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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 (%) **
1960818 800
1961778 500 -4,92
19624 422 700 468,11
1963592 500 -86,60
1964883 000 49,03
1965876 400 -0,75
1966543 900 -37,94
1967733 700 34,90
19682 257 600 207,70
19691 665 000 -26,25
19701 800 700 8,15
19711 178 200 -34,57
19721 734 400 47,21
19731 527 600 -11,92
19741 626 400 6,47
1975808 900 -50,26
1976668 000 -17,42
19771 165 800 74,52
19781 041 500 -10,66
19794 607 800 342,42
1980833 700 -81,91
19811 512 500 81,42
19822 102 900 39,03
1983573 800 -72,71
19841 464 300 155,19
1985791 300 -45,96
1986720 200 -8,99
1987887 400 23,22
1988790 300 -10,94
1989727 000 -8,01
1990298 200 -58,98
1991176 000 -40,98
1992148 000 -15,91
1993385 000 160,14
1994107 000 -72,21
1995174 000 62,62
1996364 300 109,37
1997130 000 -64,32
199892 700 -28,69
1999140 900 52,00
2000183 200 30,02
2001179 900 -1,80
2002942 900 424,12
2003150 600 -84,03
2004292 700 94,36
200592 600 -68,36
2006713 300 670,30
2007744 800 4,42
2008511 200 -31,36
2009208 500 -59,21
2010132 500 -36,45
20111 530 000 1 054,72
2012237 000 -84,51
2013395 400 66,84

Faits saillants


Diminution de 52% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 897 509,26. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 52 %. C'est en 1979 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (4 607 800) et c'est en 2005 qu'on enregistre la valeur la plus basse (92 600). Nous disposons des résultats pour 54 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 876 948. 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 = -0.48 et coefficient de détermination = 0.23).

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Irlande, Finlande, Islande, Norvège, Suède.

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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