The decent work agenda and the advancement of gender equality: for emerging economies only?
Notice bibliographique
Résumé
The International Labour Organization's Decent Work Agenda offers a valuable alternative to the traditional framing of most contemporary employment regulation. It moves beyond the standard employment relationship to include workers in non-standard employment and the attainment of gender equality has a central place, illustrated in the ILO's 2009 campaign around 'gender equality at the heart of decent work'. While most OECD countries have endorsed the Decent Work Agenda (DWA), few have taken it up at the domestic level, apparently seeing it as something of benefit to emerging economies only. Our article draws on interviews with key government, employer, union and civil society stakeholders in Australia, Canada, the Netherlands and the United Kingdom, and an analysis of relevant policy documents to tease out this 'othering' of the DWA and how different understandings of gender (in)equality relate to views about its utility in the national context. We argue that assumptions that the DWA has little to offer developed economies represent a missed opportunity to rethink the gendered policy underpinnings of domestic employment regulation that are shaped by and contribute directly to gender inequality.
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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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,038 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».