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Record 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 on OpenAlexaffabout
Martine D’Amours, Mostafa Henaway, Laurence Hamel-Roy, Geneviève Baril-Gingras, Yanick Noiseux, Manuel Salamanca Cardona, Cheolki Yoon

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2025
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsMcGill UniversityUniversité de MontréalConcordia UniversitySaint Paul UniversityUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsLabour lawRestructuringContext (archaeology)Work (physics)

Abstract

fetched live from 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.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.383
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes2
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