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Tout (174) (0 à 10 de 174 résultats)
- Articles et rapports : 75-005-M2024003Description : Ce document décrit brièvement la méthodologie d’estimation sur petits domaines développée pour produire des estimations mensuelles de l’emploi et du taux de chômage dans les régions métropolitaines de recensement, dans les agglomérations de recensement et dans zones de travail autonome en utilisant les données de l'Enquête sur la population active, les statistiques de l'assurance-emploi et les projections démographiques.Date de diffusion : 2024-09-17
- Articles et rapports : 75-006-X202400100005Description : À l’aide de divers scénarios démographiques, cette étude fait état de l’effet, sur la taille et la composition de la population active canadienne, de différents niveaux d’immigration et de différents taux d’activité sur le marché du travail, et ce jusqu’en 2041. Ces scénarios tiennent compte des cibles du Plan des niveaux d'immigration 2024-2026 diffusé par Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada en novembre 2023, ainsi que des récents développements démographiques, notamment ceux en lien avec la pandémie de COVID-19 et la hausse du nombre d’immigrants permanents et temporaires admis au Canada en 2022 et 2023.Date de diffusion : 2024-08-06
- Stats en bref : 11-621-M2024010Description : Cette infographie est une représentation visuelle de l’activité des locations à court terme (LCT) à travers le Canada, en mettant particulièrement l’accent sur le sous-ensemble des LCT qui pourraient potentiellement être utilisés pour le logement à long terme. Ce sous-ensemble de LCT est désigné comme des logements à long terme potentiels (LLTP) et comprend des unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par an, à l’exclusion des propriétés de type vacances.Date de diffusion : 2024-07-30
- Stats en bref : 11-627-M2024032Description : Cette infographie est une représentation visuelle de l’activité des locations à court terme (LCT) à travers le Canada, en mettant particulièrement l’accent sur le sous-ensemble des LCT qui pourraient potentiellement être utilisés pour le logement à long terme. Ce sous-ensemble de LCT est désigné comme des logements potentiels à long terme (LLTP) et comprend des unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par an, à l’exclusion des propriétés de type vacances.Date de diffusion : 2024-07-30
- Stats en bref : 11-627-M2024026Description : En utilisant les données du Système d’information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) et du Recensement de la population, 2021, cette infographie fournit des informations sur les effectifs des établissements postsecondaires publics canadiens concernant les personnes transgenres et non binaires.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 71-222-X2024002Description : Cet article examine les tendances des taux d'emploi et de chômage, ainsi que les salaires horaires et les heures de travail pour l'année 2023, et explore la manière dont l’incapacité se croise avec l'âge, le sexe, le niveau d'éducation et les groupes racisés pour influencer les résultats sur le marché du travail.Date de diffusion : 2024-06-13
- 7. Modélisation de la mesure intra-annuelle dans les données administratives et d’enquête couplées ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100012Description : Au Bureau central de la statistique des Pays-Bas (CBS), pour certains secteurs économiques, deux séries d’indices de chiffre d’affaires intra-annuels partiellement indépendantes sont disponibles : une série mensuelle fondée sur des données d’enquête et une série trimestrielle fondée sur les données de la taxe sur la valeur ajoutée pour les petites unités et sur des données d’enquête réutilisées pour les autres unités. Le CBS vise à étalonner la série mensuelle d’indices de chiffre d’affaires aux données trimestrielles du recensement à une fréquence trimestrielle. Pour l’heure, cela n’est pas réalisable, car les données fiscales ont une distribution trimestrielle différente, le chiffre d’affaires étant relativement grand au quatrième trimestre de l’année et plus faible au premier trimestre. Dans la présente étude, nous cherchons à décrire cette tendance trimestrielle présentant un écart au niveau micro. Nous avons élaboré auparavant un modèle de mélange utilisant des niveaux de chiffre d’affaires absolus pouvant expliquer en partie les distributions trimestrielles. Étant donné que les niveaux de chiffre d’affaires absolus diffèrent entre les deux séries, nous utilisons dans la présente étude un modèle fondé sur les niveaux de chiffre d’affaires trimestriels relatifs au cours d’une année.Date de diffusion : 2024-03-25
