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Description : La Trousse du portrait d'une collectivité fournit toute l'information dont vous avez besoin pour tirer le meilleur parti des données du recensement et créer des infographies personnalisées pour votre collectivité.

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Ce document de travail décrit la méthodologie proposée pour une mesure du panier de consommation nordique (MPC-N) pour le Yukon et les Territoires du Nord-Ouest, et identifie certaines recherches qui pourraient être menées en préparation de l'examen de 2023. Le document présente les seuils initiaux de la MPC-N et fournit des estimations préliminaires de la pauvreté pour les années de référence 2018 et 2019. Une période d'examen suivra la publication de ce document, au cours de laquelle Statistique Canada et Emploi et Développement social Canada accueilleront les commentaires des parties intéressées et travailleront avec des experts, des intervenants, des organisations autochtones et des fonctionnaires fédéraux, provinciaux et territoriaux pour valider les résultats.

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À l'aide de diverses sources de données sur les dépenses, Statistique Canada, en partenariat avec la Banque du Canada, a estimé les pondérations mensuelles ajustées des dépenses à la consommation qui reflètent les changements dans les habitudes de consommation à mesure que la pandémie de la COVID-19 évolue. L'Indice des prix ajusté a été mis à jour pour intégrer les pondérations du panier 2020 et est maintenant basé sur la formule de l'indice des prix de Fisher enchaîné selon la similarité. Les données sur les dépenses couvrent tous les biens et services de l'Indice des prix à la consommation (IPC) et fournissent des estimations instantanées des pondérations des dépenses pour juin, juillet, août et septembre 2021. Ces estimations peuvent fournir un aperçu de l'impact de COVID-19 sur l'IPC global.

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La base des données des indicateurs d'entrepreneuriat fournit la dynamique d'un sous-ensemble d'entreprises canadiennes, comme le nombre entreprises actives avec un employé ou plus, le nombre d'entreprises à forte croissance, le nombre de naissances et de décès d'entreprises actives avec un employé ou plus, la survie des entreprises nouvellement nées, et plus encore.

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Les flux du commerce interprovincial et international montre l’origine et la destination des flux du commerce selon le produit parmi les provinces et les territoires du Canada ainsi qu’en provenance et à destination du reste du monde. Les informations sont disponibles aux quatre niveaux (Détail, Lien 1997, Lien 1961 et Sommaire) de la hiérarchie de la Classification des produits des ressources et des emplois (CPRE). Les chiffres sont disponibles sous format de feuille de calcul pour faciliter l’utilisation.

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Une typologie Internet robuste est essentielle pour surveiller la façon dont les personnes répondent à la transformation numérique ainsi que pour évaluer le fossé entre les « nantis » et les « laissés pour compte » du monde numérique. La capacité de chaque personne à utiliser Internet et les technologies numériques représente un aspect important de ce fossé numérique. Dans la présente étude, les données de l’Enquête canadienne sur l’utilisation d’Internet (ECUI) de 2018 sont utilisées pour offrir une typologie de l’utilisation d’Internet fondée sur le vaste éventail d’activités en ligne et de compétences numériques déclaré par les Canadiens ainsi que sur la complexité de ces activités et de ces compétences. Les répondants à l’étude sont répartis en cinq groupes d’utilisateurs d’Internet.

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À l'aide des données de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail de Statistique Canada, la présente étude porte sur les minorités visibles dans les métiers spécialisés. Les résultats sur le marché du travail des compagnons de métiers spécialisés désignés comme minorités visibles ayant reçu leur certificat entre 2008 et 2017 ont été comparés à ceux des compagnons qui ne sont pas des minorités visibles un an après l'obtention du certificat.

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La pandémie de COVID-19 a eu d'importantes répercussions sur les métiers spécialisés, car ces emplois exigent souvent des interactions de personne à personne et une grande proximité. À l'aide des données de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail, la présente étude porte sur l'incidence de la pandémie par l'analyse des pourcentages de compagnons qui ont reçu les prestations canadiennes d'urgence (PCU) parmi ceux qui ont obtenu un certificat entre 2008 et 2019. En s'intéressant aux pourcentages de bénéficiaires dans les différents métiers, régions géographiques et groupes de population, la présente étude peut fournir de plus amples renseignements sur la façon dont la pandémie a touché les travailleurs des métiers spécialisés et sur les diverses répercussions selon le type de métier et le groupe de populations.

