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Se tenir à l'écart de ses parents et de ses grands-parents a été un des ajustements les plus difficiles que les Canadiens ont eu à faire face depuis le début de la pandémie de la COVID-19, la population plus âgée étant la plus à risque d'infection et de décès de cette maladie. Pendant des mois, la plupart d'entre eux ont suivi les règles de la quarantaine en restant à la maison et en adaptant leurs comportements au caractère infectieux de la COVID-19. Alors qu'avant l'éclatement de cette pandémie, rendre visite à ses parents ou vice versa était une décision relativement simple à prendre, cette décision est dès lors devenue plus délicate. Des études ont tenté d'évaluer les risques de transmission du virus à l'aide de la fréquence des contacts intergénérationnels en personne ayant eu lieu avant l'adoption des mesures de distanciation physique.

La présente infographie donne un aperçu de la fréquence et de la durée des visites entre enfants adultes et leur(s) parent(s). Les résultats portent sur les Canadiens âgés de 25 à 64 ans, qui ne vivaient pas avec leur(s) parent(s) et qui avaient au moins un parent biologique ou adoptif en vie au moment des enquêtes.

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L'infographie donne un aperçu de la valeur nette des familles canadiennes par province et par type de famille en 2019. De plus, l'accent est mis sur les actifs et les dettes les plus courants des familles. Elle donne repose sur les données de l'Enquête sur la sécurité financière de 2019.

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Cet article contribue à une série d'études sur l'impact de la COVID-19 sur les industries canadiennes, en mettant l'accent sur l'indice des prix des services du commerce de détail (IPSCD). L'étude analyse les mouvements de l'IPSCD au cours de la pandémie de 2020 par sous-secteurs, dont les magasins de vêtements, les épiceries, les magasins électroniques, etc. Elle compare également les différentes réponses des secteurs de la vente au détail pendant la pandémie de 2020 et pendant la récession de 2008-2009. Sur la base de l'analyse approfondie, l'article fournit également une perspective de la tendance de l'indice des prix pour l'année 2020.

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La pandémie de COVID-19 a eu des répercussions sans précédent sur de nombreux aspects clés de la vie, dont la santé, les liens sociaux, la mobilité, l’emploi et le revenu. La satisfaction à l’égard de la vie offre la meilleure mesure globale des effets combinés de ces changements sur le mieux-être des Canadiens. Au moyen d’échantillons représentatifs de la population utilisés dans le cadre de deux enquêtes de Statistique Canada, cette étude compare la satisfaction à l’égard de la vie des Canadiens avant et pendant la pandémie de COVID-19.

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Le présent article de Juristat donne un aperçu statistique des adultes et les jeunes au Canada qui, en 2018-2019, ont été placés sous garde ou admis à un programme de surveillance dans la collectivité, ou qui en ont été libérés. L'analyse est présentée à l'échelon du pays ainsi qu'à celui des provinces et des territoires. On y examine les comptes moyens et les taux d'incarcération. Le bulletin porte également sur les admissions et les caractéristiques (comme l'âge, le sexe et l'identité autochtone) des adultes se trouvant dans le système correctionnel.

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La pandémie de COVID-19 a eu des répercussions sans précédent sur de nombreux aspects clés de la vie, comme la santé, les liens sociaux, la mobilité, l’emploi et le revenu. La satisfaction à l’égard de la vie offre la meilleure mesure globale des effets combinés de ces changements sur le mieux-être des Canadiens. Au moyen d’échantillons représentatifs de la population utilisés dans le cadre de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2018 et de l’enquête de juin 2020 de la Série d’enquêtes sur les perspectives canadiennes (SEPC), cette étude utilise ces données pour comparer la satisfaction à l’égard de la vie au Canada avant et pendant la pandémie, faisant des comparaisons à l’échelle de la population et parmi différentes régions et divers groupes démographiques.

