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Enregistrement W2921398013 · doi:10.25071/1705-1436.136

Les syndicats français pris dans le tourbillon de la négociation - Collective French Trade Unions Caught in the Swirl of Collective Bargaining

2005· article· fr· W2921398013 sur OpenAlexvenueno aff
Michel Catlla

Notice bibliographique

RevueJust Labour · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollective bargainingNegotiationHumanitiesPolitical scienceCollective agreementLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article interroge l'action syndicale en France dans un contexte caractérisé par une remise en cause de la loi relative à la réduction de la durée du travail. En prenant appui sur le cas d'un établissement qui s'engage dans un processus d'allongement de la durée du travail, l'auteur retrace le cheminement parcouru par les acteurs en présence qui débute par la renégociation de la règle sur les 35 heures pour aboutir à l'invention d'une nouvelle régulation entre salariés et direction. Loin d'abroger les lois Aubry, ce mouvement d'allongement de la durée du travail questionne la capacité des acteurs à mener des négociations collectives.This paper questions the way French trade unions have dealt with the effects of the legislation purporting to limit maximum working time to 35 hours per week. The research is based on a case study of a manufacturing firm. The author examines the ways in which local actors evolved from the negotiation over the implementation of the 35 hour work week to the development of new relationships between the employees and their employer. In this specific case study, the negotiation actually ended up lengthening working time. This result does not deny the importance of working time legislation but it does call into question the capacity of local unions to achieve in collective bargaining the objectives set out legislatively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2005
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Résumé présentoui

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