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Dans le cadre du traitement du recensement canadien de 2021, les réponses en toutes lettres aux 31 questions du recensement doivent être codées. Jusqu’en 2016, il s’agissait d’un processus en trois étapes, dont une deuxième étape de « codage interactif (humain) ». Cette étape de codage humain est à la fois longue et coûteuse, s’étalant sur de nombreux mois et nécessitant le recrutement et la formation d’un grand nombre d’employés temporaires. Dans cette optique, pour 2021, cette étape sera soit complétée ou entièrement remplacée par des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de l’algorithme « fastText ». Dans cette présentation, nous discuterons de la mise en place de cet algorithme ainsi que des défis et des décisions prises en cours de route.

Mots clés : traitement du langage naturel, apprentissage automatique, fastText, codage

Description : Les façons dont l’IA peut influer sur le monde des statistiques officielles sont multiples et le bureau central de la statistique des Pays-Bas (CBS) explore activement la façon dont il peut utiliser l’IA afin de remplir sa fonction sociétale. L’article décrit plusieurs domaines de l’IA sur lesquels CBS travaille actuellement : à savoir l’utilisation de l’IA aux fins de sa production de statistiques et de sa recherche et développement en statistique, la mise au point d’un outil national de surveillance de l’IA, le soutien d’autres organismes gouvernementaux ayant de l’expertise sur les données équitables et les algorithmes équitables, le partage de données dans des conditions sûres et sécurisées, et la participation à des collaborations liées à l’IA.

Mots-clés : intelligence artificielle; statistiques officielles; partage de données; algorithmes équitables; surveillance de l’IA; collaboration.

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Productivité multifactorielle est un outil analytique qui fournit une agrégation personnalisées des statistiques de productivité basées sur les séries du tableau CODR 36-10-0211. L'application permet de faire une agrégation personnalisée à travers les industries pour toutes les variables publiées, des transformations de données telles que les calculs de taux de croissance, des transformations logarithmiques et re-basage d'index, d'analyse de corrélation et de la densité et, finalement, la visualisation des résultats obtenus.

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Ce tableau de bord met en évidence le cadre général des chaînes d'approvisionnement du bœuf au Canada et identifie les entités de production, de transformation, de distribution, de consommation, de vente au détail et de prix; ainsi que le commerce international de marchandises.

Le tableau de bord utilise diverses sources de données de Statistique Canada, notamment la base de données sur le commerce international canadien de marchandises, enquête semestrielle sur le bétail, recettes monétaires agricoles, indice des prix des produits agricoles, enquête sur les prix des produits agricoles, indice des prix à la consommation, indice des prix des produits industriels, indice des prix des services du commerce de gros et indice des prix des services du commerce de détail. Les sources fournissent des données allant de 2007 à 2020.

Ce tableau de bord est accompagné d'un rapport, qui examine la chaîne d'approvisionnement de la viande bovine de manière plus complète et comprend des sources de données supplémentaires.

Description : Le tableau de bord interactif permet aux utilisateurs d'explorer les principales données de l'Enquête sur l'innovation et les stratégies d'entreprise (EISE) pour les périodes 2015-2017 (EISE 2017) et 2017-2019 (EISE 2019). Les données de l'EISE 2019 ont été diffusées principalement en trois phases en 2021: 26 avril (innovation), 9 juin (structure et stratégies d'entreprise) et le 27 juillet (chaîne de valeur mondiale). L'EISE de 2019 est une initiative conjointe de Statistique Canada, d'Innovation, Sciences et Développement économique Canada, d'Affaires mondiales Canada, de la Banque du Canada, de l'Agence de promotion économique du Canada atlantique, de l'Institut de la statistique du Québec et du ministère du Développement économique, de la Création d'emplois et du Commerce de l'Ontario. L'EISE est la principale source de données sur l'innovation des entreprises au sein de l'économie canadienne. Entre la diffusion des résultats de l'EISE de 2017 et des résultats de l'EISE de 2019, la définition d'innovation a été légèrement modifiée dans la 4e édition du Manuel d'Oslo. Les données pour les périodes de référence de 2015 à 2017 et de 2017 à 2019 sont accessibles par secteur, selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord; par taille d'entreprise; et par région économique, selon la Classification géographique type.