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Par le passé, la Banque du Canada (la Banque) et Statistique Canada produisaient toutes deux des mesures agrégées de l'emprunt ou du crédit pour les secteurs de l'économie canadienne. Les mesures de Statistique Canada ont été effectuées sur une base trimestrielle dans le cadre des comptes du bilan national tandis que la Banque du Canada a publié des statistiques mensuelles. Bien que les deux estimations soient tirées des mêmes sources de données et brossent un tableau similaire de l'endettement des ménages canadiens et des entreprises non financières, certaines différences conciliables existaient dans les mesures agrégées. À compter de décembre 2020, Statistique Canada produira des estimations mensuelles qui seront intégrées dans le cadre plus large des comptes du bilan national. Cela fournira aux utilisateurs un ensemble unique et cohérent d'estimations mensuelles qui s'alignent sur les principes comptables nationaux internationalement reconnus détaillés dans le Système de comptabilité nationale des Nations Unies Ce guide servira à examiner les différences historiques entre les agrégats du crédit de chaque organisation, les changements statistiques qui se produiront à la suite de l'intégration des estimations mensuelles dans les comptes du bilan national et un aperçu détaillé des méthodes qui seront employées pour estimer l'encours de crédit des ménages et des sociétés privées non financières par secteur de prêt.

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Statistique Canada a entrepris une vaste gamme d'initiatives conçues pour comprendre les effets du COVID-19 sur les Canadiens. Ce document de recherche met en évidence des méthodes expérimentales conçues pour mesurer les effets de la pandémie sur les tendances mensuelles du revenu familial des Canadiens bien avant que des statistiques annuelles détaillées ne soient disponibles. L'approche intègre les gains hebdomadaires provenant de l'Enquête sur la population active du Canada (EPA) ainsi que les informations spécifiques aux transferts gouvernementaux, y compris les prestations spéciales reliées à la COVID-19 recueillies au moyen de sources de données administratives et par imputation. L'objectif est de faire la lumière sur les répercussions des perturbations du marché du travail sur les Canadiens et leurs familles et dans quelle mesure les prestations d'urgence instaurées par le gouvernement compensent ces perturbations. Cet article décrit les sources de données utilisées, les stratégies d'estimation employées, les résultats initiaux, les limites et certains développements potentiels futurs.

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Cette étude a permis d'évaluer le lien entre l'insécurité alimentaire des ménages et l'autoévaluation de l'état de santé mentale et les symptômes d'anxiété des Canadiens au cours des premiers mois de la pandémie de COVID-19.

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Cette étude vise à quantifier les tendances en matière de prévalence des épisodes dépressifs majeurs, de troubles anxieux, des épisodes dépressifs majeurs comorbides et de troubles anxieux, chaque année de 2000 à 2016, au sein de la population canadienne en âge de travailler, selon la situation d'activité.

Description : Ce rapport est un produit du Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE). Il vise principalement à faciliter la comparaison des systèmes d'éducation des provinces et des territoires canadiens avec ceux des pays membres de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). Le document présente une série d'indicateurs harmonisés aux définitions et aux méthodologies adoptées par l'OCDE dans Regards sur l'éducation. Les indicateurs aideront à la prise de décision et au développement de programmes dans le domaine de l'éducation.

PIPCE est une initiative en cours du Conseil des statistiques canadiennes de l'éducation : un partenariat entre Statistique Canada et le Conseil des ministres de l'Éducation (Canada) visant à fournir un ensemble de mesures statistiques sur les systèmes d'éducation.

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Cet outil intéractif de visualisation des données offre une vue d'ensemble sur les effectifs et les diplômés des programmes d'études postsecondaires offerts dans les établissements postsecondaires publics au Canada (tel que le genre et le statut de l'étudiant au Canada). Il fournit également un aperçu des caractéristiques des programmes d'études basés sur la Classification international type de l'éducation (CITE 2011) et les regroupements STGM et SACHES de la Classification des programmes d'enseignement (CPE Canada 2016 variante du cannabis).

Description : La Base de données ouvertes sur les installations culturelles et artistiques est une liste des installations d’art et de culture au Canada. Les installations y sont classés parmi l’un des neuf types suivants : centre des arts ou de culture, artiste, site de festival, galerie, site patrimonial ou historique, bibliothèque ou archive, musée, théâtre/salle de spectacle et salle de concert, et divers.

La liste contient les noms, les adresses, et les coordonnées géographiques des installations, ainsi que le type d’installation tel qu’il a été attribué dans la source de données. La BDOICA s’appuie sur des données provenant de sources faisant autorité, notamment tous les ordres de gouvernement, ainsi que les associations professionnelles.

