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Cette carte illustre la superficie en canola exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie cultivée en canola entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en soja en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre la superficie en soja exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie cultivée en soja entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en oléagineux entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en légumes (excluant les légumes de serre) en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en raisins en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en pommes en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en bleuets en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

Description : Cette publication contient des données annuelles de 1926 jusqu'à maintenant sur le revenu agricole net pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

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Cette publication contient des données annuelles de 1971 jusqu'à maintenant sur les paiements directs versés aux producteurs, pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

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Cette carte de densité de points illustre le nombre de fermes dénombré au Recensement de l'agriculture de 2011 selon les divisions de recensement et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre l'écoumène agricole du Recensement de l'agriculture de 2011 selon les divisions de recensement de 2011. L'écoumène agricole permet aux utilisateurs de produire des cartes thématiques en limitant l'affichage aux endroits où l'activité agricole canadienne est concentrée.

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Cette carte de densité de points illustre les superficies des terres en culture en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie des terres en jachère entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en pâturages entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre la superficie des terres en culture sans travail du sol exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre le nombre de fermes déclarant des produits biologiques certifiés ou en transition en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en grandes cultures (excluant le foin) entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Dans le domaine du couplage d’enregistrements, il existe un large éventail de comparateurs de chaînes de caractères. Les difficultés lors des comparaisons surviennent lorsque des facteurs influent sur la composition des chaînes (ex. : emploi de surnoms pour les prénoms de personnes, erreurs typographiques, etc.). Il faut alors faire appel à des comparateurs plus sophistiqués. De tels outils permettent de réduire le nombre de liens potentiellement manqués. Malheureusement, une partie des gains peuvent s’avérer de faux liens. Afin d’améliorer les appariements, trois comparateurs de chaînes sophistiqués ont été développés et sont présentés dans cet article. Ce sont le comparateur Lachance, ainsi que ses dérivés, les comparateurs multi-mots et multi-types. Cette gamme d’outils est présentement disponible dans un prototype de couplage d’enregistrements déterministe, MixMatch. Ce logiciel permet de faire appel à des connaissances a priori afin de réduire le volume de faux liens générés lors des appariements. Un indicateur de force de liens est également proposé.

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Ce document vise à présenter l'utilisation des dossiers administratifs dans le U.S. Census pour les logements collectifs. Le dénombrement des logements collectifs signifie la collecte de données dans des endroits difficiles d'accès, comme les établissements correctionnels, les établissements de soins infirmiers spécialisés et les casernes militaires. Nous examinons les avantages et les contraites de l'utilisation de diverses sources de dossier administratifs pour l'élaboration de la base de sondage des logements collectifs, en vue d'améliorer la couverture. Le présent document est un document d'accompagnement de la communication de Chun et Gan (2014) portant sur les utilisations possibles des dossiers administratifs dans le recensement des logements collectifs.

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Deux tendances convergentes soulèvent des questions concernant l’avenir des enquêtes probabilistes à grande échelle menées par ou pour des instituts nationaux de statistique (INS). Tout d’abord, l’augmentation des coûts et des taux de non-réponse menace potentiellement la rentabilité et la valeur inférentielle des enquêtes. En deuxième lieu, l’intérêt est de plus en plus grand à l’égard des mégadonnées en remplacement des enquêtes. Il existe de nombreux types différents de mégadonnées, mais je mettrai l’accent particulièrement sur les données produites par l’entremise des médias sociaux. Le présent document complète et met à jour un document antérieur sur le sujet (Couper, 2013). Je passerai en revue certaines des préoccupations concernant les mégadonnées, particulièrement dans la perspective des enquêtes. Je soutiens qu’il y a place pour des enquêtes de grande qualité et des analyses de mégadonnées dans les travaux des INS. Même s’il est peu probable que les mégadonnées remplacent les enquêtes de grande qualité, je crois que les deux méthodes peuvent remplir des fonctions complémentaires. Je tente de déterminer certains des critères qui doivent être satisfaits, ainsi que les questions auxquelles on doit répondre, avant que les mégadonnées puissent être utilisées pour des inférences fiables au niveau de la population.

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De plus en plus de données sont produites au moyen du nombre croissant de dispositifs électroniques qui nous entourent et que l’on retrouve sur Internet. La grande quantité de données et la fréquence élevée à laquelle elles sont produites ont donné lieu à l’introduction du terme « mégadonnées ». Compte tenu du fait que ces données rendent compte de nombreux aspects différents de nos vies au quotidien, et en raison de leur abondance et de leur disponibilité, les sources de mégadonnées sont très intéressantes du point de vue des statistiques officielles. Toutefois, les premières expériences obtenues suite aux analyses de grandes quantités d’enregistrements de boucles de détection de véhicules au Pays-Bas, d’enregistrements des détails des appels de téléphones mobiles et de messages des médias sociaux aux Pays-Bas révèlent qu’un certain nombre de défis doivent être résolus pour permettre l’application de ces sources de données aux statistiques officielles. Ces défis, ainsi que les leçons apprises pendant les études initiales, seront traitées et illustrées au moyen d’exemples. De façon plus particulière, les sujets suivants sont abordés : les trois types généraux de mégadonnées définis, la nécessité d’accéder à des quantités importantes de données et de les analyser, la façon de traiter les données qui comportent du bruit et d’aborder la sélectivité (ainsi que notre propre biais concernant ce sujet), comment aller au-delà de la corrélation, la façon de trouver les personnes ayant les compétences adéquates et la bonne attitude pour exécuter ce travail, et comment nous avons traité les problèmes de protection des renseignements personnels et de sécurité.

