Social reproduction and migrant labour: extending the view to Sicilian olive groves and tomato greenhouses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social reproduction offers a critical lens through which to analyse how labour law creates and constructs labour/ers. Socially reproductive work, traditionally ignored in waged labour markets, has been omitted from legal categories that protect workers. Yet these same legal categories that create and construct labour/ers are themselves socially reproduced. In Sicilian agricultural work, social reproduction happens in the extra care that is needed in labour carried out by migrantised workers, as well as the silence that is reproduced by markets that overlook the exploitation buttressing a local economy. The lens of social reproduction connects the work behind the scenes that depends on the complicity, whether wilful or ignorant, of consumers who do not ‘care’ that the labour producing Sicilian Denominazione di Origine Protetta (Protected Designation of Origin, DOP) and Indicazione Geografica Protetta (Protected Geographical Denomination, IGP) products is legally irregular. Contributing to discussions of labour law’s limits, this article addresses how labour exploitation is socially reproduced through the invisibilisation of labour involved in cultivating and harvesting Sicilian DOP olives and IGP tomatoes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,047 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».