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Conflits de travail (nombre d'employés)
Annotation: Nombre total d'employés touchés au cours de l'année par un arrêt de travail, que celui-ci ait été déclenché par les employés (grèves) ou l'employeur (lock-out). Compte tenu que le nombre de personnes dans chaque pays est très différent, les comparaisons entre les pays sont inadéquates (les valeurs étant des nombres absolus et non des ratios). CLIO Infra est un projet de recherche néerlandais visant l'agrégation des bases de données. Jan van Luiten Zanden a été l'initiateur du projet à titre de chercheur principal. Le projet est appuyé par l'Organisation néerlandaise pour la recherche scientifique (NWO) et l'Institut international d'histoire sociale (IIHS). Les données ont été agrégées par QUANDL, puis par Perspective monde. Site de CLIO Infr: www.clio-infra.eu/datasets/search.

Source: Source: CLIO Infra, [via QUANDL]

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Conflits de travail (jours de conflits)
Conflits de travail (nombre d'employés)
Conflits de travail (nombre de conflits)
Emploi dans le secteur de l'agriculture (% de l'emploi total)
Emploi dans le secteur de l'industrie (% de l'emploi total)
Emploi dans le secteur des services (% de l'emploi total)
Main-d'oeuvre de sexe féminin (% de la main-d'oeuvre totale)
Main-d'oeuvre totale

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
19602 337 906
19612 697 770 15,39
19622 909 831 7,86
19633 693 715 26,94
19643 245 500 -12,13
19652 309 980 -28,83
19661 887 992 -18,27
19672 244 203 18,87
19684 862 201 116,66
19697 506 983 54,39
19703 721 919 -50,42
19713 891 253 4,55
19724 405 251 13,21
19736 132 747 39,21
19747 824 397 27,58
197514 109 732 80,33
197611 897 819 -15,68
197713 802 955 16,01
19788 774 193 -36,43
197916 237 444 85,06
198013 824 641 -14,86
19818 226 626 -40,49
198210 483 018 27,43
19836 844 170 -34,71
19847 356 525 7,49
19854 842 821 -34,17
19863 606 692 -25,52
19874 272 733 18,47
19882 712 084 -36,53
19894 451 833 64,15
19901 633 996 -63,30
19912 952 242 80,68
19923 178 000 7,65
19934 384 000 37,95
19942 614 000 -40,37
1995445 000 -82,98
19961 689 400 279,64
1997737 300 -56,36
1998435 400 -40,95
1999935 000 114,75
2000687 000 -26,52
20011 125 000 63,76
20025 442 000 383,73
20032 560 700 -52,95
2004709 480 -72,29
2005960 854 35,43
2006466 855 -51,41
2007906 292 94,13
2008669 153 -26,17
2009266 500 -60,17

Faits saillants


Diminution de 89% en 49 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2009, on enregistre une moyenne annuelle de 4 478 262,12. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 89 %. C'est en 1979 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (16 237 444) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (266 500). Nous disposons des résultats pour 50 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -737 824,46. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement moyen puisque les valeurs disponibles ont une structure peu linéaire, compte tenu des variations importantes (coefficient de corrélation = -0.38 et coefficient de détermination = 0.15).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Portugal, Espagne.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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