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Record W2968979299 · doi:10.7202/1062112ar

L’application de la Loi sur l’équité salariale : un droit négocié ?

2019· article· fr· W2968979299 on OpenAlexaffvenueabout
Yves Hallée, Amélie Anctil

Bibliographic record

VenueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicOutsourcing and Supply Chain Management
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis l’introduction de la Loi sur l’équité salariale[1], des exercices d’équité salariale ont eu cours dans les entreprises privées et publiques du Québec. La plupart d’entre elles sont rendues à l’étape du maintien de l’équité salariale. D’autres, qui sont affectées par une modification de leur structure juridique par fusion ou autre, voient leurs obligations « déterminées en fonction de l’entreprise qui comptait le plus grand nombre de salariés » (art. 76.11 par. 2). Aussi, les entreprises nouvellement créées doivent établir un exercice d’équité salariale selon les différentes modalités prévues par la LÉS. C’est la situation qui prévalait pour l’organisation du secteur public lorsque l’exercice a débuté et dont les résultats sont présentés dans le présent article. Cette recherche prend appui sur une observation in situ d’un exercice en comité d’équité salariale. Elle a pour objectif de déterminer si les parties présentes en comité d’équité salariale adoptent ou non des comportements de négociation pour l’application de la LÉS et l’atteinte de l’équité salariale. Cet article n’a pas pour objet de remettre en question le caractère fondamental du droit à un programme d’équité salariale, mais bien de vérifier si l’application de la LÉS résulte d’une perspective normative de respect intégral du principe d’équité salariale ou est plutôt négociée, en cherchant à identifier des comportements et des caractéristiques de la négociation traditionnelle. L’idée selon laquelle cette négociation devrait être un enjeu distinct de négociation en raison de son caractère fondamental sera également discutée. Les résultats montrent que durant la période observée, nous pouvons dire que l’exercice d’équité salariale répond davantage aux caractéristiques de la négociation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.523
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.003

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 head0.008
GPT teacher head0.221
Teacher spread0.213 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations1
Published2019
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