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Enregistrement W4388817007 · doi:10.1332/27523349y2023d000000003

Migrant workers in Irish fisheries: exploring the contradictions through the lens of racial capitalism

2023· article· en· W4388817007 sur OpenAlexafffund
Melissa Marschke, Peter Vandergeest

Notice bibliographique

RevueGlobal Social Challenges Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLivelihoodIrishCapitalismWork (physics)Migrant workersFisheryFish <Actinopterygii>PrecarityValue (mathematics)Political scienceEconomic growthGeographyEconomicsAgriculturePoliticsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploitative working conditions for migrant workers in industrial fisheries have recently drawn considerable attention among activists and scholars, often with a focus on Asian fisheries. Even so, fish work can offer a better livelihood option than migrant workers might have in their home countries. These contradictions are apparent in fisheries around the world, including those based in Europe and North America. In this paper we explore the incongruities and patterns of working conditions for migrant workers in Irish fisheries, situating how the global seafood industry relies on a racialised labour force that is devalued to produce raw materials for high-value seafood products, before turning to an analysis of a decades-long campaign to improve Ireland’s legal framework for migrant fish workers. Persistent campaign work illustrates how a multi-pronged approach, including legal strategies and actions to make the injustices in Irish fisheries more visible, is critical to provoking change, even as working conditions remain far short of most land-based sectors in that country.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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