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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 (%) **
19605 500
19614 991 -9,25
19622 157 -56,78
19633 401 57,67
19645 037 48,10
19656 228 23,65
19665 115 -17,87
19673 531 -30,97
19681 953 -44,69
19694 434 127,04
19704 168 -6,00
19714 451 6,79
19729 224 107,23
197398 378 966,54
197459 114 -39,91
197523 488 -60,27
197628 098 19,63
197715 335 -45,42
197814 153 -7,71
197923 064 62,96
198058 213 152,40
198183 887 44,10
1982140 937 68,01
198364 469 -54,26
1984181 942 182,22
1985239 816 31,81
1986424 390 76,96
1987591 421 39,36
1988161 679 -72,66
1989197 564 22,20
1990341 097 72,65
1991172 096 -49,55
1992137 946 -19,84
1993161 504 17,08
1994326 549 102,19
1995152 956 -53,16
1996247 202 61,62
1997212 094 -14,20
1998323 093 52,33
1999555 435 71,91
20001 142 428 105,68
200190 392 -92,09
200266 250 -26,71
200383 533 26,09
2004395 301 373,23
2005399 291 1,01
2006250 787 -37,19
2007608 919 142,80
2008118 979 -80,46
2009172 700 45,15
20101 191 800 590,10
2011203 100 -82,96
2012241 400 18,86
2013297 200 23,12

Faits saillants


Très forte augmentation en 53 ans


Pour l'ensemble de la période 1960-2013, on enregistre une moyenne annuelle de 191 818,33. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 5304 %. C'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (1 191 800) et c'est en 1968 qu'on enregistre la valeur la plus basse (1 953). 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 415 815. 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 = 0.58 et coefficient de détermination = 0.34).

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

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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