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Qu’entend-on par mégadonnées? Peuvent-elles remplacer ou compléter les enquêtes officielles? Quels sont certains des défis liés à l’utilisation des mégadonnées pour les statistiques officielles? Quelles sont certaines des solutions possibles? L’automne dernier, Statistique Canada a investi dans un projet pilote sur les mégadonnées afin de répondre à certaines de ces questions. Il s’agissait du premier projet d’enquête auprès des entreprises de cette sorte. Le présent document abordera certaines des leçons apprises dans le cadre du projet pilote de mégadonnées pour les données des compteurs intelligents.

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Depuis juillet 2014, l’Office for National Statistics a pris l’engagement de tenir le Recensement de 2021 au Royaume-Uni essentiellement en ligne. L’imputation au niveau de la question jouera un rôle important dans l’ajustement de la base de données du Recensement de 2021. Les recherches montrent qu’Internet pourrait produire des données plus précises que la saisie sur papier et attirer des personnes affichant des caractéristiques particulières. Nous présentons ici les résultats préliminaires des recherches destinées à comprendre comment nous pourrions gérer ces caractéristiques dans une stratégie d’imputation pour le Recensement du Royaume-Uni de 2021. Selon nos constatations, l’utilisation d’une méthode d’imputation fondée sur des donneurs pourrait nécessiter d’envisager l’inclusion du mode de réponse comme variable d’appariement dans le modèle d’imputation sous-jacent.

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En France, les contraintes budgétaires rendent plus difficile l’embauche d’enquêteurs occasionnels pour prendre en compte des problèmes de collecte. Il devient donc nécessaire de respecter une quotité de travail annuelle préalablement fixée. Pour les enquêtes Insee, réalisées à partir d’un échantillon maître, les difficultés apparaissent lors de l’absence prolongée d’un enquêteur sur l’ensemble de la durée de la collecte d’une enquête. En effet, dans ces conditions une partie du territoire peut devenir non couverte par l’enquête, ce qui génère de fait un biais. Afin de répondre à cette nouvelle difficulté, deux méthodes ont été mises en oeuvre en fonction du moment où le problème est diagnostiqué. Si l’ « abandon » de zone intervient avant ou juste au début de la collecte, une procédure dite de « sous-allocation » est mise en oeuvre. Elle consiste à interroger un minimum de ménages dans chaque zone de collecte au détriment d’autres zones pour lesquelles aucun problème de collecte n’est a priori diagnostiqué. Il s’agit donc de minimiser la dispersion des poids sous contrainte de respect de la charge de collecte. Si l’ « abandon » de zone intervient en cours de collecte, une priorisation des enquêtes restantes est mise en oeuvre. Elle se base sur le R-indicateur (indicateur de Représentativité) qui permet de mesurer le degré de similarité d’un échantillon par rapport à la population de base. L’objectif de cette priorisation en cours de collecte est de s’approcher le plus possible au final d’une équi-probabilité de réponse des répondants. Il est basé sur la dispersion des probabilités de réponse estimées des ménages échantillonnés, et se décline en R-indicateurs partiels mesurant cette représentativité variable par variable. Ces R-indicateurs sont des outils permettant d’analyser la collecte en isolant des groupes de populations sous-représentées. Il est possible d’intensifier les efforts de collecte sur les groupes précédemment identifiés. Lors de la présentation orale, les deux points avaient été évoqués succinctement. Toutefois, cet article ne traite que du premier point évoqué ci-dessus, à savoir la « sous-allocation ». La priorisation est en cours de mise en oeuvre pour la première fois à l’Insee pour l’enquête Patrimoine et elle donnera lieu à un article spécifique qui sera rédigé par A. Rebecq.

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Le présent article donne un aperçu des éléments d’un plan de sondage adaptatif introduit de la quatrième vague à la septième vague de l’enquête par panel PASS. L’exposé porte principalement sur les interventions expérimentales aux dernières phases du travail sur le terrain. Ces interventions visent à équilibrer l’échantillon en donnant la priorité aux membres de l’échantillon ayant une faible propension à répondre. À la septième vague, les intervieweurs ont reçu une double prime pour les interviews de cas ayant une faible propension à répondre achevées à la phase finale du travail sur le terrain. Cette prime a été limitée à une moitié, sélectionnée aléatoirement, des cas qui avaient une faible propension à répondre et n’ayant pas reçu de code d’état final après quatre mois de travail sur le terrain. Cette prime a effectivement intensifié l’effort déployé par les intervieweurs, mais n’a abouti à aucune augmentation significative des taux de réponse.