La BDOICA est publiée sous la forme de données ouvertes en vertu de la Licence du gouvernement ouvert du Canada et elle est fournie sous la forme d’un fichier compressé au format CSV (valeurs séparées par des virgules).

Description : La Base de données ouvertes sur les établissements de soins de santé (BDOESS) est une liste des établissements de soins de santé au Canada. Les établissements y sont classés en trois types : « services de soins de santé ambulatoires », « hôpitaux » et « établissements de soins infirmiers et de soins pour bénéficiaires internes ». La liste contient les noms, les adresses et les coordonnées géographiques des établissements, ainsi que le type d’établissement tel qu’il a été attribué dans la source de données.

La BDOESS s’appuie sur des données provenant de sources faisant autorité, notamment tous les ordres de gouvernement, ainsi que des organismes de santé publique et de soins de santé professionnels. La BDOESS est publiée sous la forme de données ouvertes en vertu de la Licence du gouvernement ouvert du Canada. Elle est fournie sous la forme d’un fichier compressé au format CSV (valeurs séparées par des virgules).

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Ce produit décrit les similitudes et les différences entre deux ensembles de lignes directrices des Nations Unies (ONU) pour les émissions de gaz à effet de serre (GES) : le système de comptabilité économique et environnementale (SCEE) des Nations Unies et la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC). Le compte de gaz à effet de serre est compilé par Statistique Canada selon le SCEE tandis que l'inventaire national des GES est préparé par Environnement et Changement Climatique Canada selon la CCNUCC.

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Ce produit permet d'améliorer les renseignements détaillés sur le secteur de l'agriculture et de la fabrication agroalimentaire dans le cadre de comptabilité nationale. Ces renseignements détaillés permettent aux utilisateurs d'analyser les ressources en produits et les emplois des produits pour une gamme plus vaste d'activités de l'agriculture et de la transformation, ainsi que de faciliter la comparaison des relations et des effets économiques pour un plus grand nombre d'industries que ne le permettent les tableaux des ressources et des emplois de base.

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Un réseau de transport efficace et moderne a toujours été essentiel pour appuyer une économie forte et concurrentielle ainsi que pour améliorer la qualité de vie des Canadiens. Le Carrefour de données et d’information sur les transports (CDIT) propose un accès facile à une source de données complète et actuelle sur le transport multimodal et les indicateurs de performance du réseau de transport. Le CDIT a pour but de faciliter la discussion et de favoriser la collaboration entre les principaux acteurs des secteurs public et privé. Le CDIT vise à dégager les synergies et les gains d’efficacité qui appuient une prise de décisions éclairée au Canada et à faire en sorte que le réseau de transport contribue toujours à bâtir une économie vigoureuse.

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Les indicateurs d'activités s'appuient sur diverses sources de données pour fournir de l'information sur le réseau de transport canadien. Les indicateurs sont présentés dans un tableau de données et sont mis à jour mensuellement.

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Les indicateurs de rendement s'appuient sur diverses sources de données pour fournir de l'information sur le rendement du réseau de transport du Canada. Les indicateurs sont présentés dans un tableau de données et sont mis à jour mensuellement.

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Cette série comprend des tableaux de donnés du recensement, qui présentent deux ou trois variables interdépendantes traitant des caractéristiques spécifiques des particuliers, des familles ou des ménages, ou une caractéristique portant sur les logements au Canada.

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Un résumé des traitements méthodologiques appliqués à l'Indice des prix à la consommation (IPC) de novembre 2020 en réponse aux effets de la pandémie de la COVID-19 sur la collecte des prix, la disponibilité des prix et les fermetures d'entreprises.

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Le présent article construit un échantillon d’ensembles ordonnés avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT) à partir d’une population stratifiée. Un échantillon d’ensembles ordonnés PPT partitionne les unités d’un échantillon PPT en groupes d’observations semblables. La construction de groupes semblables repose sur des positions relatives (rangs) d’unités dans de petits ensembles de comparaison. Ainsi, les rangs induisent plus de structure (stratification) dans l’échantillon en plus de la structure de données créée par des probabilités de sélection inégales dans un échantillon PPT. La structure de données ajoutée rend l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT plus informatif qu’un échantillon PPT. On construit l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT stratifié en sélectionnant un échantillon d’ensembles ordonnés PPT à partir de chaque strate de la population. L’article construit des estimateurs sans biais pour la moyenne de la population, le total de la population et leurs variances. On applique le nouveau plan d’échantillonnage à des données sur la production de pommes pour estimer la production totale de pommes en Turquie.

