on initiatives and policies aimed at the eradication of unfree labour. KEYWORDS: labour migration; unfree labour; racism; Brazil; workers’ rights
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».