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Enregistrement W349480248 · doi:10.60082/2817-5069.1003

“Rights without Remedies”: Enforcing Employment Standards in Ontario by Maximizing Voice among Workers in Precarious Jobs

2013· article· en· W349480248 sur OpenAlexafffundvenueabout
Leah F. Vosko

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsLeverhulme TrustYork University
Mots-clésRedressEnforcementBusinessScope (computer science)PaceComplaintLabour lawLaw enforcementLabour economicsLawPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers in Ontario, Canada are on the edge of a crisis in the enforcement of their minimum employment standards (ES). This crisis is shaped not only by well-documented deficiencies in the scope of labour protection but by the fact that the administration of the ES system has not kept pace with the increasing number of workers and workplaces requiring protection under the province’s employment standards act. Coupled with an outmoded complaint-based system, the dearth of support for ES enforcement is cultivating a situation in which an unprecedented number of workers are bearers of rights without genuine opportunities for redress. Responding to this situation, this article explores how measures augmenting the voices of workers and their advocates could contribute to improving ES enforcement in Ontario. It does so through a review of innovative practices in other common law contexts characterized by similar enforcement regimes where labour market conditions have likewise deteriorated.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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