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Record W2128221808 · doi:10.7202/601289ar

La détermination des salaires des policiers municipaux au Québec

2009· article· fr· W2128221808 on OpenAlexaffvenueabout
Jean‐Michel Cousineau

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicEmployment and Welfare Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La question de la détermination des salaires pour les employés du secteur public a connu une émergence particulière au cours des années 1970 et au début des années 1980. Cet article s’inscrit dans cette problématique générale et s’applique au cas des policiers municipaux du Québec. D’un point de vue théorique, bien qu’elle puisse aisément s’accommoder d’une approche plus institutionnelle de la négociation collective, l’étude se concentre sur les facteurs susceptibles d’influencer l’offre et la demande de cette catégorie particulière de la main-d’oeuvre. Les principaux facteurs théoriques mis en cause pour expliquer les écarts intermunicipaux dans le salaire des policiers municipaux sont les écarts dans 1) la pénibilité du travail, 2) son degré de complexité, 3) son degré d’exposition à des situations violentes (stress), 4) le salaire alternatif, 5) le coût de la vie, 6) les goûts et les besoins de protection policière de la part de la population, 7) la capacité de payer des municipalités et 8) la productivité relative des policiers. Un modèle économétrique (analyse de régression linéaire) s’appuyant sur un échantillon de 35 municipalités de diverses tailles et régions du Québec a été développé afin de savoir lesquels de ces facteurs expliquent la réalité des écarts intermunicipaux. Dans l’ensemble, les résultats d’estimation supportent largement les appréhensions théoriques en matière de différences dans les conditions physiques et psychologiques de travail, de capacité de payer et de salaire alternatif. De ce fait, il nous apparaît que cet ensemble de critères mérite d’être considéré dans le processus des négociations salariales ainsi qu’au moment des nombreux arbitrages de différends qui caractérisent ce secteur d’activité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.094
GPT teacher head0.400
Teacher spread0.305 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations2
Published2009
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