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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 (%) **
196047 358
196167 236 41,97
196268 140 1,34
196392 330 35,50
196489 418 -3,15
196579 603 -10,98
1966142 851 79,45
196789 851 -37,10
196877 217 -14,06
196963 178 -18,18
1970149 018 135,87
197191 619 -38,52
197255 037 -39,93
1973260 602 373,50
197427 073 -89,61
197519 081 -29,52
197655 995 193,46
197744 874 -19,86
197862 657 39,63
197956 044 -10,55
198078 555 40,17
1981124 160 58,05
198282 963 -33,18
198353 140 -35,95
198487 322 64,32
198554 781 -37,27
198636 683 -33,04
198722 648 -38,26
198820 206 -10,78
198942 843 112,03
199065 937 53,90
199163 762 -3,30
199250 013 -21,56
19937 880 -84,24
199471 887 812,27
199563 373 -11,84
199675 197 18,66
199757 632 -23,36
199843 343 -24,79
199942 346 -2,30
200025 858 -38,94
200142 344 63,76
200227 717 -34,54
200342 561 53,56
200433 346 -21,65
200553 565 60,63
2006209 804 291,68
20077 547 -96,40
200837 931 402,60
20095 300 -86,03
20105 100 -3,77
20116 500 27,45
201210 000 53,85
201311 100 11,00

Faits saillants


Diminution de 77% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 61 157,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 77 %. C'est en 1973 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (260 602) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (5 100). 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 -36 501,9. 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 = -0.42 et coefficient de détermination = 0.17).

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

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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