Corporate Responses to Tackling Modern Slavery: A Comparative Analysis of Australia, France and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The business and human rights agenda is gaining momentum internationally, perhaps best evidenced through recent legislative responses to tackling modern slavery. Using a reflexive law lens, we analyse three recent laws – the UK Modern Slavery Act 2015, the French ‘duty of vigilance’ law of 2017, and the Australian Modern Slavery Act 2018 (Cth). The three laws, or their accompanying guidance, share characteristics in terms of reporting requirements: the supply chain; risk mapping/assessment and management; analysis of subsidiary and supply chain risk; and effectiveness. The French Act has a broader scope as it is a due diligence, rather than a reporting law and includes obligations with regard to human rights and fundamental freedoms, health and safety, and the environment. It is the only Act of the three with substantive penalty provisions. All reporting requirements in the French and Australian Acts are mandatory, but the UK Act has limited mandatory reporting requirements. We find that only 22 companies globally will be required to report under all three laws. Using a subset of this dataset, we analysed 59 French vigilance plans and UK modern slavery statements published by nine manufacturing companies. This provided some preliminary analysis of how businesses have reported under the French Droit de Vigilance and the UK Modern Slavery Act (reports under the Australian Modern Slavery Act for these companies were not published at time of writing). Overall, businesses are using less demanding measures such as introducing policies and delivering training more commonly than the somewhat more resource-intensive activities such as audits. The more onerous requirements of the French law were reflected in the content and level of detail in the vigilance plans, compared with the UK modern slavery statements. However, for some companies, there were strong similarities between the UK and French publications, indicating ‘creep’ from the French Act into UK reports or a ‘race to the top’.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».