Description : La base de données ouverte d'adresses (BDOA) est une liste de points d'adresse à travers le Canada. La base de données contient des adresses et des coordonnées géographiques. La BDOA est basée sur des données provenant de sources faisant autorité, parmi lesquelles les gouvernements provinciaux, territoriaux et municipaux. La BDOA est diffusée sous forme de données ouvertes sous la licence Licence du gouvernement ouvert - Canada, et est fournie sous forme d'une collection de fichiers CSV compressés.

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Le tableau de bord interactif permet aux utilisateurs d'explorer les principales données de l'enquête la Connaissance et l'utilisation de la propriété intellectuelle (CUPI) diffusées le 18 février 2021. La propriété intellectuelle (PI) renvoie à une forme distincte d'initiative création, comme une invention, une œuvre littéraire ou artistique, une image ou un dessin pouvant être protégé par la loi ou le droit commun, ou ayant apporté une valeur commerciale. L'utilisation stratégique de la PI joue un rôle fondamental dans l'innovation et la croissance économique des entreprises canadiennes. Dans cette optique, l'enquête CUPI a été mise au point pour déterminer la mesure dans laquelle les entreprises au Canada comprennent et utilisent la PI. L'enquête s'inscrit dans la Stratégie en matière de propriété intellectuelle du Canada, laquelle vise à améliorer l'accès au régime de PI de toute la population, dont les groupes qui sont traditionnellement sous-représentés, comme les femmes et les Autochtones. Les entreprises au Canada peuvent être détentrices de PI tant à l'échelle nationale qu'à l'échelle internationale. La protection de la PI à l'échelle internationale est accordée au moyen d'un processus d'enregistrement dans le pays concerné. Les données sont disponibles par taille d'entreprise, par secteur selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord et par région économique selon la Classification géographique type, pour la période de référence de 2017 à 2019.

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Cet outil interactif de visualisation des données fournit une vue d'ensemble de l'emploi dans le Canada rural. Le tableau de bord permet aux utilisateurs de comparer l'emploi dans différentes industries. Les données peuvent être visualisées pour le Canada ou pour une région donnée.

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Le Programme des données fiscales agricole (PDFA) est un recensement annuel des dossiers des déclarants fiscaux visant à produire des estimations pour un ensemble de variables financières agricoles, incluant les revenus et dépenses détaillés d'exploitations agricoles ainsi que les revenus des familles agricoles. Cet outil interactif de visualisation de données est une bibliothèque visuelle servant à explorer et analyser les données du PDFA. Ses fonctionnalités permettent la création de graphiques pour des requêtes ciblées. Les données sont disponibles au niveau national et provincial. Les utilisateurs peuvent également explorer les données à l'aide de filtres tels que le type d'exploitation agricole et la catégorie de revenu.

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Cet outil vise à rassembler les informations les plus pertinentes disponibles sur les impacts des fermetures d'écoles et des approches d'apprentissage à distance pendant la pandémie COVID-19 sur les enfants et les communautés. Il comprend des informations de base sur les populations déjà vulnérables à l'approche de la pandémie, ainsi que des données diffusées récemment sur les effets de la COVID-19.

Description : Cet outil interactif de visualisation de données met en commun les estimations de plusieurs enquêtes agricoles axées sur les productions végétales. On y présente des données sur les superficies, la production et les ventes de divers produits agricoles. Les données sont divisées par type de culture, notamment les grandes cultures, les fruits, les produits de l'érable, les produits ornementaux, les pommes de terre et les légumes.

Les utilisateurs peuvent utiliser les différentes variables afin de comparer ou d'analyser l'évolution dans le temps de la superficie, la production ou la vente de produits agricoles.

Les données sont disponibles au niveau national et provincial sur une période dépendante de chaque enquête, mais allant aussi loin que 1908.

Description : Les données sur les richesses naturelles présentées reflètent les réserves prouvées et probables de certains minéraux et les réserves actives établies pour l'énergie (2020, données préliminaires).

