Retaliation: Why an Increase in Claims Does Not Mean the Sky Is Falling
Notice bibliographique
Résumé
Retaliation, the fastest growing cause of action in discrimination law, has gained considerable attention, following two cases decided by the U.S. Supreme Court. The 2006 Supreme Court case, White v. Burlington Northern, and the 2009 Supreme Court decision in Crawford v. Metropolitan Government of Nashville has made retaliation front-page news. White created legal ambiguities that allow plaintiffs’ lawyers to posture and leave management lawyers without the tools to adequately render legal advice. Crawford expanded the opposition clause, which involves an employee’s resistance to a perceived violation of discrimination statutes. While there’s no indication that either case should result in more plaintiff victories (nor prevent employers from managing their workforce), the cases will, in all likelihood, lead to a further increase in claims. They also could change some management practices, despite causing no major changes in plaintiffs’ abilities to succeed in their claims. Following extensive discussion at the 2008 and 2009 Labor and Employment Law Roundtables, we conducted this analysis to examine the effects of the White and Crawford cases and explain the law surrounding retaliation. Before we address these issues, however, we examine the statistical increase in retaliation claims and hypothesize why these cases are on the rise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».