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Dans de nombreuses enquêtes à grande échelle, des estimations sont produites pour un grand nombre de petits domaines définis par des classifications croisées de variables démographiques, géographiques et autres. Bien que la taille globale de l’échantillon de ces enquêtes puisse être très grande, la taille des échantillons des domaines est parfois trop petite pour permettre une estimation fiable. Nous proposons une méthode d’estimation améliorée qui s’applique quand il est possible de formuler des relations « naturelles » ou qualitatives (comme des ordonnancements ou des contraintes d’inégalité) pour les moyennes des domaines au niveau de la population. Nous restons dans un cadre inférentiel fondé sur le plan, mais nous imposons des contraintes représentant ces relations sur les estimations échantillonnales. Nous démontrons que l’estimateur de domaine contraint qui en résulte est convergent par rapport au plan et a une distribution asymptotique normale tant que les contraintes sont asymptotiquement satisfaites au niveau de la population. L’estimateur et l’estimateur de la variance connexe sont facilement mis en œuvre en pratique. L’applicabilité de la méthode est illustrée par les données de la National Survey of College Graduates des États-Unis (NSCG, Enquête nationale sur les diplômés des collèges) de 2015.

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Nous combinons pondération et prédiction bayésienne dans une approche unifiée pour l’inférence d’enquête. Les principes généraux de l’analyse bayésienne impliquent que les modèles pour les résultats d’enquête devraient être conditionnés par toutes les variables influant sur les probabilités d’inclusion. Nous intégrons toutes les variables servant à l’ajustement de pondération dans un cadre de régression multiniveau et de poststratification pour obtenir un sous-produit générant des poids basés sur un modèle après lissage. Nous améliorons l’estimation sur petits domaines en traitant les divers problèmes complexes que posent les applications dans la vie réelle pour obtenir une inférence robuste à des niveaux plus fins pour les sous-domaines d’intérêt. Nous examinons les interactions profondes et introduisons des distributions a priori structurées pour le lissage et la stabilisation des estimations. Le calcul se fait par Stan et avec le paquet rstanarm du code source libre R, disponible pour utilisation publique. Nous évaluons les propriétés selon le plan de la procédure bayésienne. Nous recourons à des études en simulation pour illustrer comment la prédiction basée sur un modèle et l’inférence pondérée peuvent donner de meilleurs résultats que la pondération classique. Nous appliquons la méthode à la New York Longitudinal Study of Wellbeing (LSW). La nouvelle approche produit des poids lissés et rend plus efficace une inférence robuste de population finie, plus particulièrement pour des sous-ensembles de la population.

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Le présent article propose une méthode de mise à l’échelle des poids pour la vraisemblance pénalisée de Firth pour des modèles de régression à risques proportionnels. La méthode calcule une relation entre la vraisemblance pénalisée utilisant des poids mis à l’échelle et la vraisemblance pénalisée utilisant des poids non mis à l’échelle, et elle montre que la vraisemblance pénalisée utilisant des poids mis à l’échelle possède certaines propriétés souhaitables. Une étude par simulations indique que la vraisemblance pénalisée utilisant des poids mis à l’échelle produit des biais plus petits dans les estimations ponctuelles et les erreurs-types que les biais produits par la vraisemblance pénalisée utilisant des poids non mis à l’échelle. La vraisemblance pénalisée pondérée est appliquée à l’estimation des taux de risque pour les crises cardiaques au moyen d’un ensemble de données à grande diffusion provenant de la National Health and Epidemiology Follow up Study (NHEFS, Étude de suivi épidémiologique et de santé nationale). L’annexe contient les instructions SASMD servant à estimer les taux de risque à l’aide de données d’enquêtes complexes.

