L’ impact de la pandémie de COVID-19 sur la représentation syndicale au Québec
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a durement frappé l’économie canadienne et les syndicats québécois ont dû procéder très rapidement à d’importantes adaptations. Basé sur une recherche de terrain financée par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), en partenariat avec l’une des principales confédérations syndicales du Québec, notre article analyse l’état de la représentation syndicale dans huit secteurs économiques, à la sortie des fermetures liées à la pandémie de COVID-19. Il compare ainsi les pratiques avant, pendant et après la pandémie. L’argumentaire développé par notre article reposera sur trois éléments : d’une part, sur un plan pratique, nos résultats fournissent des preuves solides indiquant que l’adhésion à un syndicat en temps de crise protège les travailleuses et travailleurs des conséquences néfastes immédiates, en réduisant l’ampleur des licenciements collectifs, facilitant l’accès aux équipements de protection et en négociant une compensation matérielle pour les emplois essentiels. Deuxièmement, l’article contribue à la littérature en s’intéressant à l’avantage et au renouveau syndical, ainsi qu’à une vision des relations de travail centrée sur les acteurs, positionnant les syndicats comme des « acteurs stratégiques » (Hyman, 2007). Enfin, l’article appuie l’idée que les syndicats sont des agents « d’expérimentation institutionnelle » (Ferreras et collab., 2020) en temps de rupture profonde, utilisant de manière créative les leviers institutionnels à leur disposition et façonnant ainsi le monde du travail post-COVID.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".