Négociations collectives du secteur public au Québec (2015) : enjeux, stratégies et facteurs associés au pouvoir de négociation de la partie syndicale
Notice bibliographique
Résumé
Dans tous les pays industrialisés, les syndicats du secteur public subissent l’attaque des politiques économiques néolibérales. Au Québec, cette politique économique a révélé ses effets néfastes à travers les mesures d’austérité financière dont l’application risquait d’entraîner la précarisation de l’emploi dans le secteur public et l’appauvrissement des salariés de l’État. Ces mesures suscitent des nouveaux défis chez les syndicats, obligés de trouver une réponse en termes de stratégies de contre-pouvoir politique. La renégociation de leurs conventions collectives a offert aux syndicats du secteur public québécois l’occasion d’instaurer un nouveau rapport de force avec l’État-employeur. Prenant pour objet d’étude la ronde de négociations de 2015, cette recherche tente de cerner les différents facteurs ayant exercé une certaine influence sur le pouvoir de négociation de l’acteur syndical. Prenant appui sur les théories de la négociation collective et du pouvoir de négociation, particulièrement le modèle de Chamberlain et Khun (1986), cette étude propose un modèle d’analyse basé sur les influences du contexte, des coûts du désaccord (stratégie) et des coûts de l’accord (intérêts et revendications) sur le pouvoir de négociation des syndicats. Une recherche documentaire nous a permis de collecter des données à partir des publications des centrales syndicales et de celles de la presse. Ces données ont été soumises à une analyse de contenu. L’analyse des discours des syndicats aux différentes étapes de la négociation nous a permis de cerner la visée qu’ils assignent à leurs stratégies ainsi que les intérêts défendus. L’analyse des données montre que, même si les résultats de la négociation ont été inférieurs aux attentes et la mobilisation somme toute faible, les syndicats ont exercé un pouvoir de négociation. Ce pouvoir a été renforcé par le contexte, la stratégie (coalition syndicale et avec les usagers) et l’articulation des intérêts professionnels aux enjeux sociaux.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,012 | 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 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 ».