- 8. Méthode d’estimation de l’effet des erreurs de classification sur les statistiques de deux domainesArticles et rapports : 12-001-X202300200002Description : Il est essentiel de pouvoir quantifier l’exactitude (biais, variance) des résultats publiés dans les statistiques officielles. Dans ces dernières, les résultats sont presque toujours divisés en sous-populations selon une variable de classification, comme le revenu moyen par catégorie de niveau de scolarité. Ces résultats sont également appelés « statistiques de domaine ». Dans le présent article, nous nous limitons aux variables de classification binaire. En pratique, des erreurs de classification se produisent et contribuent au biais et à la variance des statistiques de domaine. Les méthodes analytiques et numériques servant actuellement à estimer cet effet présentent deux inconvénients. Le premier inconvénient est qu’elles exigent que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable et le deuxième est que les estimations du biais et de la variance sont elles-mêmes biaisées. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode, un modèle de mélange gaussien estimé par un algorithme espérance-maximisation (EM) combiné à un bootstrap, appelé « méthode bootstrap EM ». Cette nouvelle méthode n’exige pas que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable, bien qu’elle soit plus efficace quand on utilise un petit échantillon de vérification qui donne une valeur de départ pour les probabilités de classification erronée dans l’algorithme EM. Nous avons comparé le rendement de la nouvelle méthode et celui des méthodes numériques actuellement disponibles, à savoir la méthode bootstrap et la méthode SIMEX. Des études antérieures ont démontré que pour les paramètres non linéaires, le bootstrap donne de meilleurs résultats que les expressions analytiques. Pour presque toutes les conditions mises à l’essai, les estimations du biais et de la variance obtenues par la méthode bootstrap EM sont plus proches de leurs vraies valeurs que celles obtenues par les méthodes bootstrap et SIMEX. Nous terminons l’article par une discussion sur les résultats et d’éventuels prolongements de la méthode.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300100004Description : L’Enquête sur la santé aux Pays-Bas (ESP), menée par Statistique Pays-Bas, est conçue pour produire des estimations directes fiables selon une fréquence annuelle. La collecte des données est fondée sur une combinaison d’interviews Web et d’interviews sur place. En raison des mesures de confinement prises pendant la pandémie de COVID-19, peu ou pas d’interviews sur place ont pu être effectuées, ce qui a entraîné des variations soudaines d’effets de mesure et de sélection sur les résultats de l’enquête. De plus, la production de données annuelles sur l’effet de la COVID-19 sur des thèmes liés à la santé ayant un délai d’un an nuit à la pertinence de l’enquête. La taille de l’échantillon de l’ESP ne permet pas d’obtenir des résultats pour des périodes de référence plus courtes. Dans les deux cas, le problème est résolu en élaborant un modèle de séries chronologiques structurel (MSCS) bivarié en vue d’estimer les résultats trimestriels pour huit indicateurs clés de la santé. Ce modèle combine deux séries d’estimations directes, une série fondée sur des réponses complètes et une série fondée sur des réponses fournies par Internet seulement et permet d’obtenir des prévisions fondées sur le modèle pour les indicateurs qui sont corrigés en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place pendant les périodes de confinement. Le modèle est également utilisé comme une forme d’estimation sur petits domaines et tire des renseignements des échantillons des périodes de référence précédentes. Des statistiques à jour et pertinentes décrivant les effets de la pandémie de COVID-19 sur la santé aux Pays-Bas sont ainsi publiées. Dans le présent article, la méthode fondée sur le MSCS bivarié est comparée à deux autres méthodes. La première emploie un MSCS univarié où aucune correction n’est apportée aux estimations en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place. La deuxième utilise un MSCS univarié doté également d’une variable d’intervention modélisant l’effet de cette perte de réponses en raison de l’arrêt ou de la diminution des interviews sur place pendant le confinement.Date de diffusion : 2023-06-30