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Dans les enquêtes, les réponses textuelles à des questions ouvertes ont de l’importance, puisqu’elles permettent aux répondants de livrer plus de renseignements sans contrainte. Dans une classification automatique des réponses à des questions ouvertes en apprentissage supervisé, la précision souvent n’est pas assez grande. Comme autre possibilité, une stratégie de classification semi-automatisée peut être envisagée : les réponses sont classifiées automatiquement dans le groupe facile à classer et classifiées manuellement dans le reste. Nous présentons ici une méthode de classification semi-automatisée des réponses à des questions ouvertes à étiquettes multiples pour les cas où les réponses textuelles peuvent appartenir simultanément à plusieurs classes. La méthode que nous proposons se trouve à combiner de multiples chaînes de classification probabiliste en évitant des coûts de calcul prohibitifs. L’évaluation du rendement sur trois ensembles de données démontre l’efficacité de cette méthode.

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En utilisant les données de l'enquête sur la sécurité dans les espaces publics et privés recuillés en 2019, cet article identifie des zones de vulnérabilité aux impacts disproportionnés de la COVID-19 sur la population LGBTQ2+ (lesbienne, gai, bisexuel, transgenre, queer, bispirituel et autres identités diverses de sexualité et de genre). Les différences pré-pandémiques dans l'accès au logement sûr et adéquat et la sécurité financière, par rapport à la population hétérosexuelle cisgenre (non LGBTQ2+), pourraient signifier que les Canadiens LGBTQ2+ auront plus de difficultés à faire face aux facteurs de stress sociaux et économiques supplémentaires engendrés par le COVID-19.

Description : Les efforts pour faire la transition vers une économie faible en émission de carbone ont fait craindre que les travailleurs déplacés des secteurs traditionnels de production d'énergie ne subissent une baisse substantielle de leurs revenus après la perte d'emplois.

À l'aide de données provenant d'un riche ensemble de données administratives, cette étude documente les trajectoires d'emploi et de revenus des mineurs de charbon qui ont été déplacés à la fin des années 1990 et dans les années 2000.

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Basée sur les données de la troisième itération de la Série d'enquêtes sur les perspectives canadiennes (SEPC) qui s'est déroulée du 15 au 21 juin 2020, cette étude examine les différences genrées autodéclarées dans la division des tâches parentales pendant la pandémie.

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Cette étude examine la demande d'équipement de protection individuelle des entreprises et les préoccupations concernant le manque d'offre, en utilisant les nouvelles données d'octobre 2020 issues de l'enquête sur l'équipements de protection individuelle.

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Le Guide de l'Enquête sur la population active contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données, la qualité des données et les produits et services d'information. Il contient également une description géographique des régions infraprovinciales de même que le questionnaire de l'enquête.

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À partir de l'année de référence 2018, l'enquête annuelle sur les dépenses en immobilisations (CAPEX) a ajouté du contenu permettant de produire des estimations de dépenses en immobilisations par actifs d'infrastructures. En plus du contenu existant, le nouveau questionnaire demande une ventilation des dépenses par fonction (ou objectif) ainsi que la source de financement des dépenses en capital à partir des subventions publiques.

Ce produit décrira les sources et les méthodes utilisées pour produire des estimations des dépenses en immobilisations et des réparations spécifiques aux actifs d'infrastructure et ce par fonction.

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Ce guide de référence technique est destiné aux utilisateurs de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail (PLEMT). Les données pour les produits associés à ce numéro d'édition proviennent de l'intégration du Système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI) de 2008 à 2017 à d'autres données administratives sur les gains. Statistique Canada a établi une série d'indicateurs sur les parcours de formation et les résultats sur le marché du travail des apprentis inscrits pour certains métiers et cohortes d'apprentis, selon le sexe, pour le Canada, les provinces, la région de l'Atlantique et pour les territoires regroupés.

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Ce guide de référence technique est destiné aux utilisateurs de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail (PLEMT). Les données pour les produits associés à ce numéro d'édition proviennent de l'intégration du Système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI) 2008 à 2017 à d'autres données administratives. Statistique Canada a établi une série d'indicateurs sur les parcours de formation et les résultats sur le marché du travail des apprentis inscrits pour certains métiers et cohortes d'apprentis, pour le Canada, les provinces, la région de l'Atlantique et pour les territoires regroupés.

