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Enregistrement W3187691098 · doi:10.7202/1078506ar

Effectivité d’un accord-cadre international : influence des positionnements, des comportements et des interactions des acteurs

2021· article· fr· W3187691098 sur OpenAlexvenueno aff
Jocelyne Barreau, Christelle Havard, Angélique Ngaha Bah

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est d’analyser les facteurs influençant l’effectivité d’un accord-cadre international (ACI). L’effectivité est analysée à l’aune de la mise en conformité des pratiques locales de gestion du travail avec les engagements pris dans l’ACI. Considérant la négociation comme un processus, composé de trois phases (avant-négociation, négociation stricto sensu, après-négociation) et ancré dans un contexte, nous élaborons un modèle d’analyse inspiré des études de processus stratégiques (process studies). Ce modèle met en lumière l’influence des positionnements, des comportements et des interactions des protagonistes de la négociation et de l’application d’un ACI sur son effectivité. Nous détaillons les processus de négociation de quatre ACI, conclus au cours des années 2010, par deux firmes multinationales (FMN) françaises et deux fédérations syndicales internationales (FSI). Ces ACI portent sur des thématiques de gestion du travail (santé et sécurité au travail, égalité femmes-hommes, emploi durable). Cette recherche repose sur une analyse de documents, d’observations et de 38 entretiens, menés auprès de syndicalistes internationaux, européens, nationaux, locaux et de membres des directions générales (DG) de ces FMN. Elle porte une attention particulière à la phase de l’avant-négociation et met en exergue les interactions entre les acteurs managériaux et syndicaux, tout au long du processus de négociation. Nous montrons que le positionnement de la DG de la FMN (« social » ou « managérial ») est un facteur décisif du déroulement de la négociation d’un ACI, de son résultat (accord « substantif ») et de son effectivité. Le positionnement « qualitatif » de la FSI peut être un élément essentiel du déroulement de la négociation (par le choix de la thématique de l’ACI) et de son résultat (dispositions portant sur des sujets sensibles). Enfin, la mobilisation des syndicats locaux, soutenue par la FSI, est essentielle à l’effectivité d’un ACI. Nous révélons des processus d’apprentissage et des particularités des ACI et de la NCI.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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