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Record W7104447448 · doi:10.71781/24452

Les déterminants de l’adhésion syndicale : le cas de l’industrie de la construction au Québec

2021· dissertation· fr· W7104447448 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLabor Movements and Unions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConstruction industryBuilding industryPoison control

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé : Le mouvement syndical au cours des dernières années est en déclin, notamment au Québec. Plus précisément, le taux de présence syndicale était de 40,3% et il est descendu à 39.1% en 2020 (INSPQ, 2020). Mais pourquoi donc ? Plusieurs recherches ont abordé cette question en soulevant que les causes du déclin du syndicalisme sont principalement externes aux organisations syndicales (ex. : montée des valeurs individualistes) et d’autres évoquent des causes plutôt internes aux organisations syndicales (ex. : structures syndicales complexes). Toutefois, dans un contexte où les travailleurs ont l’obligation de choisir un syndicat, quels seront les facteurs qui influenceront l’adhésion syndicale de ces travailleurs ? Cette recherche tente de répondre à cette question avec le cas de l’industrie de la construction au Québec. Dans cette industrie, les travailleurs, dès leur entrée, doivent adhérer à une des cinq organisations syndicales reconnues, et ce, indépendamment des choix des autres travailleurs de son métier ou de l’entreprise pour laquelle ils travaillent. Il pourra revisiter son choix lors d’un scrutin syndical qui a lieu tous les quatre (4) ans. Pour répondre à notre question de recherche, nous présentons une revue de littérature riche sur l’adhésion syndicale ; le maraudage syndical ; l’engagement syndical ; et les facteurs explicatifs de l’adhésion syndicale. Nous consacrons notre deuxième chapitre complet à l’industrie de la construction pour bien comprendre les différents aspects de cette industrie qui ont une influence sur les facteurs d’adhésion syndicale des travailleurs. Nous présentons au chapitre trois, notre modèle concept et notre méthodologie de recherche appuyés par notre revue de littérature du premier chapitre. Avec les données statistiques que nous avons obtenues de la Commission de la Construction du Québec (CCQ), nous présentons au quatrième chapitre les résultats des maraudages de 2012, 2016 et 2020. Lors du cinquième et dernier chapitre, nous traitons des résultats obtenus au précédent chapitre, des hypothèses que nous avons émises, des limites de notre recherche et ainsi que des pistes de réflexion futures.

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)0.003
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 score0.028
Threshold uncertainty score0.203

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.008
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.217 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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