- Articles et rapports : 11-621-M2023008Description : Cette étude porte sur la croissance de l'industrie des locations privées à court terme au cours de la période 2017 à 2021, et sur ses répercussions sur le sous-secteur des services d'hébergement. Il y est question des tendances nationales, provinciales et territoriales, de certaines tendances infraprovinciales, et des changements observés pendant les années de pandémie de COVID-19. L'étude se fonde sur les données de l'Enquête annuelle sur les industries de services : services d'hébergement de Statistique Canada, ainsi que sur les données mensuelles d'AirDNA pour fournir des comparaisons des parts du marché à différents niveaux géographiques.Date de diffusion : 2023-06-30
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Stats en bref (12)
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- Stats en bref : 11-621-M2024010Description : Cette infographie est une représentation visuelle de l’activité des locations à court terme (LCT) à travers le Canada, en mettant particulièrement l’accent sur le sous-ensemble des LCT qui pourraient potentiellement être utilisés pour le logement à long terme. Ce sous-ensemble de LCT est désigné comme des logements à long terme potentiels (LLTP) et comprend des unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par an, à l’exclusion des propriétés de type vacances.Date de diffusion : 2024-07-30
- Stats en bref : 11-627-M2024032Description : Cette infographie est une représentation visuelle de l’activité des locations à court terme (LCT) à travers le Canada, en mettant particulièrement l’accent sur le sous-ensemble des LCT qui pourraient potentiellement être utilisés pour le logement à long terme. Ce sous-ensemble de LCT est désigné comme des logements potentiels à long terme (LLTP) et comprend des unités entières inscrites pendant plus de 180 jours par an, à l’exclusion des propriétés de type vacances.Date de diffusion : 2024-07-30
- Stats en bref : 11-627-M2024026Description : En utilisant les données du Système d’information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) et du Recensement de la population, 2021, cette infographie fournit des informations sur les effectifs des établissements postsecondaires publics canadiens concernant les personnes transgenres et non binaires.Date de diffusion : 2024-06-25
- Stats en bref : 11-627-M2023031Description : Statistique Canada, à partir des données recueillies pour le Système d'information sur les étudiants postsecondaires (SIEP), publie depuis longtemps les indicateurs de l’éducation des établissements postsecondaires publics. Les données sur les établissements postsecondaires privés n'ont pas été étudiées avec la même profondeur et la même ampleur par Statistique Canada. Cette infographie tente de combler cette lacune avec la Plateforme longitudinale entre l’éducation et le marché du travail (PLEMT) en présentant les résultats de l'étude du T2202 Certificat pour frais de scolarité et d'inscription comme nouvelle source de données.Date de diffusion : 2023-06-06
- Stats en bref : 11-627-M2023025Description : Cette infographie présente des données relatives au changement climatique provenant d'enquêtes et de programmes statistiques divers, de 2019 à 2022.Date de diffusion : 2023-05-16
- Stats en bref : 11-627-M2022015Description :
Cette infographie présente visuellement les informations sur les méthodes utilisées par les ménages pour se défaire des textiles et des déchets électroniques durant les années 2017 et 2019. Elle présente aussi le total des textiles et déchets électroniques provenant des ménages qui ont été détourné des sites d’enfouissement et des incinérateurs, ainsi que la quantité totale de déchets provenant des ménages qui ont été envoyés à des sites d’enfouissement et des incinérateurs durant l’année 2018. Cette infographie est basée sur les données des cycles de collecte de l’Enquête sur les ménages et l’environnement de 2017 et 2019 et l’Enquête sur l’industrie de la gestion des déchets de 2018.
Date de diffusion : 2022-02-15 - Stats en bref : 11-627-M2021025Description :
Cette infographie met en lumière une sélection de statistiques sur les restaurants, bars et traiteurs au Canada.
Date de diffusion : 2021-03-25 - Stats en bref : 45-28-0001202000100080Description :
Cet article présente les variations des prix des logements neufs au Canada pour les 27 régions métropolitaines de recensement (RMR) visées par l'indice des prix des logements neufs et compare le classement des villes sur la base des prix observés six mois après le début de la pandémie (août par rapport à février).
