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Enregistrement W7084272945

The Empowerment of Migrant Workers in a Precarious Situation

2021· article· en· W7084272945 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology, Conservation, and Geographical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitMigrant workersEmpowermentHuman rightsGlobal SouthInformal sectorLabour law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience of transnational migrants working for low pay under exploitative conditions has been well-documented for many years. Yet, a sizeable catalogue of binding international instruments establishes a rights-based framework through which states commit to deliver substantive labour protections to migrant workers. By focusing on the operation of labour inspectorates in five countries – Canada, Germany, Malaysia, Qatar and South Africa – this paper undertakes a comparative analysis to explore what accounts for the persistent gap between the vision of the rights-based framework and the reality of rights violations that migrant workers experience. These countries were selected for comparison because they are located in five different geographic regions; are countries in which labour is performed by large numbers of migrant workers; and are countries to which migrant workers arrive through a mix of south-to-south and south-to-north migration flows. The research reveals that, across very different countries, economies, legal systems and migration flows, strikingly common patterns of structural inequality, exploitative behaviour and weakness in institutional design deny migrant workers’ secure protection of their labour rights and facilitate systemic discrimination, abuse and widespread rights violations. By focusing on the role and design of state-based labour inspection, this report seeks to account for why this is so.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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