Négociations collectives du secteur public au Québec (2015) : enjeux, stratégies et facteurs associés au pouvoir de négociation de la partie syndicale
Bibliographic record
Abstract
Dans tous les pays industrialisés, les syndicats du secteur public subissent l’attaque des politiques économiques néolibérales. Au Québec, cette politique économique a révélé ses effets néfastes à travers les mesures d’austérité financière dont l’application risquait d’entraîner la précarisation de l’emploi dans le secteur public et l’appauvrissement des salariés de l’État. Ces mesures suscitent des nouveaux défis chez les syndicats, obligés de trouver une réponse en termes de stratégies de contre-pouvoir politique. La renégociation de leurs conventions collectives a offert aux syndicats du secteur public québécois l’occasion d’instaurer un nouveau rapport de force avec l’État-employeur. Prenant pour objet d’étude la ronde de négociations de 2015, cette recherche tente de cerner les différents facteurs ayant exercé une certaine influence sur le pouvoir de négociation de l’acteur syndical. Prenant appui sur les théories de la négociation collective et du pouvoir de négociation, particulièrement le modèle de Chamberlain et Khun (1986), cette étude propose un modèle d’analyse basé sur les influences du contexte, des coûts du désaccord (stratégie) et des coûts de l’accord (intérêts et revendications) sur le pouvoir de négociation des syndicats. Une recherche documentaire nous a permis de collecter des données à partir des publications des centrales syndicales et de celles de la presse. Ces données ont été soumises à une analyse de contenu. L’analyse des discours des syndicats aux différentes étapes de la négociation nous a permis de cerner la visée qu’ils assignent à leurs stratégies ainsi que les intérêts défendus. L’analyse des données montre que, même si les résultats de la négociation ont été inférieurs aux attentes et la mobilisation somme toute faible, les syndicats ont exercé un pouvoir de négociation. Ce pouvoir a été renforcé par le contexte, la stratégie (coalition syndicale et avec les usagers) et l’articulation des intérêts professionnels aux enjeux sociaux.
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 | 0.005 |
| 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 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".