Date de diffusion : 2020-10-05 - Stats en bref : 45-28-0001202000100064Description :
En raison de la pandémie de COVID-19, tous les ordres de gouvernement ont pris des décisions pour essayer de limiter la propagation du virus, y compris la fermeture des établissements de détail non essentiels. Cela a entraîné des changements soudains dans l'environnement de commerce de détail au Canada, auxquels bon nombre d'industries ont dû s'adapter. Le présent document examine les répercussions de la COVID-19 sur le commerce électronique de détail comme moyen de faire des affaires au cours des premiers mois de la pandémie.
Date de diffusion : 2020-07-24 - Stats en bref : 45-28-0001202000100053Description :
Cet article examine les principaux marchés canadiens du logement avant la COVID-19 et offre un aperçu des répercussions de la pandémie sur le marché immobilier au cours des prochains mois. L'évolution des prix de quatre types de propriétés, tels que les maisons neuves, les appartements en copropriétés neufs, ainsi que les maisons et les appartements copropriétés pour la revente, est analysée. Avant la COVID-19, le prix des appartements en copropriété augmentait plus rapidement que celui des maisons individuelles, jumelées et en rangée. La pandémie mondiale pourrait entraîner un virage vers des maisons plus grandes plutôt que pour des appartements en copropriétés. Il est possible que les futurs acheteurs de maisons puissent préférer des maisons plus spacieuses et situées en banlieue, le travail à domicile devenant de plus en plus courant.
Date de diffusion : 2020-07-21
Articles et rapports (162)
Articles et rapports (162) (0 à 10 de 162 résultats)
- Articles et rapports : 75-005-M2024003Description : Ce document décrit brièvement la méthodologie d’estimation sur petits domaines développée pour produire des estimations mensuelles de l’emploi et du taux de chômage dans les régions métropolitaines de recensement, dans les agglomérations de recensement et dans zones de travail autonome en utilisant les données de l'Enquête sur la population active, les statistiques de l'assurance-emploi et les projections démographiques.Date de diffusion : 2024-09-17
- Articles et rapports : 75-006-X202400100005Description : À l’aide de divers scénarios démographiques, cette étude fait état de l’effet, sur la taille et la composition de la population active canadienne, de différents niveaux d’immigration et de différents taux d’activité sur le marché du travail, et ce jusqu’en 2041. Ces scénarios tiennent compte des cibles du Plan des niveaux d'immigration 2024-2026 diffusé par Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada en novembre 2023, ainsi que des récents développements démographiques, notamment ceux en lien avec la pandémie de COVID-19 et la hausse du nombre d’immigrants permanents et temporaires admis au Canada en 2022 et 2023.Date de diffusion : 2024-08-06
- Articles et rapports : 71-222-X2024002Description : Cet article examine les tendances des taux d'emploi et de chômage, ainsi que les salaires horaires et les heures de travail pour l'année 2023, et explore la manière dont l’incapacité se croise avec l'âge, le sexe, le niveau d'éducation et les groupes racisés pour influencer les résultats sur le marché du travail.Date de diffusion : 2024-06-13
- 4. Modélisation de la mesure intra-annuelle dans les données administratives et d’enquête couplées ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100012Description : Au Bureau central de la statistique des Pays-Bas (CBS), pour certains secteurs économiques, deux séries d’indices de chiffre d’affaires intra-annuels partiellement indépendantes sont disponibles : une série mensuelle fondée sur des données d’enquête et une série trimestrielle fondée sur les données de la taxe sur la valeur ajoutée pour les petites unités et sur des données d’enquête réutilisées pour les autres unités. Le CBS vise à étalonner la série mensuelle d’indices de chiffre d’affaires aux données trimestrielles du recensement à une fréquence trimestrielle. Pour l’heure, cela n’est pas réalisable, car les données fiscales ont une distribution trimestrielle différente, le chiffre d’affaires étant relativement grand au quatrième trimestre de l’année et plus faible au premier trimestre. Dans la présente étude, nous cherchons à décrire cette tendance trimestrielle présentant un écart au niveau micro. Nous avons élaboré auparavant un modèle de mélange utilisant des niveaux de chiffre d’affaires absolus pouvant expliquer en partie les distributions trimestrielles. Étant donné que les niveaux de chiffre d’affaires absolus diffèrent entre les deux séries, nous utilisons dans la présente étude un modèle fondé sur les niveaux de chiffre d’affaires trimestriels relatifs au cours d’une année.Date de diffusion : 2024-03-25
