La négociation collective et le dialogue social pour une transition écologique juste au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la nécessité d’une transition écologique juste a récemment pris la forme d’une négociation pour les organisations syndicales en vue de l’introduction des clauses vertes dans les conventions collectives locales. En s’appuyant sur une analyse qualitative d’entretiens (n=15) auprès de représentants de la Fédération des travailleurs et travailleuses du Québec (FTQ), la plus grande centrale syndicale québécoise, et d’un répertoire de bonnes pratiques produit à l’interne, cet article a pour objectif de comprendre le rôle du dialogue social et des stratégies syndicales face à la crise écologique. Il insiste plus particulièrement sur le dialogue social au niveau de l’établissement, afin d’expliquer la nature des clauses vertes et leur faible présence dans les conventions collectives au Québec. Nos résultats appuient trois pistes, à savoir (1) que les récits climatiques et environnementaux ainsi que le compromis institutionnel portent à réinventer les clauses plutôt qu’à en introduire de nouvelles, (2) que les syndicats cherchent encore une légitimité sur les questions écologiques et (3) qu’il existe un décalage persistant entre les structures centrales et la négociation collective locale à la FTQ.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".