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Enregistrement W1784208152 · doi:10.7202/1008196ar

L’impact des positionnements des négociateurs sur le contenu d’un accord-cadre international

2012· article· fr· W1784208152 sur OpenAlexvenueno aff
Jocelyne Barreau, Angélique Ngaha

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La conclusion d’accords-cadres internationaux (ACI) est en pleine expansion depuis le début des années 2000. Mais comment s’explique l’hétérogénéité des contenus de ces accords ? En l’absence de tout cadre juridique, certains accords définissent succinctement des principes généraux dont l’application devra être négociée dans chacune des filiales, d’autres détaillent précisément des normes substantives applicables dans toutes les entités du groupe. Dans cet article, nous focalisons notre analyse sur les dispositions portant sur la fonction « ressources humaines », c’est-à-dire sur les règles de GRH définies par la direction générale des ressources humaines (DGRH), notamment en matière de rémunération, de conditions de travail et de formation ainsi que sur les missions qui lui sont imparties. En nous inscrivant dans la lignée des travaux d’Anselm Strauss, nous étudions le lien entre le contenu de l’accord, les objectifs poursuivis par les signataires et négociateurs des ACI (les fédérations syndicales internationales - FSI, et les directions des groupes signataires) et les autres éléments du contexte de la négociation. Nous faisons l’hypothèse que le contenu de l’accord dépend des « positionnements » des négociateurs (logique quantitative ou qualitative pour les FSI; politique d’image ou politique sociale pour les directions) et du contexte de la négociation. Nous justifions cette hypothèse avant de la tester en comparant les dispositions « ressources humaines » d’ACI conclus dans des firmes multinationales françaises. Nous appuyons cette démonstration sur l’exemple de quatre groupes français (Accor, France Télécom, Danone et EDF) ayant fait l’objet d’une étude de cas longitudinale approfondie, dans le cadre d’un vaste programme de recherche financé par l’Agence nationale pour la recherche.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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