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Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d'utiliser des échantillons non probabilistes en complément des échantillons probabilistes. Nous examinons le scénario où la variable d’intérêt et les variables auxiliaires sont observées à la fois dans un échantillon probabiliste et un échantillon non probabiliste. Nous cherchons à utiliser les données de l’échantillon non probabiliste pour améliorer l’efficacité des estimations pondérées par les poids d’enquête obtenues à partir de l’échantillon probabiliste. Récemment, Sakshaug, Wisniowski, Ruiz et Blom (2019) et Wisniowski, Sakshaug, Ruiz et Blom (2020) ont proposé une approche bayésienne visant à intégrer les données des deux échantillons aux fins de l’estimation des paramètres du modèle. Dans leur méthode, on utilise les données de l’échantillon non probabiliste pour déterminer la distribution a priori des paramètres du modèle et on obtient la distribution a posteriori en supposant que le plan de sondage probabiliste est ignorable (ou non informatif). Nous étendons cette approche bayésienne à la prédiction de paramètres d’une population finie dans le cadre d’un échantillonnage non ignorable (ou informatif) en nous appuyant sur des statistiques pondérées par des poids d’enquête appropriées. Nous illustrons les propriétés de notre prédicteur au moyen d’une étude par simulations.

Mots clés : prédiction bayésienne; échantillonnage de Gibbs; échantillonnage non ignorable; intégration des données statistiques.

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Le recours à des données auxiliaires pour améliorer l’efficacité d’estimateurs de totaux et de moyennes au moyen d’une procédure d’estimation d’enquête assistée par un modèle de régression a reçu une attention considérable ces dernières années. Des estimateurs par la régression généralisée (GREG), fondés sur un modèle de régression linéaire, sont actuellement utilisés dans le cadre d’enquêtes auprès d’établissements, à Statistique Canada et au sein de plusieurs autres organismes de statistiques. Les estimateurs GREG utilisent des poids d’enquête communs à toutes les variables d’étude et un calage aux totaux de population de variables auxiliaires. De plus en plus de variables auxiliaires sont disponibles et certaines peuvent être superflues. Cela mène à des poids GREG instables lorsque toutes les variables auxiliaires disponibles, y compris les interactions parmi les variables catégoriques, sont utilisées dans le modèle de régression linéaire. En revanche, de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, comme les arbres de régression et la méthode LASSO, sélectionnent automatiquement des variables auxiliaires significatives et mènent à des poids non négatifs stables et à d’éventuels gains d’efficacité par rapport à la méthode GREG. Dans cet article, une étude par simulations, fondée sur un ensemble de données-échantillon d’une enquête-entreprise réelle traité comme la population cible, est menée afin d’examiner le rendement relatif de la méthode GREG, d’arbres de régression et de la méthode LASSO sur le plan de l’efficacité des estimateurs.

Mots-clés : inférence assistée par modèle; estimation par calage; sélection du modèle; estimateur par la régression généralisée.

Description : Le Centre des statistiques finlandais a commencé à publier des prévisions immédiates de l’indicateur de tendance de la production ou TIO (pour Trend Indicator of Output), l’indicateur mensuel de l’activité économique réelle, afin de répondre aux besoins des utilisateurs pendant la pandémie de COVID-19. Cet indicateur a été d’abord publié en avril 2020, au tout début de la pandémie en Finlande, et a depuis été publié chaque mois jusqu’en juin 2021. Les prévisions immédiates de l’indicateur TIO sont élaborées à l’aide de données de sources ouverte relatives aux volumes de circulation de camions à environ 100 points de mesure automatiques dans la région de Helsinki/Uusimaa ainsi qu’à l’aide de l’indicateur du climat économique pour la Finlande. L’estimation est effectuée à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique et la méthodologie se fonde sur le travail réalisé antérieurement par le Centre des statistiques finlandais et ETLA Economic Research.

Mots clés : prévisions immédiates; estimations rapides; apprentissage automatique; statistiques expérimentales.

