Notice bibliographique
Résumé
The inhabitants of Western countries happily consume products from around the world. They drink coffee from Ethiopia, eat bananas from Columbia, use computers from China, wear clothes from Cambodia, walk on carpets from Pakistan, talk to customer service representatives in India, display flowers from Kenya and show off diamonds from Africa. These patterns of trade and consumption influence working conditions in both importing and exporting countries. When Western industries need cheap labour for domestic production and service provision, they often turn from importing products to importing people. Examples include the UK importing health workers from Africa, the US relying on Mexican labour for agricultural and service work, Canada’s importation of Filipinas to work as nannies, Arab Gulf states importing Indian construction workers and Western Europe importing East European women to work in the sex trade. This movement of workers also affects labour conditions in both the importing and exporting countries. As products and services move across borders, labour issues and policies increasingly have a transnational impact. New patterns of consumption, production and movement have internationalised labour policy. Whereas domestic regulation of working conditions was seen to be sufficient in an era when most production and consumption was nationally based, increasing global exchanges reduce the influence of such regulation. Because of the globalisation of communication, the conditions of work generated byglobal production and exchange have also appeared in public debate and generated political pressure for action. Thus, stories of child labour in the Pakistan carpet industry, forced labour in the West African diamond industry, sweatshop labour in China, dangerous and exploitative working conditions for migrants and undocumented workers in the US and European Union (EU) have generated demands for new forms of regulation of working conditions on a transnational basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».