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Enregistrement W7131358705 · doi:10.1017/cls.2025.10028

De la nécessité d’articuler droit du travail, droit de la santé et sécurité et droit de l’immigration : une analyse comparative des stratégies d’organisation du travail dans les entrepôts de Dollarama et d’Amazon à Montréal

2025· article· en· W7131358705 sur OpenAlexaffabout
Martine D’Amours, Mostafa Henaway, Laurence Hamel-Roy, Geneviève Baril-Gingras, Yanick Noiseux, Manuel Salamanca Cardona, Cheolki Yoon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalConcordia UniversitySaint Paul UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour lawRestructuringContext (archaeology)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Basé sur une recherche-action conduite en partenariat avec deux organismes de protection des droits des travailleurs non syndiqués, cet article compare deux modèles d’organisation du travail dans les entrepôts – celui de Dollarama et celui d’Amazon – et illustre comment l’un et l’autre fonctionnent grâce à l’exploitation d’une main-d’œuvre en bonne partie racisée. Emplois instables et peu protégés, pressions à la productivité fragilisant le corps et l’esprit, statuts migratoires précaires enfermant les individus dans des emplois usants et de piètre qualité – ces éléments interconnectés créent des espaces où le droit du travail peine à s’appliquer. Les résultats de l’enquête mettent en évidence les enjeux multiples découlant de la fragmentation des cadres réglementaires hérités de la période fordiste, trop souvent rendus caducs par la transformation des pratiques de gestion de la main-d’œuvre, et appellent, au profit des travailleurs les plus vulnérables, le développement d’une vision plus holistique du droit et de la réglementation.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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