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Enregistrement W4249398768 · doi:10.1017/s0829320100007705

Employing Fairness

2003· article· fr· W4249398768 sur OpenAlexaff
Robert Leckey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé L'auteur, à partir de l'exemple de la pratique des grandes entreprises de payer à leurs employés des primes basées sur leur performance, fait état de deux types de contraintes s'appliquant aux employeurs: d'une part, les règles imposées par la loi; d'autre part, les recommandations des manuels de gestion des ressources humaines. Le droit considère les primes à travers le prisme étroit et traditionnel des règles portant sur les modalités de rémunération dans le cadre de la relation contractuelle avec l'employé. À l'opposé, la science de la gestion les traite comme une forme de communication avec l'employé et établit des recommandations concernant la conception et la mise en œuvre de programmes de primes qui révèlent une certaine notion d'équité administrative. L'auteur s'interroge sur les liens que cette notion d'équité administrative entretient avec le principe d'équité procédurale du droit public. Les différences entre ces deux conceptions de l'équité suggèrent que, contrairement à l'hypothèse mimétique, les entreprises qui adoptent des pratiques se voulant équitables ne font pas que reproduire les normes issues du contexte gouvernemental. Au contraire, l'équité administrative semble s'auto-générer à l'intérieur du champ social semi-autonome des entreprises. S'inspirant des travaux de Teubner sur les systèmes autopoïetiques, l'auteur considère comment le système juridique peut faciliter cette auto-régulation tout en conservant une certaine capacité d'intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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