强迫劳动风险检测方法

开发了一种方法论，通过针对更高风险的地点，以更准确的数据检测和修复强迫劳动。

项目亮点

ISEAL创新基金

印度的UTZ、Ergon Associates和SAN技术合作伙伴，Africert和FIIT。

标准系统和认证方案（更强的检测/修复手册）;寻找公司和审计人员（针对性风险评估）;以及受影响的工人（更有效、以受害者为中心的应对）。

农业中的强制劳动往往被隐藏，仅靠审计的方式难以发现。SAN与UTZ合作，设计了一种方法论，更好地利用现有知识和新数据，针对高风险地点，提升供应链的评估和检测能力。该项目还汇编了初步的、符合当地特色、以受害者为中心的补救考虑，帮助标准系统和组织理解在识别强迫劳动时有效应对中的作用。

从长远来看，该项目改善了供应链评估脆弱性和检测强迫劳动的能力。通过为标准系统和其他组织提供实用的方法论并支持其采纳，这项工作促进了农业采购中更有效、更有针对性的风险和案例识别。