Description : La Direction des études économiques du U.S. Census Bureau élabore des procédures coordonnées de plan et de sélection des échantillons pour son Annual Integrated Economic Survey (AIES, Enquête économique annuelle intégrée). L’échantillon unifié remplacera la pratique actuelle de la Direction qui consiste à élaborer de façon indépendante des bases de sondage et des procédures d’échantillonnage pour une série d’enquêtes annuelles distinctes, ce qui optimise les caractéristiques du plan d’échantillonnage au prix d’un fardeau de réponse accru. Les attributs de taille des populations d’entreprises (p. ex. les revenus et l’emploi) sont considérablement biaisés. Un pourcentage élevé d’entreprises exercent au sein de plusieurs secteurs. De nombreuses entreprises sont donc échantillonnées dans le cadre de multiples enquêtes; ce qui accroît le fardeau de réponse, en particulier pour les entreprises de taille moyenne.

Même si cette composante de fardeau de réponse est réduite en sélectionnant un seul échantillon coordonné, elle n’est pas entièrement supprimée. Le fardeau de réponse dépend de plusieurs facteurs, notamment (1) de la longueur et la complexité du questionnaire, (2) de l’accessibilité des données, (3) du nombre attendu de mesures répétées et (4) de la fréquence de la collecte. Le plan de sondage peut avoir des répercussions profondes sur les troisième et quatrième facteurs. Pour contribuer aux décisions relatives au plan de sondage intégré, nous utilisons des arbres de régression afin de relever les covariables de la base de sondage associées au fardeau de réponse. En utilisant une base et des données de réponse historiques provenant de quatre enquêtes échantillonnées indépendamment, nous mettons à l’essai divers algorithmes, puis dressons des arbres de régression qui expliquent les relations entre les niveaux attendus de fardeau de réponse (tels qu’ils sont mesurés par le taux de réponse) et les covariables de base communes à plusieurs enquêtes. Nous validons les constats initiaux par une validation croisée, en examinant les résultats au fil du temps. Enfin, nous faisons des recommandations sur la façon d’intégrer nos résultats robustes au plan de sondage coordonné.

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Nous proposons une analyse longitudinale selon un point de vue lié aux changements organisationnels intervenus à l’Institut national italien de statistique ces dernières années. En 2016, l’Institut a mis en place une nouvelle direction, en vue d’uniformiser et de généraliser le processus opérationnel de la collecte de données conformément à la norme européenne du modèle GAMSO. Dans cette étude, nous discutons des avantages et des inconvénients de ce changement du point de vue de la participation aux enquêtes. L’analyse du taux de réponse aux enquêtes sur les TIC révèle une hausse d’environ 20 % depuis le début de la nouvelle organisation : le présent article tente de se concentrer sur les répercussions des changements apportés avec la nouvelle organisation. Nous nous sommes concentrés sur deux sous-ensembles donnés de répondants : celui appelé des « personnes recherchées », à savoir celles n’ayant jamais répondu à une enquête sur les TIC ni à toute autre enquête de l’ISTAT, d’une part, et le sous-ensemble des personnes dites « perdues », qui étaient incluses dans les échantillons de deux enquêtes consécutives et qui ont répondu à l’édition précédente, mais pas à l’édition actuelle. Cette étude vise à illustrer la façon dont l’organisation efficace de la collecte de données améliore les résultats de l’enquête ainsi que le type de mesures qui devraient être prises pour attirer l’attention des « personnes recherchées ». Enfin, nous appliquons un modèle logistique qui mesure la probabilité qu’une entreprise ayant répondu en 2018 (t-1) réponde également en 2019 (t). De plus, l’analyse suggère des mesures qui pourraient être prises pour améliorer la participation des répondants, la qualité des données ainsi que la perception qu’ont les répondants des statistiques officielles.

Mots clés : stratégie de collecte des données; taux de réponse; paradonnées; fardeau de réponse; enquête sur les TIC.

