SMEs and human rights: bridging the accountability gap in the economy’s backbone. Navigating Canadian and global human-rights duties for local and supply-chain SMEs
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, small and medium-sized enterprises or SMEs are the backbone of Canada’s economy. SMEs’ contribution to human right accountability is still not investigated enough. These companies usually work under an “accountability gap," which means they don't have the awareness, knowledge and regulatory pressure to apply human rights due diligence ((HRDD), whereas large firms are subject to increased scrutiny under business and human rights (BHR) frameworks. This thesis looks at how corporate culture, policy, and enforcement affect Canadian SMEs' compliance with human rights obligations and why they stay behind in HRDD implementation. The study examines the gap between HRDD trends worldwide and SME reality in Canada, drawing on academic frameworks such as Political CSR, Institutional Theory, and Stakeholder Legitimacy. It highlights the main obstacles, a lack of state-led direction, supply-chain power disparities, and regulatory fragmentation, using a mixed-methods approach that includes case studies, interviews, and cross-sectoral analysis. The results show that SMEs react differently to human rights standards, depending on internal ethics or external constraints (such as domestic inspections or international sanctions). The study's policy propose, long-term reform would introduce tiered, risk-based HRDD duties and a single “one-front-door” support centre that integrates provincial employment-standards advice with federal supply-chain expertise.By bridging the accountability gap, Canada can align its SME sector with emerging global standards while safeguarding its economic resilience.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».