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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 (%) **
196014 305
196116 626 16,23
196239 921 140,11
196314 911 -62,65
196434 779 133,24
196515 267 -56,10
196633 132 117,02
196728 490 -14,01
196837 458 31,48
196944 041 17,57
1970110 096 149,99
197186 009 -21,88
197260 429 -29,74
1973115 865 91,74
197470 904 -38,80
197574 820 5,52
1976201 085 168,76
1977159 407 -20,73
1978157 903 -0,94
1979158 195 0,18
1980127 651 -19,31
1981135 006 5,76
1982155 969 15,53
1983140 730 -9,77
1984160 279 13,89
1985182 154 13,65
1986100 633 -44,75
198780 092 -20,41
1988103 981 29,83
198978 921 -24,10
199050 007 -36,64
199151 962 3,91
199226 803 -48,42
199321 803 -18,65
199416 042 -26,42
199532 048 99,78
199642 307 32,01
19977 646 -81,93
199815 205 98,86
199910 747 -29,32
20002 632 -75,51
200122 022 736,70
200223 309 5,84
20035 098 -78,13
20046 127 20,18
200517 752 189,73
200610 079 -43,22
20074 090 -59,42
20099 000 120,05
20106 400 -28,89
20112 100 -67,19
20125 200 147,62

Faits saillants


Diminution de 64% en 52 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2012, on enregistre une moyenne annuelle de 60 143,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 64 %. C'est en 1976 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (201 085) et c'est en 2011 qu'on enregistre la valeur la plus basse (2 100). Nous disposons des résultats pour toutes les années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de -4 689,79. 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 = -0.35 et coefficient de détermination = 0.12).

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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