Accès à la justice des travailleurs de plateformes numériques : Réponses contrastées des tribunaux canadiens et américains
Bibliographic record
Abstract
L’arrivée des plateformes numériques dans le paysage du travail canadien s’accompagne d’un recours croissant aux conventions imposant l’arbitrage (ou clauses compromissoires) comme mode de résolution des conflits. Les travailleurs de plateformes souhaitant faire reconnaître leur statut de salarié au sens des lois sur les normes d’emploi doivent donc s’adresser à un forum privé, parfois situé à l’extérieur du Canada. C’est dans ce contexte que l’invalidation d’une telle clause dans l’affaire Heller v Uber Technologies Inc par la Cour d’appel d’Ontario prend toute son importance. La Cour suprême ayant accepté d’entendre l’appel, empruntera-t-elle la voie du droit américain et permettra-t-elle que ces clauses fassent obstacle aux recours collectifs revendiquant la reconnaissance du statut de salarié ? Notre étude des jugements tant ontariens qu’américains sur la validité des clauses compromissoires liant Uber à ses chauffeurs révèle, à cet égard, le caractère déterminant de l’approche choisie par les tribunaux.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".