Tendencias actuales de la afiliación sindical en Argentina: evidencias de una encuesta a empresas
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo analiza el aumento de trabajadores afiliados y la recuperación de la tasa de afiliación en relación a otros períodos históricos, en particular los años 1990 en la Argentina, en un contexto generalizado de caída de ese indicador en gran parte de los países desarrollados de la OCDE. La pregunta central que orienta el estudio refiere a conocer: ¿Qué factores explican la incipiente recuperación de la tasa de afiliación sindical? La respuesta a este interrogante se inscribe en una serie de debates nacionales e internacionales acerca de la definición de la afiliación sindical, su medición (o elaboración), su significado y particularmente los factores endógenos o exógenos que inciden en los trabajadores a afiliarse. En este sentido, la literatura reconoce factores exógenos al sindicato, como los económicos (Bain y Elsheikh, 1976; Metcalf, 2005; Visser, 2006), políticos (Wallerstein y Western, 2000; Frege y Kelly, 2003) y jurídico institucional (Freeman y Pelletier, 1990). En cuanto a los factores endógenos, se hace referencia a las técnicas de reclutamiento y estructura organizativa de los sindicatos (Undy et al. , 1981; Herry, 2006). La información utilizada proviene de una encuesta de Relaciones Laborales realizada por el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social. La muestra comprende 1.553 empresas, representativas de un universo total de 53.038 firmas que emplean a 2.450.400 asalariados. Los resultados de la investigación revelan que los factores exógenos de orden jurídico institucional se han mantenido sin alteraciones durante décadas, sin embargo la tasa de afiliación cae durante los 1990 y se recupera a partir de 2003. La principal hipótesis del trabajo es que esta recuperación de la tasa de afiliación y aumento de afiliados se debe fundamentalmente a factores exógenos de orden político y económico como el aliento a la afiliación, el aumento general del empleo registrado y la expansión de la negociación colectiva.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».