MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385830852 · doi:10.3138/utlj-2023-0071

The Reconciliation Project of Labour Law

2023· article· en· W4385830852 sur OpenAlexaffvenueabout
Supriya Routh

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Law Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Labor and Employment Law
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour lawIndigenousSociologyDemocracyLawCapitalismNarrativeEquity (law)NormativeLaw reformPolitical sciencePrivate lawLaw and economicsPublic lawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, in Canada, labour law has not only failed to protect Indigenous working people from the exclusionary logic of (colonization-induced) market capitalism but also marginalized (peripheral and vulnerable) working people among the settlers. In spite of the Canadian judiciary’s attempt to articulate a broader vision of labour law through the values of justice, liberty, equity, and participatory democracy, the foundational private contractual rationale of labour law acts as a constraint on the judiciary’s ability to develop a broader – and more inclusive – regulatory justification. In this article, I suggest that this tension between expansive normative values and narrow (exclusionary) regulatory justification of labour law could be usefully addressed by employing the idea of reconciliation, originally conceived to fashion the relationship between Indigenous and non-Indigenous peoples in Canada. I argue that an appropriately formulated idea of reconciliation should be able to promote a more inclusive conceptual foundation of labour law, one that is receptive of non-Eurocentric world-views in its foundational narrative and democratic in its continued execution. In so aiding labour law, the reconciliation perspective can close the gap between normative values and regulatory justification of the discipline.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0200,082
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Toronto Law JournalMême sujetInternational Labor and Employment LawTravaux en français237 207