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Enregistrement W4412901149 · doi:10.35631/ijlgc.1040042

DISCONNECTING IN A CONNECTED WORLD: COMPARATIVE LEGAL APPROACH TO THE RIGHT TO DIS-CONNECT

2025· article· en· W4412901149 sur OpenAlexaboutno aff
Harlida Abdul Wahab, Rohana Abdul Rahman, Siti Zubaidah Othman, Nik Ahmad Kamal Nik Mahmod, Nurfairuz Noordin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Law Government and Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPusat Pengurusan Penyelidikan dan Inovasi, Universiti Utara Malaysia
Mots-clésLaw and economicsComputer sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology and digital world nowadays have resulted in constant connectivity at the workplace, even outside the working hours making the work boundaries become blurry. This transformation from the traditional 9 to 5 working hours to unlimited 24/7 has raised concerns about work-life balance, mental health, and employee well-being. Owing to this, the emergence of the right to disconnect as a legal and policy issue has taken place in many countries. Starting with France that introduced right to disconnect in her legislation, other European countries seemed to follow the practice and extended beyond Europe continent to countries such as Canada, Ireland and Australia, even though the approaches are diverse. This paper explores comparative legal approaches to the right to disconnect, analyzing how different jurisdictions have addressed this challenge through legislation. By examining legal frameworks in selected countries in the European countries such as France, Spain and Italy, together with Canada and Australia, this study highlights the diversity of regulatory strategies and enforcement challenges. The paper concludes with recommendations as a way forward for Malaysia in balancing business needs and employee rights in an increasingly digital world.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0150,050
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,313 · 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
Publié2025
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