Licenciements collectifs et fermetures d’entreprise au Québec : le cas Wal-Mart
Bibliographic record
Abstract
Cette étude traite du phénomène des licenciements collectifs et fermetures d’entreprise au Québec. L’auteur décrit les caractéristiques spécifiques du système québécois des rapports collectifs de travail. Bien qu’influencée au point de départ par le modèle états-unien (à commencer par le Wagner Act), la négociation collective témoigne au Québec de spécificités importantes par rapport au contexte général prévalant en Amérique du Nord, telles, par exemple, un taux élevé de syndicalisation et une tradition beaucoup plus forte d’interventionnisme étatique. Le contexte de mondialisation économique pousse néanmoins le système québécois des relations industrielles dans le sens d’une évolution rapide vers une flexibilité et une « libéralisation » accrues. Rien n’illustre davantage ce mouvement que le sort des travailleurs victimes des licenciements collectifs et fermetures d’entreprise. L’auteur décrit le droit relatif aux licenciements collectifs en vigueur au Québec, tant au niveau provincial que fédéral, pour analyser ensuite un cas spécifique, celui de la multinationale Wal-Mart : celle-ci a en effet procédé à la fermeture d’un de ses établissements pour décourager la syndicalisation de ses salariés. Le cas Wal-Mart illustre de manière exemplaire les failles du droit des licenciements collectifs au Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".