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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 (%) **
196014 420
196126 184 81,58
196237 588 43,55
196386 475 130,06
196447 168 -45,45
196590 210 91,25
196688 616 -1,77
196725 058 -71,72
196842 146 68,19
196944 496 5,58
1970114 941 158,32
197188 265 -23,21
197287 309 -1,08
1973122 338 40,12
197427 141 -77,81
1975114 091 320,36
1976114 970 0,77
1977194 297 69,00
1978224 354 15,47
1979250 420 11,62
198091 451 -63,48
1981315 300 244,77
1982838 700 166,00
1983188 300 -77,55
1984528 600 180,72
1985474 000 -10,33
1986215 200 -54,60
1987814 500 278,49
1988327 200 -59,83
1989209 800 -35,88
1990571 200 172,26
199138 800 -93,21
1992211 800 445,88
1993462 200 118,22
1994106 047 -77,06
199575 792 -28,53
1996124 215 63,89
1997434 335 249,66
1998265 781 -38,81
1999292 583 10,08
2000297 882 1,81
2001426 560 43,20
20021 647 810 286,30
20031 258 904 -23,60
2004722 875 -42,58
2005103 666 -85,66
2006125 730 21,28
2007386 075 207,07
200819 275 -95,01
200950 900 164,07
201035 800 -29,67
2011290 800 712,29
2012169 000 -41,88
201321 700 -87,16

Faits saillants


Augmentation de 50% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 258 949,41. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 50 %. C'est en 2002 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 647 810) et c'est en 1960 qu'on enregistre la valeur la plus basse (14 420). 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 355 360. 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 = 0.32 et coefficient de détermination = 0.1).

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

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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