Assurance de la qualité

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  • Revues et périodiques : 75F0002M
    Description : Cette série comprend de la documentation détaillée sur revenu, notamment les problèmes de conception, l'évaluation qualitative des données et les recherches préliminaires.
    Date de diffusion : 2024-04-26

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 32-26-0007
    Description : Les données du Recensement de l’agriculture fournissent des renseignements statistiques sur les exploitations et les exploitants agricoles à des niveaux géographiques fins et pour de petites sous–populations. Des activités d’évaluation de la qualité sont essentielles pour s’assurer que les données du recensement sont fiables et qu’elles répondent aux besoins des utilisateurs.

    Ce rapport fournit des renseignements sur la qualité des données relatives au Recensement de l’agriculture, comme les sources d’erreur, la détection des erreurs, les méthodes de contrôle de la divulgation, les indicateurs de la qualité des données, les taux de réponse et les taux de collecte.
    Date de diffusion : 2024-02-06

  • Articles et rapports : 13-604-M2024001
    Description : Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en janvier 2024 pour les années de références de 2010 à 2023. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.
    Date de diffusion : 2024-01-22

  • Articles et rapports : 13-604-M2023001
    Description : Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en mars 2023 pour les années de références de 2010 à 2022. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.
    Date de diffusion : 2023-03-31

  • Articles et rapports : 13-604-M2022002
    Description :

    Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en août 2022 pour les années de références de 2010 à 2021. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.

    Date de diffusion : 2022-08-03

  • 19-22-0009
    Description :

    Joignez-vous à nous pour assister à une présentation du Secrétariat de la qualité de Statistique Canada sur l’importance de la qualité des données. Nous vivons une époque formidable pour les données : les sources sont plus abondantes, elles sont générées de manière innovante et elles sont accessibles plus rapidement que jamais. Cependant, une source de données est non seulement sans valeur si elle ne répond pas aux normes de qualité de base, mais elle peut également être trompeuse, ce qui est pire que de ne pas avoir de données du tout! Le Secrétariat de la qualité de Statistique Canada a pour mandat de promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité au sein de l’organisme, dans l’ensemble du gouvernement du Canada et à l’échelle internationale. La qualité n’existe vraiment que lorsqu’elle est incorporée dans chaque processus (de la conception à l’analyse) et dans le produit lui-même, que ce produit soit un fichier de microdonnées ou des estimations dérivées de celui-ci. Nous aborderons les raisons pour lesquelles la qualité des données est importante et la façon dont on peut l’évaluer en pratique. Nous parlerons de quelques concepts de base de la qualité des données (assurance qualité par rapport au contrôle, métadonnées, etc.), et présenterons la qualité des données comme un concept multidimensionnel. Enfin, nous évaluerons ensemble une source de données. Tous sont les bienvenus, peu importe leurs connaissances en matière de qualité des données. Après tout, tout le monde a un rôle à jouer dans la qualité!

    https://www.statcan.gc.ca/fr/services/webinaires/19220009

    Date de diffusion : 2022-01-26

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100015
    Description : Les agences nationales de statistique telles que Statistique Canada se doivent de communiquer la qualité de l’information statistique aux utilisateurs. Les méthodes traditionnellement utilisées pour le faire sont fondées sur des mesures de l’erreur d’échantillonnage. Elles ne sont donc pas adaptées aux estimations produites à partir des données administratives pour lesquelles les sources d’erreur principales sont non dues à l’échantillonnage. Une approche plus adaptée à ce contexte pour rapporter la qualité des estimations présentées dans un tableau multidimensionnel est décrite dans cet article. Des indicateurs de qualité ont été dérivés pour diverses étapes de traitement post-acquisition, comme le couplage, le géocodage et l’imputation, par domaine d’estimation. Un algorithme de partitionnement a ensuite servi à regrouper les domaines présentant des niveaux de qualité similaires pour une estimation donnée. Des cotes visant à informer les utilisateurs sur la qualité relative des estimations d’un domaine à l’autre ont été attribuées aux groupes ainsi formés. Cet indicateur, nommé l’indicateur composite de la qualité (ICQ), a été développé et appliqué de façon expérimentale dans le cadre du Programme de la statistique du logement canadien (PSLC) qui a comme objectif la production de statistiques officielles sur le secteur du logement résidentiel au Canada par l’intégration de multiples sources de données administratives.