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La Directive sur le gouvernement ouvert du gouvernement du Canada vise à garantir aux Canadiens un accès accru aux données et à de l'information gouvernementales. Une solution pour les données ouvertes repose sur les fichiers synthétiques dits intelligents, qui conservent autant de valeur analytique que possible tout en prenant en compte les enjeux de confidentialité qui découlent de la collecte de renseignements personnels. Dans les dernières années, Statistique Canada a acquis une expertise reconnue dans la production de fichiers de données synthétiques à grande valeur analytique. Dans un projet en cours, nous relevons un nouveau défi avec la synthèse d'une base de données préservant les structures hiérarchiques sous forme de familles, où les enregistrements sont liés et partagent des traits communs qui doivent être maintenus. Ce sont des défis que nous rencontrons également lors de la synthèse de données structurées telles que les données d’entreprises. Cet article présente les défis et les solutions mises en place pour construire des données synthétiques avec de telles structures hiérarchiques. L’application de cette stratégie sera illustrée avec le développement d'une base de données synthétiques soutenant le développement de politiques relatives aux revenus de retraite. Cette base de données comprend plus de 20 variables et 8 millions d'enregistrements structurés en environ 4 millions d'unités familiales. Nous présenterons comment les structures familiales ont été préservées, nous discuterons des défis pratiques et techniques inhérents au développement d'une base de données aussi grande et complexe, nous discuterons du risque et de l'utilité des données, et nous présenterons des pistes de recherche futures.

Mots Clés : Données synthétiques à grande valeur analytique; structures familiales; solution moderne d’accès aux données.

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Les préoccupations en matière de confidentialité constituent un obstacle à l’application d’analyses à distance, notamment l’apprentissage automatique, sur des données sensibles au sein du nuage. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons un schéma de chiffrement totalement homomorphe à niveau pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique supervisé de bout en bout à classer du texte tout en protégeant la confidentialité des points de données d’entrée. Nous entraînons notre réseau neuronal à simple couche sur un important ensemble de données de simulation en fournissant une solution pratique à une tâche de classification de textes réels comprenant de multiples catégories. Pour améliorer à la fois la précision et le temps d’entraînement, nous entraînons un ensemble de tels classificateurs en parallèle par un groupage de cryptogrammes.

Mots clés : protection des renseignements personnels, apprentissage automatique, chiffrement

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De nombreux groupes du gouvernement du Canada développent des codes permettant de traiter et visualiser diverses sortes de données, déployant souvent les mêmes efforts, avec une efficacité sous-optimale et un niveau limité d’examen de la qualité du code. Le présent article présente de façon informelle une méthode de travail visant à traiter ce problème technique. L’idée est de collaborer à la conception d’un dépôt commun de codes et une base de connaissances utilisables par toute personne du secteur public pour accomplir de nombreuses tâches courantes en science des données et, ce faisant, de s’aider mutuellement à maîtriser à la fois les compétences de codage en science des données et les pratiques de collaboration normalisées de l’industrie. L’article explique pourquoi le langage R est utilisé comme langage de prédilection dans le développement de codes en science des données collaborative. Il résume les avantages de R, mais aussi ses limites, établit la taxonomie des sujets de discussion qui intéressent le plus les scientifiques des données du GC travaillant avec R, donne un aperçu des plateformes collaboratives utilisées, et présente les résultats obtenus à ce jour. Bien que la base de connaissances sur les codes soit élaborée principalement en R, elle se veut également utile pour les scientifiques des données qui codent en Python et d’autres environnements de développement. Mots-clés : collaboration; science des données; ingénierie des données; R; gouvernement ouvert; données ouvertes; science ouverte.

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Le paysage religieux canadien a connu d'importantes transformations au fil des dernières décennies, avec notamment une baisse de l'affiliation religieuse et de la participation à des activités religieuses individuelles et collectives. La présente étude utilise les données de l'Enquête sociale générale afin de dresser un portrait des rapports diversifiés que les Canadiens entretiennent avec la religion. L'étude présente également les principales tendances qui caractérisent l'évolution de la religiosité au Canada depuis 1985.

Description : Le Fichier de relations des géographies de diffusion est un jeu de données au niveau des îlots de diffusion, qui contient les relations avec tous les niveaux géographiques du recensement. Ce produit est à être utilisé en conjonction avec les Fichiers des limites afin de lier les régions géographiques à d'autres niveaux géographiques à l'aide de l'Identifiiant Unique des Géographies de Diffusion.

Description :

Ce guide décrit le contenu et les applications du produit et contient des renseignements sur la qualité des données, les clichés d'enregistrement et la méthodologie.

Description :

Trois fichiers de correspondance sont disponibles :

Le fichier de correspondance des aires de diffusion décrit la relation qui existe entre les aires de diffusion du recensement actuel et les aires de diffusion du recensement précédent.

Le fichier de correspondance des aires de diffusion et de la superficie des terres décrit le pourcentage de la superficie des aires de diffusion du recensement actuel dans les limites des aires de diffusion du recensement précédent.