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Dans le présent tutoriel QGIS, nous nous pencherons sur les styles de symbologie disponibles et découvrirons comment les appliquer aux types de champs textuels et numériques pour visualiser des couches vectorielles. Suivez-nous au fur et à mesure que nous discutons des principes, des procédures et des applications de ces styles aux différents champs et différentes géométries vectorielles (c.-à-d. points, lignes et polygones). En premier lieu, nous examinerons comment effectuer des modifications simples à la couleur, au contour et à la transparence des couches, avant d’appliquer les styles Catégorisé et Gradué aux champs textuels et numériques. Enfin, nous passerons en revue trois styles supplémentaires disponibles pour les couches de points. En ce qui concerne les symbologies graduées, on discutera de l’influence de la répartition des valeurs dans le mode et des valeurs de rupture utilisées dans la visualisation. Apprenez à créer des visualisations frappantes et dynamiques des géométries de points à l’aide des styles Groupe de points et Carte de chaleur, qui montrent le changement relatif au nombre de points et les densités par rapport aux modifications relatives à l’échelle et à l’étendue. Seront également examinées les méthodes pour appliquer et modifier les palettes de couleur et les préréglages. Appliquez ces compétences afin d’élaborer vos propres visualisations logiques et interprétables pour les couches pertinentes à vos domaines de travail et d’expertise – un prérequis à la création de cartes bien équilibrées et intuitives.

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Le présent tutoriel QGIS vous présente la Calculatrice de champ, qui est utilisée pour ajouter ou mettre à jour des champs à l’intérieur de la table d’attributs et pour modifier des entités. Similaire à l’outil Sélectionner à l’aide d’une expression, la Calculatrice de champ utilise la syntaxe des expressions. Suivez-nous alors que nous utilisons ces outils simultanément afin de sélectionner et de modifier de grandes sélections d’entités. Plus particulièrement, nous examinerons comment se servir de la syntaxe pour ajouter des mesures géométriques, par exemple une superficie, une longueur et des coordonnées XY, et pour créer et modifier les attributs de l’entité dans les champs numériques et textuels – en ajoutant un champ « Classe » et en mettant à jour le champ « speed_rest » (limites de vitesse) dans la couche « CPRoutier ». Servez-vous des compétences de base pour rédiger les expressions passées en revue dans la démonstration précédente – en utilisant les présentes procédures pour isoler et remplir les attributs de l’entité dans les champs respectifs. Assurez-vous d’appliquer les expressions restantes et d’enregistrer les modifications (les directives sont présentées à la fin de la vidéo et ci-dessous) apportées à la couche « CPRoutier », afin de les utiliser dans des tutoriels ultérieurs (démonstrations no 10 et nos 23 à 25). Appliquez ces compétences pour ajouter, modifier et mettre à jour des champs et des attributs d’entités dans les couches pertinentes à vos propres domaines de travail et d’expertise.

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Dans le présent tutoriel QGIS, vous apprendrez à créer une nouvelle couche vectorielle et à tracer des entités géométriques. Suivez-nous pour découvrir les paramètres, les procédures et les outils qui vous permettront de tracer des géométries personnalisées, d’ajouter des champs et de remplir automatiquement les attributs de l’entité, ainsi que de copier et de modifier les géométries issues d’autres couches d’intérêt. Ces procédures, démontrées au moyen d’un polygone, s’étendent également à la création de géométries ponctuelles et linéaires. Vous apprendrez également à activer et à désactiver les barres d’outils (p. ex. Numérisation avancée, Numérisation des formes et Accrochage) autres que celles par défaut dans l’interface de QGIS, ainsi qu’à activer les outils de modification. Appliquez ces compétences à la création de couches d’intérêt, comme une couche de découpage personnalisée pour une zone d’intérêt (ZI), des fichiers de couverture terrestre, ou des données de formation, lorsqu’il n’existe aucun ensemble de données équivalent, ce qui vous permet de tracer des géométries et de remplir automatiquement les attributs de l’entité qui conviennent à vos besoins.

Nous utiliserons la couche ZI dans les prochains tutoriels afin de normaliser l’étendue des couches pour des traitements et des analyses plus poussés, alors assurez-vous de bien suivre et de sauvegarder vos modifications à la fin de la démonstration. Restez à l’affût du prochain tutoriel, dans le cadre duquel nous vous présenterons les outils qui vous permettront de sélectionner les entités selon leurs attributs, ce qui vous permettra d’isoler les entités par critères, conditions et valeurs d’intérêt depuis des champs de la table d’attributs d’une couche vectorielle.

