Notice bibliographique
Résumé
On 30 September 2018, the US, Canada and Mexico announced they had reached a trilateral free trade agreement in the renegotiation of the NAFTA, concluding more than 13 months of negotiations. The USMCA has been ratified by all three countries and has taken effect as of 1 July 2020. One of its crucial characteristics when it comes to workers’ rights is a facility-specific rapid response labour mechanism, which purpose is to ensure remediation of a “Denial of Rights” of free association and collective bargaining for workers at a Covered Facility, and to ensure that remedies are lifted immediately once a Denial of Rights is remediated (Annex 31-A “Facility-specific rapid response labor mechanism” between the US and Mexico of the USMCA’s Dispute Settlement chapter and separate Annex 31-B between Canada and Mexico). From 2021, the above-mentioned mechanism has been already used by the Department of Labor and the Office of the US Trade Representative on many occasions in order to protect workers’ rights under the USMCA. The author of this paper examines six first cases, namely: GM Silao, Tridonex, Panasonic, Teksid, VU Manufacturing and Saint Gobain. On such basis she draws conclusions regarding the effectiveness of the facility-specific rapid response labour mechanism.
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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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».