Les accords-cadres internationaux : enjeux et portée d’une négociation collective transnationale
Bibliographic record
Abstract
Les accords-cadres internationaux sont un modèle privé de régulation internationale du travail ayant pour objet de protéger les droits fondamentaux des travailleurs dans les chaînes de production globale des entreprises transnationales. L’aspect qui les distingue d’autres initiatives volontaires de régulation du travail dans les entreprises transnationales est avant tout la participation d’organisations syndicales internationales à leur élaboration et à leur mise en oeuvre. L’auteure analyse l’émergence de cette pratique de négociation collective transnationale et le contenu des accords-cadres internationaux qui en découlent. Son étude révèle le rôle, dissimulé à première vue, des institutions étatiques de régulation du travail dans la négociation de ces ententes. Les accords-cadres internationaux se révèlent un modèle de régulation prometteur pour la mise en oeuvre des droits fondamentaux proclamés par la Déclaration de 1998 de l’Organisation internationale du travail relative aux principes et droits fondamentaux au travail et son suivi dans la sphère privée, mais leur expansion à une échelle plus large nécessitera vraisemblablement un encadrement juridique plus soutenu au niveau international.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".