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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 (%) **
19601 320 000
19611 450 000 9,85
19621 230 000 -15,17
1963941 000 -23,50
19641 640 000 74,28
19651 550 000 -5,49
19661 960 000 26,45
19672 870 000 46,43
19682 650 000 -7,67
19692 480 000 -6,42
19703 305 200 33,27
19713 279 600 -0,77
19721 713 600 -47,75
19732 250 700 31,34
19742 778 100 23,43
19751 746 000 -37,15
19762 420 000 38,60
19772 040 100 -15,70
19781 623 600 -20,42
19791 727 100 6,37
19801 366 300 -20,89
19811 080 800 -20,90
1982655 800 -39,32
1983909 400 38,67
1984376 000 -58,65
1985323 900 -13,86
1986533 200 64,62
1987174 300 -67,31
1988118 300 -32,13
1989452 100 282,16
1990184 900 -59,10
1991392 000 112,01
1992363 800 -7,19
1993181 900 -50,00
1994322 000 77,02
1995191 500 -40,53
1996272 700 42,40
1997338 600 24,17
1998386 800 14,24
199972 600 -81,23
2000393 700 442,29
200199 100 -74,83
200245 900 -53,68
2003129 200 181,48
2004173 300 34,13
200599 700 -42,47
200676 600 -23,17
2007192 900 151,83
200882 700 -57,13
200912 500 -84,89
201044 500 256,00
2011112 500 152,81
2012148 100 31,64
201354 500 -63,20

Faits saillants


Diminution de 96% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 950 687,04. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 96 %. C'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (3 305 200) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (12 500). 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 214 089. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.79 et coefficient de détermination = 0.62).

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

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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