Les ressources de pouvoir et l’influence sur les politiques publiques : le cas des associations patronales de l’industrie aérospatiale au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche vise à mieux comprendre la mobilisation des ressources de pouvoir, par les associations patronales, dans le but d’influencer les politiques publiques, plus précisément dans le secteur de l’aérospatiale. Dans un premier temps, cette recherche tente de répondre à notre première question de recherche qui s’attarde à l’impact de la logique de représentation sur la détermination du champ d’intervention en matière de politiques publiques. Dans un deuxième temps, notre seconde question de recherche tente de cerner comment les associations patronales utilisent leurs ressources de pouvoir dans le but d’influencer les politiques publiques. D’un angle théorique, cette recherche s’inscrit dans le courant des travaux néo-institutionnalistes. Tout d’abord, les associations patronales sont perçues comme étant des «entrepreneurs institutionnels» capables d’influencer leur environnement institutionnel (Campbell, 2004 ; Streeck et Thelen, 2005 ; Crouch, 2005). Plus précisément, nous constatons également que les employeurs et leurs associations sont en mesure de mobiliser plusieurs leviers de pouvoir pour influencer, à leur avantage, les développements politiques et économiques des sociétés capitalistes (Traxler et Huemer, 2007). D’un angle empirique, notre recherche vise trois objectifs : cerner les logiques de représentation des associations patronales; identifier quels types de ressources sont à la disposition des associations patronales; analyser comment s’exerce le lien entre les ressources de pouvoir (internes et externes) et l’influence potentielle sur les politiques publiques (commerciales et du travail). Afin de rencontrer nos objectifs de recherche, nous avons utilisé la technique de l’étude de cas. Cette méthode qualitative est l’un des meilleurs moyens pour analyser un phénomène inconnu car elle fournit des données en profondeur. Cette recherche suit les recommandations de Merriem (1998) qui propose de mener la recherche en trois grandes étapes : la préparation, la collecte des données et l’interprétation. Nous avons recueilli nos données à l’aide d’entrevues semi-dirigées, conduites à l’hiver 2012. Ces entrevues ont été menées auprès de représentants des associations patronales du secteur de l’aérospatiale. Nous avons effectué une analyse qualitative des données en fonction de notre revue de littérature et nos propositions de recherche. Dans cette perspective, nous avons utilisé la technique de l’appariement logique de Yin (1994) qui consistait à comparer nos observations avec nos propositions de recherche. Enfin, il faut mentionner que cette méthode de recherche (étude de cas) comporte une importante limite de recherche : la généralisation. Effectivement, nous pouvons difficilement généraliser les résultats de notre recherche à une autre population, considérant les nombreuses particularités du secteur de l’aérospatiale. Toutefois, cette recherche a tout de même contribué à enrichir les connaissances sur l’acteur patronal organisé au Canada.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».