The role of law in corporate human rights due diligence
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to explain how laws influence human rights due diligence (HRDD) in Canadian multinational companies (MNCs). Laws considered include domestic legislation, international law, global standards, industry regimes, and litigation and legal influencers included external stakeholders such as investors and customers. This research addresses the gap in empirical literature in business and human rights generally and specifically with respect to the interaction between law and HRDD. We looked at how law influences HRDD practice, looking not just at initial commitments but also at the organizational integration of HRDD. Second, we considered the context of the various tensions we see in human rights compliance, many connected to voluntariness, and how this interacts with laws in the influence on Canadian MNCs. Finally, we looked from the perspective of the entire global value chain, including all operations and all suppliers, up to the original source of all goods and services. \n \nThe research was completed by carrying out case studies on six Canadian MNCs, three in the mining sector and three in the retail sector. Interviews were carried out and documents were reviewed for each MNC. Data was thematically analyzed, and themes centred on the influence of the laws and the external stakeholders on the MNCs’ HRDD, as well as the internalization of HRDD in the MNCs. Several types of laws were found to be influential, including corporate self-governance, investor regimes, and industry associations. Domestic laws were found to have limited influence, particularly on our Case Subjects. \n \nWe found that despite the many legal influences and the acceptance of the need to protect core labour and human rights, that there is a voluntariness to human rights compliance for MNCs. The complexities of global value chains are being accepted as a barrier to HRDD across the entire global value chain, even though these complex structures were created by the MNCs themselves. A new narrative is needed that starts from the perspective of protection of the entire global value chain and works backwards from that. Canadian lawmakers need to set this agenda for Canadian MNCs, and this agenda needs to include BHR specificity and recognize the importance and uniqueness of the protection of human rights.
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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 | 0,037 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,071 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».