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Dans le cadre du projet européen SustainCity, un modèle de microsimulation des individus et des ménages a été créé en vue de simuler la population de différentes métropoles européennes. L’objectif du projet était d’unir plusieurs modèles de microsimulation de transports et d’occupation des sols (land use modelling), de leur adjoindre un module dynamique de population et d’appliquer ces approches de microsimulation à trois zones géographiques d’Europe (la région d’Île de France et les agglomérations de Bruxelles et Zurich).

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Au cours de la dernière décennie, on a vu les enquêtes par panel en ligne s’établir comme un moyen rapide et économique d’effectuer des études de marché. Les progrès dans le domaine des technologies de l’information, en particulier la croissance rapide continue de l’usage d’Internet et des ordinateurs par les membres du public, sont à la base de ce phénomène. La croissance des taux de non-réponse et des prix à laquelle doit faire face l’industrie des sondages sous-tend aussi ce changement. Toutefois, certains risques importants sont associés aux enquêtes par panel en ligne, le biais de sélection dû à l’autosélection des répondants n’étant pas le moindre. Il existe aussi des risques d’erreurs de couverture et de mesure. L’absence d’un cadre d’inférence et d’indicateurs de la qualité des données constitue un obstacle à l’utilisation de panels en ligne pour la production de statistiques de haute qualité au sujet de la population générale. Néanmoins, les enquêtes par panel en ligne pour la production de statistiques ponctuelles et même de statistiques officielles semblent représenter une nouvelle forme de concurrence posant de plus en plus de défis à certains instituts nationaux de statistique. Le présent article explore la question de la conception et de l’utilisation des panels en ligne de façon scientifiquement valable. On donne d’abord un aperçu d’une norme de mesure de la performance établie par la Société suédoise des enquêtes et des sondages pour évaluer certains aspects qualitatifs des résultats des enquêtes par panel en ligne. Puis, on discute en détail de la décomposition du biais et de l’atténuation des risques de biais. Enfin, on présente certaines idées en vue de combiner des enquêtes par panel en ligne et des enquêtes classiques pour obtenir une inférence contrôlée de manière rentable.

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L'Enquête auprès des peuples autochtones (EAPA) est une enquête nationale sur les conditions sociales et économiques des Premières Nations vivant hors réserve, des Métis et des Inuit âgés de six ans et plus. L'EAPA de 2012, qui représente le quatrième cycle de l'enquête, porte sur l'éducation, l'emploi et la santé.

Le Guide des concepts et méthodes de l'EAPA de 2012 a été conçu pour aider les utilisateurs des données en leur fournissant des renseignements importants sur le contenu et les concepts de l'enquête, le plan d'échantillonnage, les méthodes de collecte, le traitement des données, la qualité des données et les produits offerts. Le chapitre 1 explique le contexte et les objectifs de l'enquête; le chapitre 2 fournit d'importantes définitions et décrit les thèmes de l'enquête; les chapitres 3 à 5 expliquent la conception de l'enquête et décrivent les étapes de collecte et de traitement des données; le chapitre 6 décrit la méthode de pondération utilisée; les chapitres 7 et 8 portent sur la qualité des données et la comparabilité des données de l'EAPA de 2012 avec des données d'autres sources; le chapitre 9 présente la liste les produits d'enquête offerts, dont des articles analytiques, des tableaux de données et des documents de référence. Enfin, les annexes fournissent des définitions additionnelles et des liens vers d'autres documents pertinents.

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L'Enquête canadienne sur l'incapacité (ECI) est une enquête nationale qui vise les Canadiens de 15 ans et plus dont les activités quotidiennes sont limitées par un état ou un problème de santé à long terme.

Le guide des concepts et des méthodes de l'ECI est conçu pour aider les utilisateurs de données en leur fournissant des renseignements pertinents sur le contenu et les concepts de l'enquête, le plan de sondage, les méthodes de collecte, le traitement des données, la qualité des données et la disponibilité des produits. Le chapitre 1 offre un aperçu de l'enquête de 2012 en situant le contexte et les objectifs de l'enquête. Le chapitre 2 explique les définitions et les concepts clés et présente les indicateurs mesurés par les modules du questionnaire de l'ECI. Les chapitres 3 à 6 traitent des aspects importants de la méthodologie d'enquête, du plan de sondage à la collecte et au traitement des données. Les chapitres 7 et 8 traitent des questions de la qualité des données, y compris les approches adoptées pour minimiser et corriger les erreurs à toutes les étapes de l'enquête. Les utilisateurs ne devraient pas faire de comparaisons avec les données antérieures de l'Enquête sur la participation et les limitations d'activités. Le chapitre 9 décrit les produits issus de l'enquête qui sont offerts au public, comme les tableaux de données, les feuillets d'information et le matériel de référence. Les annexes fournissent plus de précisions sur les indicateurs d'enquête ainsi qu'un glossaire.

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Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2012. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.