Le prêt de main-d’oeuvre : un dispositif innovant au service des territoires
Notice bibliographique
Résumé
Licenciements, restructurations et fermetures d’usines demeurent, dans le présent contexte de crise économique, au coeur de l’actualité. Cet environnement turbulent a des conséquences sur l’emploi local. C’est dans ce récent contexte de crise, menaçant l’emploi et les entreprises, que certaines organisations se sont emparées d’un dispositif de gestion des ressources humaines innovant : la mise à disposition de salariés (MAD). Ce dispositif vise à sauvegarder l’emploi local ainsi qu’à accroître le panel de compétences des salariés en bénéficiant. Il implique diverses organisations ayant pour but principal d’éviter les licenciements et de favoriser l’acquisition de nouvelles compétences pour les salariés y participant. Le prêt de main-d’oeuvre suppose que l’entreprise prêteuse ne facture à l’entreprise utilisatrice que la stricte valeur des salaires versés au salarié pendant la mise à disposition, des charges sociales afférentes, ainsi que, s’il y a lieu, des frais professionnels remboursés à l’intéressé au titre de la mise à disposition. Il s’agit d’un dispositif d’entraide à but non lucratif, généralement privilégié lorsque les entreprises ont des relations de proximité : géographique, dès lors que les acteurs sont localisés sur un même espace, mais aussi socio-économique, dès lors que les acteurs développent des relations. Trois pôles de compétitivité Rhône-Alpin ont été étudiés, dans lesquels l’utilisation de prêt de main-d’oeuvre entre organisations privées et centre de recherche public a été mise à profit. La grille de lecture utilisée correspond à la démarche analytique de l’économie de la proximité (Bouba-Olga et Grossetti, 2008). Nous nous attachons à répondre à la problématique suivante : dans quelles conditions la proximité permet-elle de construire des formules innovantes de GRH inter-organisationnelles, telles que le prêt de main-d’oeuvre ? Les résultats montrent que la proximité, qu’elle soit géographique ou socio-économique, permet de construire des dispositifs de GRH inter-organisationnelle innovants tels que la mise à disposition de salariés.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».