MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213200203 · doi:10.1093/indlaw/dwac004

The ABC Test: A New Model for Employment Status Determination?

2022· article· en· W4213200203 sur OpenAlexaff
Guy Davidov, Pnina Alon-Shenker

Notice bibliographique

RevueIndustrial Law Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresumptionTest (biology)LegislationBalance (ability)MultitudeLaw and economicsWork (physics)UniversalismBusinessLawPolitical scienceEconomicsActuarial sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tests for identifying who is an ‘employee’—the gateway for a multitude of employment rights—have preoccupied generations of labour lawyers. It is relatively rare, however, to see a significant change in the law itself in this area. We are currently witnessing such a rare change in the USA, where a new test called the ‘ABC test’ was adopted in California and is gaining support elsewhere. The new California test starts with a legal presumption of employee status. To rebut the presumption, the hiring party has to demonstrate that all the following conditions are satisfied: no control over the worker, the work is outside the usual course of the employer’s business and the worker is customarily engaged in an independently established business. The goal of this article is examine whether this new test is normatively better than previous tests and should be regarded as a model for legislation in other countries as well. Our assessment is made in light of three benchmarks: whether the new test successfully advances the purpose of labour laws, whether it adopts an optimal balance between selectivity and universalism, and whether it strikes an optimal balance between rules and standards. Our conclusion is generally positive, but at the same time we argue that some modifications are necessary to improve the test and make it a useful model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial Law JournalMême sujetLabor Movements and UnionsTravaux en français237 207