Notice bibliographique
Résumé
Introduction This book has two aspects and aims. First, it aims to unravel the extent to which discrimination in employment based on class and factors reflective of social background is prohibited in Australia, South Africa, Canada and New Zealand, and key differences in the law of each of these jurisdictions. Second, it examines the application of the law to the use of new technology and practices, to expose how their use creates risks of this type of discrimination and to propose how these technologies and practices can be re-imagined to reduce these risks. The first of the book's aims are achieved in Chapters 2 and 3. Chapter 2 considers whether, and the extent to which, discrimination based on class and factors reflective of social background is prohibited in international labour law as part of the prohibition on ‘social origin’ discrimination in conventions of the International Labour Organisation (‘ILO’). Chapter 3 then maps the legal frameworks in four common law countries (Australia, South Africa, Canada and New Zealand) to unravel the extent to which discrimination in employment based on class and factors reflective of social background is prohibited in these countries. The analysis in these chapters reveal that whilst ‘class’ and ‘social background’ are not expressly listed as grounds of discrimination in legislation within these jurisdictions, certain listed grounds are understood in terms of class and/or factors reflective of social background. This includes the grounds of ‘social origin’ in Australian and South African law, ‘social condition’ and ‘family status’ in laws within Canada, and ‘family status’ in New Zealand law, amongst other grounds. The second of the book's aims are achieved in Chapters 4, 5, 6 and 7. Chapter 4 examines an employer's use of social media, such as for cybervetting, job advertisement targeting, and terminating an employee's employment for social media posts. Chapter 5 examines automated candidate screening technologies, such as the use of certain algorithms and AI in recruitment. Chapter 6 examines the changing nature of work in the digital age, including certain aspects of platform work in the ‘gig economy’ and the post-pandemic shift to remote working and homeworking. Chapters 4, 5 and 6 expose how all these practices create significant inequalities and opportunities for discrimination based on class and/or certain factors reflective of social background.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».