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Conflits de travail (jours de conflits)
Nombre total de jours-employés perdus par un arrêt de travail, que celui-ci ait été déclenché par les employés (grèves) ou l'employeur (lock-out). CLIO Infra est un projet de recherche néérlandais visant l'aggrégation 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 (%) **
196019 100 000
196116 300 000 -14,66
196218 600 000 14,11
196316 100 000 -13,44
196422 900 000 42,24
196523 300 000 1,75
196625 400 000 9,01
196742 100 000 65,75
196849 000 000 16,39
196942 900 000 -12,45
197066 413 800 54,81
197147 589 100 -28,34
197227 066 400 -43,12
197327 948 400 3,26
197448 044 600 71,90
197531 237 000 -34,98
197637 859 900 21,20
197735 821 800 -5,38
197836 921 500 3,07
197934 753 700 -5,87
198033 288 500 -4,22
198124 729 700 -25,71
19829 061 200 -63,36
198317 460 700 92,70
19848 498 800 -51,33
19857 079 100 -16,70
198611 861 000 67,55
19874 468 800 -62,32
19884 381 400 -1,96
198916 529 900 277,27
19905 925 500 -64,15
19914 583 600 -22,65
19923 988 600 -12,98
19933 981 200 -0,19
19945 021 500 26,13
19955 771 200 14,93
19964 888 600 -15,29
19974 497 100 -8,01
19985 115 700 13,76
19991 995 800 -60,99
200020 419 400 923,12
20011 151 300 -94,36
2002659 600 -42,71
20034 077 400 518,16
20041 017 200 -75,05
20051 348 000 32,52
20062 687 500 99,37
20071 264 800 -52,94
20081 954 100 54,50
2009124 100 -93,65
2010302 300 143,59
20111 020 200 237,48
20121 130 800 10,84
2013289 900 -74,36

Faits saillants


Diminution de 98% en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 16 480 198,15. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 98 %. C'est en 1970 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (66 413 800) et c'est en 2009 qu'on enregistre la valeur la plus basse (124 100). 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 -1 095 104,76. 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 = -0.74 et coefficient de détermination = 0.54).

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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