MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W652999896

Locating Labour Law: Conflicting Perspectives and the Case of Occupational Health and Safety

2006· article· en· W652999896 sur OpenAlexaff
Eric Tucker

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour lawAssertionSalience (neuroscience)Context (archaeology)LawOccupational safety and healthPolitical scienceIndustrial relationsCommon lawHealth lawLaw and economicsSociologyHealth policyHealth carePsychologyInternational health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the need to locate employment and labour law in its social context is now widely recognized, there is significant disagreement over the character of that social context, how law is located in it, and the way that law both shapes and is shaped by its social location. The importance of these disputes is not just theoretical because their resolution shapes the way labour law is written and implemented. Nowhere is this truer than in one particular area of labour law, occupational health and safety (OHS) regulation. This chapter argues that from its origins in the nineteenth century, OHS regulation has been primarily guided by a consensus view of workers’ and employers’ interests in workplace health and safety. Historically, workers periodically resisted consensus-based regimes of regulation, insisting that the protection of their lives and health requires measures that recognize the salience of conflicts of interest and unequal power relations between workers and employers. From time to time workers succeeded in having the law reformed to address their concerns, but these accomplishments were undermined by the successful re-assertion of consensus perspectives in the implementation of regulatory reforms, resulting in regulatory failures that workers have paid for with their lives and health.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0420,126
Communication savante0,0270,018
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0350,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetRegulation and Compliance StudiesTravaux en français237 207