- 5. Méthode d’estimation de l’effet des erreurs de classification sur les statistiques de deux domainesArticles et rapports : 12-001-X202300200002Description : Il est essentiel de pouvoir quantifier l’exactitude (biais, variance) des résultats publiés dans les statistiques officielles. Dans ces dernières, les résultats sont presque toujours divisés en sous-populations selon une variable de classification, comme le revenu moyen par catégorie de niveau de scolarité. Ces résultats sont également appelés « statistiques de domaine ». Dans le présent article, nous nous limitons aux variables de classification binaire. En pratique, des erreurs de classification se produisent et contribuent au biais et à la variance des statistiques de domaine. Les méthodes analytiques et numériques servant actuellement à estimer cet effet présentent deux inconvénients. Le premier inconvénient est qu’elles exigent que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable et le deuxième est que les estimations du biais et de la variance sont elles-mêmes biaisées. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode, un modèle de mélange gaussien estimé par un algorithme espérance-maximisation (EM) combiné à un bootstrap, appelé « méthode bootstrap EM ». Cette nouvelle méthode n’exige pas que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable, bien qu’elle soit plus efficace quand on utilise un petit échantillon de vérification qui donne une valeur de départ pour les probabilités de classification erronée dans l’algorithme EM. Nous avons comparé le rendement de la nouvelle méthode et celui des méthodes numériques actuellement disponibles, à savoir la méthode bootstrap et la méthode SIMEX. Des études antérieures ont démontré que pour les paramètres non linéaires, le bootstrap donne de meilleurs résultats que les expressions analytiques. Pour presque toutes les conditions mises à l’essai, les estimations du biais et de la variance obtenues par la méthode bootstrap EM sont plus proches de leurs vraies valeurs que celles obtenues par les méthodes bootstrap et SIMEX. Nous terminons l’article par une discussion sur les résultats et d’éventuels prolongements de la méthode.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300100004Description : L’Enquête sur la santé aux Pays-Bas (ESP), menée par Statistique Pays-Bas, est conçue pour produire des estimations directes fiables selon une fréquence annuelle. La collecte des données est fondée sur une combinaison d’interviews Web et d’interviews sur place. En raison des mesures de confinement prises pendant la pandémie de COVID-19, peu ou pas d’interviews sur place ont pu être effectuées, ce qui a entraîné des variations soudaines d’effets de mesure et de sélection sur les résultats de l’enquête. De plus, la production de données annuelles sur l’effet de la COVID-19 sur des thèmes liés à la santé ayant un délai d’un an nuit à la pertinence de l’enquête. La taille de l’échantillon de l’ESP ne permet pas d’obtenir des résultats pour des périodes de référence plus courtes. Dans les deux cas, le problème est résolu en élaborant un modèle de séries chronologiques structurel (MSCS) bivarié en vue d’estimer les résultats trimestriels pour huit indicateurs clés de la santé. Ce modèle combine deux séries d’estimations directes, une série fondée sur des réponses complètes et une série fondée sur des réponses fournies par Internet seulement et permet d’obtenir des prévisions fondées sur le modèle pour les indicateurs qui sont corrigés en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place pendant les périodes de confinement. Le modèle est également utilisé comme une forme d’estimation sur petits domaines et tire des renseignements des échantillons des périodes de référence précédentes. Des statistiques à jour et pertinentes décrivant les effets de la pandémie de COVID-19 sur la santé aux Pays-Bas sont ainsi publiées. Dans le présent article, la méthode fondée sur le MSCS bivarié est comparée à deux autres méthodes. La première emploie un MSCS univarié où aucune correction n’est apportée aux estimations en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place. La deuxième utilise un MSCS univarié doté également d’une variable d’intervention modélisant l’effet de cette perte de réponses en raison de l’arrêt ou de la diminution des interviews sur place pendant le confinement.Date de diffusion : 2023-06-30
