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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)
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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 (%) **
19745 948
197511 913 100,29
19767 016 -41,11
1977802 -88,57
1978538 -32,92
19792 387 343,68
198016 065 573,02
198112 255 -23,72
198215 776 28,73
198313 913 -11,81
198413 866 -0,34
19859 248 -33,30
198611 963 29,36
198713 904 16,23
198851 684 271,72
198951 175 -0,98
199024 392 -52,34
19919 664 -60,38
19928 040 -16,80
19933 399 -57,72
19941 888 -44,45
1995639 -66,15
1996938 46,79
19973 765 301,39
19981 867 -50,41
19991 873 0,32
20001 766 -5,71
2001536 -69,65
20022 257 321,08
20031 670 -26,01
2004500 -70,06
2005963 92,60
20061 066 10,70
20071 525 43,06
2008574 -62,36

Faits saillants


Diminution de 90% en 34 ans


Pour l'ensemble de la période 1974-2008, on enregistre une moyenne annuelle de 8 736,43. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 90 %. C'est en 1988 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (51 684) et c'est en 2004 qu'on enregistre la valeur la plus basse (500). Nous disposons des résultats pour 35 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -232,88. 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 = -0.31 et coefficient de détermination = 0.1).

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

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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