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Enregistrement W3128753624

La négociation des Plans de Sauvegarde de l'Emploi, quels arbitrages ?

2020· preprint· fr· W3128753624 sur OpenAlexaff
Vincent Pasquier, Rémi Bourguignon, Géraldine Schmidt

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Plan de Sauvegarde de l'Emploi (PSE) est la procédure juridique que doivent suivre les entreprises françaises pour procéder à des licenciements collectifs pour motif économique. Ces procédures sont souvent critiquées, notamment du côté syndical, pour leur faible capacité à sauver effectivement des emplois. Ces critiques ont contribué à des changements fréquents du cadre légal, dont la Loi de Sécurisation de l'Emploi (LSE) en 2013. La LSE a conduit à laisser plus de place au contrat qu'à la loi, tout en maintenant un rôle actif de l'État comme gardien des règles du jeu et des procédures. Dans cette étude, nous nous intéressons aux conditions qu'il faut réussir pour aboutir à un « bon » PSE, dans le cadre légal instauré à partir de 2013. Nous avons retenu trois critères pour juger de la qualité d'un PSE : le volume d'emplois sauvegardés ; la qualité des mesures d'accompagnement pour les salariés dont le licenciement ne peut être évité et le montant des indemnités supra-légales. La littérature existante avait déjà permis d'identifier un certain nombre de conditions expliquant la réussite d'un PSE, dont le degré de financiarisation de l'entreprise, les caractéristiques de la main d'œuvre, les stratégies d'acteurs, etc. L'objectif de cette étude est précisément de comprendre comment ces différentes conditions se combinent pour tracer la voie à des PSE de qualité. Nos travaux permettent de mettre en évidence six chemins-types (ou combinaisons de conditions) qui peuvent mener à de bons PSE. Ils mettent ainsi en lumière l'importance cruciale des capabilités syndicales pour aboutir à un « bon » PSE. Ils interrogent également sur la nécessité de recourir à des stratégies conflictuelles pour obtenir un plan de qualité.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0170,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
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