    Mots Clés : Apprentissage automatique non supervisé, assurance de la qualité, données administratives, intégration des données, partitionnement.

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100023
    Description :

    Notre société devient de plus en plus numérique et offre de multiples possibilités de maximiser notre utilisation des données dans l’intérêt du public, par un éventail de sources, de types de données et de technologies pour nous permettre de mieux informer le public sur les questions sociales et économiques et de contribuer à l’élaboration et à l’évaluation efficaces des politiques gouvernementales. Un facteur important pour concrétiser le potentiel d’utilisation des données aux fins de recherche et de statistiques d’intérêt public est la garantie de l’utilisation des données de manière éthiquement appropriée. Au début de l’année, la United Kingdom Statistics Authority a lancé le Centre for Applied Data Ethics afin de fournir des services, des conseils, des formations et des orientations concernant l’éthique des données à la communauté des analystes du Royaume-Uni. Le Centre a développé un cadre et un portefeuille de services pour donner les moyens aux analystes de tenir compte de l’éthique de leur recherche rapidement et facilement, dès la phase de conception de la recherche, promouvant ainsi une culture de l’éthique dès la conception. Le présent article donne un aperçu de ce cadre, des services de soutien aux utilisateurs qui l’accompagnent et de l’incidence de ce travail.

    Mots clés : éthique des données; données; recherche et statistiques

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 13-604-M2021001
    Description :

    Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en septembre 2021 pour les années de références de 2010 à 2020. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.

    Date de diffusion : 2021-09-07

  • Stats en bref : 89-20-00062020001
    Description :

    Dans cette vidéo, on vous présentera les fondements de la qualité des données, qui peuvent se résumer en six dimensions, ou six façons différentes de penser à la qualité. Vous apprendrez également comment chaque dimension peut être utilisée pour évaluer la qualité des données.

    Date de diffusion : 2020-09-23
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Analyses (171)

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  • Articles et rapports : 11-522-X200800010985
    Description :

    Au Canada, les entreprises complexes représentent moins de 1 % du nombre total d'entreprises, mais comptent pour plus de 45 % du revenu total. Conscient de la grande importance des données recueillies auprès de ces entreprises, Statistique Canada a adopté plusieurs initiatives afin d'en améliorer la qualité. L'une d'entre elles consiste à évaluer la cohérence des données recueillies auprès des grandes entreprises complexes. Les résultats de ces récentes analyses de la cohérence ont joué un rôle capital dans le repérage des points à améliorer. Une fois réalisées, ces améliorations auraient pour effet d'accroître la qualité des données recueillies auprès des grandes entreprises complexes tout en réduisant le fardeau de réponse qui leur est imposé.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010991
    Description :

    Dans le processus d'évaluation des plans d'enquête prospectifs, les organismes statistiques doivent généralement tenir compte d'un grand nombre de facteurs pouvant avoir une incidence considérable sur le coût de l'enquête et la qualité des données. Or, les compromis entre le coût et la qualité sont souvent compliqués par les limites relatives à la quantité d'information disponible au regard des coûts fixes et des coûts marginaux liés au remaniement des instruments et à leur mise à l'essai sur le terrain, au nombre d'unités d'échantillonnage du premier degré et d'éléments compris dans l'échantillon, à l'affectation de sections d'instrument et aux modes de collecte appropriés pour des éléments d'échantillon précis ainsi qu'au nombre d'interviews et à leur périodicité (dans le cas des enquêtes longitudinales). D'autre part, les concepteurs disposent souvent de renseignements limités sur l'incidence de ces facteurs sur la qualité des données.

