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Enregistrement W4388975184 · doi:10.1017/bhj.2023.46

Seeking Justice. Access to Remedy for Corporate Human Rights Abuse, by Tricia D. Olsen (Cambridge: Cambridge University Press, 2023)

2023· article· en· W4388975184 sur OpenAlexaff
Jordi Vives-Gabriel

Notice bibliographique

RevueBusiness and Human Rights Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Law and Human Rights
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeContent (measure theory)Action (physics)Human rightsPolitical scienceLawCriminologyPsychologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Business and human rights (BHR) scholars and practitioners have long lamented the scarcity of research investigating the nature, quality, and contours of Access to Remedy, the third pillar of the United Nations Guiding Principles.While the work of this journal is starting to reverse the situation, there is still a dearth of scholarship on remedy based on quantitative empirical research.Against this backdrop, this review will emphasize how Tricia Olsen's book is a much-needed and long-awaited contribution, not only because of its methodological uniqueness but also because of the theoretical advances she delivers.Olsen aims to understand the variation in access to remedy mechanisms for corporate human rights abuse and the role that contestation may play in shaping this access.In the process, she empirically tests and discusses some previously unquestioned premises of the BHR fielde.g. the 'governance gap' narrative, and the complementarity between judicial and non-judicial remedies among others.The book is structured in seven chapters.Following the introduction, chapter 2 presents the fundamental premises underlying Olsen's theoretical model, the so-called 'Varieties of Remedy Approach'.Chapter 3 outlines the scope and breadth of the Corporations and Human Rights Database underpinning her research.Chapters 4 and 5 investigate access to judicial and nonjudicial remedy mechanisms, respectively.Chapter 6 looks at whether and how contestation for corporate human rights abuse helps strengthen democratic institutions.Finally, chapter 7 concludes.Olsen asks herself: Why do some victims of corporate human rights abuses have access to remedies while others do not?To what extent the characteristics of who is involved and the context in which access to remedy is (not) taking place can explain such variation?And, more broadly, does the contestation that often accompanies the claims for remedies for business and human rights abuses contribute to advancing democratic practices?From a methodological perspective, the way in which she addresses these questions is a unique and innovative contribution to the BHR field.Firstly, Olsen built the Corporations and Human Rights Database (CHRD), a unique large-scale collection of data about corporate human rights abuse and access to remedy in Latin America.The CHRD compiled more than 1,000 allegations of corporate human rights abuse with over 130,000 data points spanning a 15-year period (2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013)(2014).This contrasts with the typical small N analysis prevailing in the BHR literature relying on single firms, specific countries, and comparative analysis among firms or industries.Secondly, she engages in a quantitative empirical exercise where she tests her carefully constructed hypotheses, using mostly logistic regressions, accompanied by sound robustness checks.Altogether, in methodological terms, Olsen's work is unparalleled in the BHR domain.Olsen utilizes this powerful methodological engine to develop and empirically test her 'Varieties of Remedy Approach' theoretical model.This approach allows her to refine the prevailing 'governance gap' narrative.Such 'myopic narrative', as Olsen describes it, may

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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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,207 · 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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