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Enregistrement W4385694166 · doi:10.32920/23912892.v1

Some Considerations for Child Rights Impact Assessment (CRIAs) of Business

2023· preprint· en· W4385694166 sur OpenAlexaff
Tara M. Collins, Gabrielle Guevara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDue diligenceOrder (exchange)BusinessHuman rightsBusiness administrationProcess (computing)Process managementLaw and economicsPolitical scienceEconomicsLawComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing international attention to business and human/child rights, the necessary next step must examine the monitoring of activities in order for the connection between business and child rights to be meaningful. Consequently, the essential question for this paper is whether business should use child rights impact assessments (CRIAs) and if so, what are some considerations in order to move forward? It is argued that the business must develop and carry out CRIAs in order to meet its due diligence obligations, and to identify and respond to potential and actual child rights impacts due to business activities. Business should use CRIAs as part of a broader process of supporting its organizational commitment to human rights. Other actors can also participate in this monitoring endeavour of business activities. This paper identifies some challenges and considerations of CRIAs in relation to business.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,029
Communication savante0,0250,025
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0210,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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