    Les auteurs appliquent des méthodes normalisées d'optimisation de la conception pour neutraliser l'incertitude entourant les composantes susmentionnées liées au coût et à la qualité. Une attention particulière est portée au niveau de précision requis des renseignements sur le coût et la qualité pour que ceux-ci soient d'une quelconque utilité dans le processus de conception, à la nature délicate des compromis coût-qualité relativement aux changements dans les hypothèses concernant les formes fonctionnelles ainsi qu'aux répercussions des travaux préliminaires au regard de la collecte de renseignements sur le coût et la qualité. De plus, la communication examine les différences entre le coût et la qualité dans la mise à l'essai sur le terrain et le travail de production, l'intégration des renseignements sur le coût et la qualité sur le plan de la production à l'adaptation de la conception de même que les coûts et les risques opérationnels découlant de la collecte de données détaillées sur le coût et la qualité pendant la phase de production. Les méthodes proposées sont motivées par le travail avec le remaniement cloisonné de l'interview et les composantes liées au journal de la Consumer Expenditure Survey des États-Unis.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011002
    Description :

    La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais dû à l'utilisation de données autodéclarées sur la taille, le poids et l'indice de masse corporelle (IMC) au lieu de mesures directes. Nous comparons les associations entre les catégories d'IMC et certains problèmes de santé afin de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre l'obésité et les problèmes de santé. L'analyse est fondée sur 4 567 répondants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2005 qui, durant une interview sur place, ont déclaré leur taille et leur poids, puis ont été mesurés et pesés par un intervieweur ayant reçu une formation appropriée. En se basant sur les données autodéclarées, une proportion importante de personnes ayant un excès de poids ont été classées incorrectement dans des catégories d'IMC plus faible. Ces erreurs de classification se sont soldées par des associations plus fortes entre l'excès de poids ou l'obésité et la morbidité.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011007
    Description :

    Le Centre de ressources en conception de questionnaires (CRCQ) est le point de convergence du savoir-faire de Statistique Canada en matière de conception et d'évaluation de questionnaires. À l'heure actuelle, les interviews cognitives en vue de mettre le questionnaire à l'essai ont le plus souvent lieu vers la fin du processus d'élaboration de ce dernier. S'il intervenait plus tôt dans ce processus, le CRCQ pourrait tester de nouveaux sujets d'enquête en utilisant des méthodes cognitives mieux adaptées à chaque étape de l'élaboration du questionnaire. Le nombre de participants à chaque phase de mise à l'essai serait moins élevé, ce qui réduirait le coût et les difficultés de recrutement.

    Fondé sur une revue de la littérature et sur les projets d'évaluation des questionnaires existants de Statistique Canada, le présent article décrit comment le CRCQ pourrait aider ses clients à apporter en temps voulu les modifications appropriées à leurs questionnaires.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011014
    Description :

    Dans de nombreux pays, l'amélioration des statistiques économiques est au nombre des grandes priorités du 21e siècle. L'accent est mis, d'abord et avant tout, sur la qualité des comptes nationaux, tant annuels que trimestriels. À cet égard, la qualité des données sur les entreprises les plus grandes joue un rôle essentiel. L'analyse de cohérence est un outil fort utile pour s'assurer que les données fournies par ces entreprises sont de bonne qualité. Par cohérence, nous entendons que les données provenant de diverses sources concordent et brossent un tableau logique du développement de ces entreprises. Une analyse de cohérence efficace est généralement une tâche ardue qui consiste principalement à recueillir des données de différentes sources afin de les comparer de façon structurée. Au cours des deux dernières années, de grands progrès ont été accomplis à Statistics Sweden en ce qui concerne l'amélioration des routines servant à l'analyse de cohérence. Nous avons construit un outil TI qui recueille les données sur les plus grandes entreprises auprès d'un grand nombre de sources et les présente de manière structurée et logique, et nous avons élaboré une approche systématique d'analyse trimestrielle des données destinée aux comptes nationaux. Le présent article décrit les travaux effectués dans ces deux domaines et donne un aperçu de l'outil TI et des routines retenues.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 12-001-X200900110887
    Description :

    De nombreux organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme étant l'indicateur de la qualité à utiliser en ce qui concerne l'effet du biais de non réponse. Ils prennent donc diverses mesures en vue de réduire la non réponse ou de maintenir la réponse à un niveau jugé acceptable. Cependant, à lui seul, le taux de réponse n'est pas un bon indicateur du biais de non réponse. En général, un taux de réponse élevé n'implique pas que le biais dû à la non réponse est faible. On trouve à cet égard de nombreux exemples dans la littérature (par exemple, Groves et Peytcheva 2006 ; Keeter, Miller, Kohut, Groves et Presser 2000 ; Schouten 2004).