Le fichier de correspondance des îlots de diffusion décrit la relation qui existe entre les îlots de diffusion du recensement actuel et les îlots de diffusion du recensement précédent.

Chaque fichier contient un identificateur unique associé à la région géographique du recensement le plus récent ainsi qu'un identificateur unique correspondant à la même région géographique du recensement précédent. De plus, un indicateur de relation est inclus et précise le degré de correspondance entre les régions géographiques; ce qui facilite la comparaison des données entre les années de recensement.

Description :

Le Fichier des limites, disponible par provinces et territoires, par divisions de recensement, par régions économiques, par régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, subdivisions consolidées de recensement, par subdivisions de recensement et par aire de diffusion agrégée dépeint les limites géographiques utilisées à la diffusion des données du recensement.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris la zone des eaux côtières. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché.

Les Fichiers des limites, sont exprimées en projection conique conforme de Lambert et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-G).

Description :

Les Fichiers des limites des îlots de diffusion montrent les limites des îlots de diffusion pour lesquels les données du recensement sont diffusées. Un îlot de diffusion est un secteur dont tous les côtés sont délimités par des rues et/ou des limites des régions géographiques normalisées. Il s'agit de la plus petite unité géographique pour laquelle les chiffres de population et des logements sont diffusés. Les fichiers renferment les limites de tous les îlots de diffusion qui, ensemble, couvrent tout le territoire du Canada.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris la zone des eaux côtières. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché.

Les coordonnées des Fichiers des limites des îlots de diffusion, sont exprimées en projection conique conforme de Lambert et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-GWF).

Description :

Les Fichiers des limites des aires de diffusion montrent les limites des aires de diffusion pour lesquelles les données du Recensement sont diffusées. L'aire de diffusion est une petite unité géographique formée d'un ou de plusieurs îlots de diffusion avoisinants. Il s'agit de la plus petite région géographique normalisée pour laquelle toutes les données du recensement sont diffusées. Les fichiers renferment les limites de tout les aires de diffusion qui couvrent tout le territoire du Canada.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris la zone des eaux côtières. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché.

Les coordonnées des Fichiers des limites des aires de diffusion, sont exprimées en projection conique conforme de Lambert et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-GWF).

Description :

Les fichiers des limites des circonscriptions électorales fédérales montrent les limites des circonscriptions électorales fédérales pour lesquelles les données du recensement sont diffusées. Une circonscription électorale fédérale est une région représentée par un député à la Chambre des communes. Les limites des circonscriptions électorales fédérales utilisées pour le recensement sont fondées sur l'Ordonnance de représentation en vigueur le 1er janvier de l'année du recensement. Les fichiers renferment les limites de l'ensemble des circonscriptions électorales fédérales qui, ensemble, couvrent tout le territoire du Canada.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris la zone des eaux côtières. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché.

Les coordonnées des Fichiers des limites des circonscriptions électorales fédérales, sont exprimées en projection conique conforme de Lambert et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-GWF).

Description :

Ce fichier des limites cartographiques établi pour l'ensemble du Canada contient les limites des 82 régions agricoles de recensement qui existaient au Recensement de l'agriculture de 2011 ainsi que le littoral canadien et les lacs intérieurs de grande étendue, le tout intégré en une seule couche. Les coordonnées de ce fichier des limites cartographiques sont exprimées en degrés de latitude et de longitude et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Le fichier est disponible dans le format d'échange ARC/INFO, d'échange MapInfo et dans le format en langage de balisage géographique.

Un guide de référence est également inclus.

Description : Ce guide de référence est destiné aux utilisateurs du Fichier des relations des géographies de diffusion du Recensement de 2021. Il fournit une vue d'ensemble du fichier, de la méthodologie générale utilisée pour le créer, et des renseignements techniques importants aux utilisateurs.

Description : La Trousse de l'enseignant du Recensement de 2021 a été conçue pour les classes du primaire et du secondaire partout au pays. Elle comprend cinq activités amusantes et clés en main qui aideront les élèves à comprendre à quoi sert le recensement, comment il est mené et quel rôle il a joué dans la création du Canada tel qu'on le connaît aujourd'hui.