Au cours de la présente démonstration, nous tracerons les entités au moyen de l’outil Ajouter une entité polygonale et d’autres outils figurant dans la barre d’outils Numérisation des formes. L’outil Ajouter une entité est le moyen le plus commun et polyvalent pour créer de nouvelles entités de tout type et de toute forme géométrique, tandis que les autres outils sont exclusifs aux vecteurs de polygones et de lignes, aidant à ajouter rapidement des entités en forme de polygones réguliers. Le panneau Numérisation avancée est appliqué pour accrocher des segments à des angles précis, tandis que l’outil Accrochage facilite l’alignement des sommets ou segments des entités créées sur ceux des autres entités. De même, le fait de copier et de coller les géométries peut également permettre de s’assurer que les entités créées sont alignées sur les entités d’intérêt dans les autres couches.

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Dans le présent tutoriel QGIS, nous nous pencherons sur les outils de sélection fondés sur les attributs, qui sont utilisés pour créer une requête, une sélection et pour la création de sous-ensembles d’entités dans une couche vectorielle selon des critères, des conditions ou des valeurs d’intérêt précis depuis des champs de la table d’attributs. Suivez-nous et découvrez différents exemples d’utilisation des outils Sélectionner par valeur et Sélectionner à l’aide d’une expression. Apprenez à isoler les entités selon de multiples critères d’intérêt, à utiliser d’autres méthodes de sélection (p. ex., ajouter, retirer et sélectionner les entités d’une sélection) et à appliquer une syntaxe semblable à SQL pour construire des expressions. Cette syntaxe est utilisée dans différents outils QGIS. En premier lieu, nous explorerons les règles de base et montrerons ensuite comment créer des expressions et appliquer les bons opérateurs pour isoler les attributs des entités de texte et numériques. Apprenez à utiliser les caractères génériques et les champs multiples au moment de sélectionner les entités, ainsi que les procédures pour créer des sous-ensembles d’entités sélectionnées et de les exporter vers une nouvelle couche. Vous pourrez ensuite élargir la portée de ces compétences pour la sélection et à la création de sous-ensembles d’entités par attribut dans les couches vectorielles pertinentes à votre propre domaine de travail et d’expertise. Nous continuerons de tirer parti de ces compétences dans les prochains tutoriels, dans le cadre duquel nous utiliserons la Calculatrice de champ et des expressions pour ajouter de nouveaux champs et modifier les attributs de l’entité qui renferment des mesures spatiales, des nombres et des caractères alphabétiques.

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Dans ce premier tutoriel, nous discuterons de la nature des SIG, de leurs applications et de leurs utilisations éventuelles dans votre propre domaine de travail et d'expertise. Nous aborderons brièvement et téléchargerons QGIS, un programme ouvert, pouvant servir à exécuter des tâches courantes associées aux SIG, comme la combinaison, l'analyse et la visualisation de données spatiales. Ces tutoriels sur QGIS sont créés à l'intention des nouveaux utilisateurs des SIG, sans formation officielle ou expérience relative à l'utilisation de ces systèmes. Nous allons commencer par les compétences et les concepts fondamentaux, puis aborderons des sujets de plus en plus avancés. Vous pourrez ensuite élargir la portée de l'application de ces compétences aux ensembles de données ayant une pertinence thématique dans le but de traiter des défis et des tâches courantes.

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Le présent tutotiel porte sur les catégories et principaux sous-types de données spatiales utilisées dans les systèmes d’information géographique (SIG), et sur trois caractéristiques propres aux ensembles de données spatiales : les projections cartographiques, les systèmes de référence géodésique et les systèmes de coordonnées de référence. Nous discuterons également des caractéristiques distinctives et des applications des données vectorielles et matricielles, ainsi que des sous-types qui leur sont associés (vecteur : points, lignes et polygones; matrice : monobande, composites et thématiques) et des formats de fichiers courants. La compréhension de ces notions fournira les compétences nécessaires pour naviguer dans les archives géospatiales en ligne, telles que Cartes ouvertes Canada, et télécharger les ensembles de données pertinents dans le format optimal pour l’utilisation que vous prévoyez en faire, ce que nous aborderons dans la deuxième partie du présent tutoriel.