    Nous introduisons un certain nombre de concepts et un nouvel indicateur en vue d'évaluer la similarité entre la réponse à une enquête et l'échantillon de cette enquête. Cet indicateur de la qualité, que nous appelons indicateur R, peut servir de complément aux taux de réponse et est destiné principalement à évaluer le biais de non réponse. Il peut faciliter l'analyse de la réponse aux enquêtes en fonction du temps, ou pour diverses stratégies d'enquête sur le terrain ou divers modes de collecte des données. Nous appliquons l'indicateur R à deux exemples pratiques.

    Date de diffusion : 2009-06-22

  • Articles et rapports : 82-003-X200800410703
    Géographie : Canada
    Description :

    Les données recueillies auprès de 16 190 participants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes - Nutrition réalisé en 2004 ont été utilisées pour estimer la sous déclaration de l'apport alimentaire de la population de 12 ans et plus des 10 provinces.

    Date de diffusion : 2008-10-15

  • Articles et rapports : 82-003-X200800310680
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude examine la faisabilité de définir des facteurs pour corriger les mesures autodéclarées de l'indice de masse corporelle de façon qu'elles se rapprochent davantage des valeurs mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005, où les répondants ont été priés de déclarer leur taille et leur poids et ont par la suite été mesurés.

    Date de diffusion : 2008-09-17

  • Articles et rapports : 82-622-X2008001
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude a pour but d'examiner la validité factorielle de certains modules de l'Enquête canadienne sur l'expérience des soins de santé primaires (ECESSP), afin de savoir s'il est possible de combiner les items de chaque module en indices sommaires représentant des concepts globaux de soins de santé primaires. Les modules examinés sont ceux de l'évaluation des soins pour maladies chroniques par les patients (ESMCP; en anglais, Patient Assessment of Chronic Illness Care ou PACIC), de l'activation des patients (AP), de la gestion de ses propres soins de santé (GPSS) et de la confiance dans le système de soins de santé (CSSS). Des analyses factorielles confirmatoires ont été réalisées sur chaque module afin de déterminer dans quelle mesure de multiples items observés reflètent l'existence de facteurs latents communs. Un modèle à quatre facteurs a été spécifié au départ pour l'échelle ESMCP en s'inspirant d'une théorie a priori et de travaux de recherche, mais son ajustement aux données n'était pas bon. Un modèle révisé à deux facteurs est celui qui s'est avéré le plus approprié. Ces deux facteurs ont été nommés « Soin global de la personne » et « Coordination des soins ». Les autres modules étudiés ici (c. à d. AP, GPSS et CSSS étaient tous bien représentés par des modèles à un seul facteur. Les résultats donnent à penser que la structure factorielle originale du module ESMCP établie dans le cadre d'études portant sur des échantillons cliniques n'est pas applicable aux populations générales, quoique les raisons précises de cette situation ne soient pas claires. D'autres études empiriques seront nécessaires pour jeter de la lumière sur cette divergence. Les deux facteurs cernés ici pour le module ESMCP, ainsi que les facteurs uniques produits pour les modules AP, GPSS et CSSS pourraient servir de fondement à des indices sommaires destinés à être utilisés dans de futures analyses des données de l'ECESSP.

