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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 (%) **
1960603 279
1961300 357 -50,21
1962353 853 17,81
1963412 708 16,63
1964545 628 32,21
1965475 044 -12,94
1966394 851 -16,88
1967483 274 22,39
1968720 321 49,05
19691 285 198 78,42
19701 367 400 6,40
19711 326 500 -2,99
19721 113 800 -16,03
1973803 000 -27,90
19742 004 800 149,66
19751 398 000 -30,27
19762 190 100 56,66
1977596 200 -72,78
19781 075 600 80,41
19791 862 900 73,20
19801 172 600 -37,06
19811 247 200 6,36
1982706 100 -43,39
1983470 200 -33,41
1984560 300 19,16
1985570 500 1,82
1986691 700 21,24
1987608 800 -11,98
1988894 400 46,91
1989709 800 -20,64
1990729 900 2,83
19911 181 600 61,89
1992871 500 -26,24
1993489 600 -43,82
1994265 100 -45,85
1995344 300 29,88
1996577 700 67,79
1997315 400 -45,40
1998348 400 10,46
1999461 100 32,35
2000325 400 -29,43
2001225 700 -30,64
2002159 700 -29,24
2003275 600 72,57
2004194 000 -29,61
2005241 000 24,23
2006122 700 -49,09
200736 000 -70,66
2008172 900 380,28
2013132 200 -23,54

Faits saillants


Diminution de 78% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 688 284,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 78 %. C'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (2 190 100) et c'est en 2007 qu'on enregistre la valeur la plus basse (36 000). Nous disposons des résultats pour presque toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 19 856. 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 = -0.45 et coefficient de détermination = 0.2).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Papouasie-Nouvelle-G., Timor oriental.

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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