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J.S. Held publie ses perspectives sur les risques et les opportunités qui devraient avoir un impact sur les organisations en 2025
En savoir plusDans le monde de l'analyse, on dit souvent que les mauvaises informations sont synonymes de mauvaises conclusions. Selon ce concept, l'usage de données erronées produira des résultats de mauvaise qualité. C'est particulièrement vrai en termes d'évaluation des retombées économiques dans le cadre de litiges, l'analyse est limitée aux données sur lesquelles elle se fonde.
La quantité et la qualité des dossiers fournis dans les affaires de perte de revenu varient énormément d'un cas à l'autre. Parfois, les fiches de paie, les dossiers des ressources humaines et les données financières sont remises durant la phase préliminaire d'une affaire et le calcul des dommages est alors simple. Cependant, il s'avère bien souvent difficile d'obtenir les dossiers nécessaires pour prouver (ou réfuter) les allégations dans les délais suffisants.
Au cours de ces dernières années, les données publiques sont devenues de plus en plus utiles pour les experts appelés dans les affaires d'emploi et de blessure. Des sites Web comme Transparent California et Feds Data Center publient les données salariales des 2,5 millions d'employés des agences publiques fédérales, d'État et locales en Californie. Par ailleurs, des sites tels que Publicpay.ca.gov fournissent des données supplémentaires sur la composition des agences, sur les échelles salariales et les avantages sociaux pour chaque poste.
Les informations de ces bases de données proviennent directement des agences gouvernementales. Ce système est rendu possible par la loi California Public Records Act (chapitre 6250 du Code gouvernemental de Californie), qui stipule qu'« en promulguant ce chapitre, la Législature, consciente des droits à la confidentialité des personnes, estime et déclare que l'accès aux données concernant la gestion des affaires du peuple est un droit fondamental et nécessaire de chaque personne de cet État. »
L'application potentielle de ces données va bien au-delà de la simple fonction de recherche par nom. Il est par exemple possible d'analyser les salaires historiques, les heures supplémentaires et les autres paiements pour chaque poste et département au sein de l'État de Californie. Il est capital de bien comprendre des détails et nuances de chaque poste pour estimer la perte de revenu de la partie lésée.
L'une des applications les plus utiles de ces données est l'évaluation du potentiel de promotion. Songez à un cas où le plaignant, ancien boursier postdoctoral, soutient qu'on lui a refusé à tort un poste de professeur à plein temps à la fin de sa bourse. Sur base de l'étude des données publiques disponibles, il peut être possible de démontrer l'allégation, ou de réfuter sa validité, en déterminant le pourcentage d'employés qui décrochent ce poste après leur doctorat.
Dans les affaires de perte, les experts en dommages économiques cherchent à séparer le possible du probable. Les données publiques peuvent être un élément crucial pour établir des scénarios de dommages crédibles, et il s'agit bien souvent d'un des points dont on discute le plus lors des rencontres de médiation ou des procès.
Nous tenons à remercier Nick Buzas, dont les connaissances et l'expertise ont grandement contribué à cette recherche.
Nick Buzas est vice-président et témoin-expert au sein du département des dommages et évaluations économiques de J.S. Held. Il est spécialisé dans les dommages économiques et l'analyse financière dans le cadre de dossiers de litige civils et commerciaux, notamment pour des réclamations liées à des blessures personnelles, erreurs médicales, pertes de profits, litiges commerciaux et mesures disciplinaires liées à un emploi. Examinateur agréé en matière de fraude, l'expérience de Nick couvre également la rémunération dans les secteurs privé et public, les marchés du travail, les litiges en recours collectif, les frais médicaux ultérieurs, les impôts et la fraude.
Vous pouvez contacter Nick à l'adresse [e-mail protégé] ou au +1 213 817 6600.
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