    Date de diffusion : 2008-07-08

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110397
    Description :

    En pratique, il arrive souvent que certaines données recueillies comportent une erreur de mesure. Parfois, des covariables (ou facteurs de risque) d'intérêt sont difficiles à observer avec précision en raison de l'emplacement physique ou du coût. D'autres fois, il est impossible de mesurer précisément les covariables à cause de leur nature. Dans d'autres situations, une covariable peut représenter la moyenne d'une certaine grandeur mesurable au cours du temps, et tout moyen pratique de mesurer cette grandeur comporte nécessairement une erreur de mesure. Lorsqu'on procède à des inférences statistiques dans de telles conditions, il est important de tenir compte des effets des covariables mesurées incorrectement; sinon, les résultats risques d'être incorrects, voire même trompeurs. Dans le présent article, nous discutons de plusieurs exemples d'erreur de mesure survenant dans des contextes distincts. Nous accordons une attention particulière aux données sur la survie en présence de covariables sujettes à une erreur de mesure. Nous discutons d'une méthode de simulation extrapolation pour la correction des effets de l'erreur de mesure. Enfin, nous présentons une étude par simulation.

    Date de diffusion : 2008-03-17
Références (78)

Références (78) (10 à 20 de 78 résultats)

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2011001
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2009. 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.

    Date de diffusion : 2011-06-16

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010004
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2007. 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.

    Date de diffusion : 2010-12-13

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010005
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2008. 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.

    Date de diffusion : 2010-12-13

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010001
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2004. 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.

    Date de diffusion : 2010-04-26

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010002
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2005. 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.

    Date de diffusion : 2010-04-26

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010003
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2006. 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.

    Date de diffusion : 2010-04-26

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2008005
    Description :

    L'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) est une enquête longitudinale qui date de 1993. Elle se veut un moyen de mesurer les variations du bien-être économique des Canadiens ainsi que les facteurs touchant ces changements. Les enquêtes par sondage sont sujet aux erreurs d'échantillonnage. Pour tenir compte de ces erreurs, les estimations présentées dans la série "Tendance du revenu au Canada" viennent avec un indicateur de qualité basé sur le coefficient de variation. Cependant d'autres facteurs doivent également ête considérés afin d'utiliser les données de l'enquête à bon escient. Statistique Canada met un temps et un effort considérable à contrôler les erreurs à chaque stade de l'enquête et à optimiser l'utilité des données. Malgré tout, la façon dont l'enquête a été conçue et le traitement des données peuvent limiter la bonne utilisation des données de l'enquête. Statistique Canada a pour politique de fournir des mesures de la qualité des données pour aider ses utilisateurs à bien interpréter les données. Le présent rapport résume l'ensemble des mesures de qualité des données de l'EDTR. Parmi les mesures incluses dans le rapport nous retrouvons la composition de l'échantillon, le taux d'érosion, les erreurs d'échantillonnage, les erreurs de couverture, le taux de réponse, le taux de permission d'accès au dossier fiscal, le taux de couplage avec le dossier fiscal et le taux d'imputation.

    Date de diffusion : 2008-08-20

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-594-X
    Description :

    Le présent rapport sommaire donne une vue d'ensemble des constatations d'un examen de l'assurance de la qualité qui a porté sur neuf programmes statistiques importants au cours de la période de septembre 2006 à février 2007. L'examen a été demandé par le Comité des politiques de Statistique Canada en vue d'évaluer la validité des processus d'assurance de la qualité pour ces neuf programmes et de proposer les améliorations nécessaires. Le rapport décrit les thèmes principaux qui reviennent fréquemment dans tous ces programmes, et il contient des recommandations en vue d'autres examens du genre.

    Date de diffusion : 2007-06-20

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2005006
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2003. 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.

    Date de diffusion : 2005-10-06

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-397-X
    Description :

    Ce rapport porte sur les concepts et définitions, sur la méthode d'imputation et sur la qualité des données de cette variable. Le recensement de 2001 a recueilli de l'information sur trois types de fonctions non rémunérées effectuées durant la semaine précédant celle du recensement : il s'agit des soins aux enfants, des travaux ménagers et des soins aux personnes âgées. Les données sur le travail non rémunéré de 2001 sont comparées à celles recueillies lors du recensement de 1996 de même qu'aux données provenant de l'enquête sociale générale (sur l'emploi du temps de 1998). Le rapport comprend également des tableaux historiques.

    Date de diffusion : 2005-01-11
Date de modification :