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Enregistrement W7128203871 · doi:10.3138/ccar.v12i2.125

Is Class Action a Preferable Remedy for Independent Contractors? A Case Study on the Proposed Canadian Hockey League Class Action

2017· article· en· W7128203871 sur OpenAlexaboutno aff
Yaroslavna Nosikova

Notice bibliographique

RevueCanadian Class Action Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass actionLeagueClass (philosophy)Action (physics)CertificationFace (sociological concept)Res judicata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: A number of putative actions have been filed recently that allege misclassification of employees as independent contractors. Left unchanged, such misclassification prevents the formation of unions and avoids the application of employment standards legislation. Using the putative Canadian Hockey League class proceeding (the CHL case) as an example, this paper argues that a class action is a preferable remedy for misclassified employees because it is a more discreet option in terms of workplace politics, and it offers the hope of systemic change. The paper first reviews the 2016 Mayotte v Ontario case to highlight challenges that independent contractors face in establishing that their employer acted unreasonably. Second, the paper provides background about the CHL case and discusses the likely players’ status under the current law. Third, it reviews the law on certification of employment-related proceedings, and its likely application to the CHL case. It also looks at challenges that arise in staying a proceeding involving multijurisdictional class actions, particularly in Quebec with new article 577 of that jurisdiction’s new Code of Civil Procedure. The paper concludes with a discussion on how the CHL class action will shape hockey, the sport that defines Canada’s culture and identity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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