- Articles et rapports : 11-621-M2023008Description : Cette étude porte sur la croissance de l'industrie des locations privées à court terme au cours de la période 2017 à 2021, et sur ses répercussions sur le sous-secteur des services d'hébergement. Il y est question des tendances nationales, provinciales et territoriales, de certaines tendances infraprovinciales, et des changements observés pendant les années de pandémie de COVID-19. L'étude se fonde sur les données de l'Enquête annuelle sur les industries de services : services d'hébergement de Statistique Canada, ainsi que sur les données mensuelles d'AirDNA pour fournir des comparaisons des parts du marché à différents niveaux géographiques.Date de diffusion : 2023-06-30
- Articles et rapports : 37-20-00012023005Description : Ce document méthodologique accompagne l'infographie intitulée « Étudiants et étudiantes d’établissements postsecondaires privés, 2020 : résultats d’une étude de faisabilité ». Il décrit la méthodologie et les limites des données pour l'intégration du T2202 Certificat pour frais de scolarité et d'inscription au Recensement de 2021 pour l'infographie. Il explore également la cohérence des résultats entre les différentes sources de données, notamment le Système d'information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) et le Fichier des familles T1 (FFT1), afin de valider les résultats. L'intégration des données a été possible grâce à la Plateforme longitudinale entre l’éducation et le marché du travail (PLEMT).Date de diffusion : 2023-06-06
- Articles et rapports : 81-595-M2023001Description : Cet article utilise les données longitudinales dérivées d’une base de données qui intègre les données du Système d'information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) avec les données de la Prestation canadienne d’urgence (PCU) et de la Prestation canadienne d'urgence pour les étudiants (PCUE) afin de donner un aperçu des différences dans le taux d’obtention de la PCU et de la PCUE pour les étudiants inscrits au postsecondaire au début de la pandémie de la COVID-19. Les paiements des prestations d'urgence sont examinés en fonction de diverses caractéristiques éducatives et socioéconomiques.Date de diffusion : 2023-01-16
- Articles et rapports : 12-001-X202200200010Description :
Des modèles de séries chronologiques multiniveaux sont appliqués pour estimer les tendances de séries chronologiques de la couverture des soins prénataux à plusieurs niveaux administratifs du Bangladesh, d’après les cycles répétés de la Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS, Enquête démographique et sur la santé du Bangladesh) pendant la période allant de 1994 à 2014. Les modèles de séries chronologiques multiniveaux sont exprimés dans un cadre bayésien hiérarchique et ajustés au moyen de simulations Monte Carlo par chaînes de Markov. Les modèles tiennent compte des intervalles variables de trois ou quatre ans entre les cycles de la BDHS et fournissent aussi des prédictions pour les années intermédiaires. Il est proposé d’appliquer les modèles transversaux de Fay-Herriot aux années d’enquête séparément au niveau des districts, soit l’échelle régionale la plus détaillée. Les séries chronologiques de ces prédictions pour petits domaines au niveau des districts et leurs matrices de variance-covariance sont utilisées comme séries de données d’entrée pour les modèles de séries chronologiques multiniveaux. Dans ces modèles, on examine les corrélations spatiales entre les districts, la pente et l’ordonnée à l’origine aléatoires au niveau des districts, ainsi que les différents modèles de tendance au niveau des districts et aux niveaux régionaux plus élevés pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. Les estimations des tendances au niveau des districts sont obtenues directement à partir des résultats des modèles, tandis que les estimations des tendances à des échelons régionaux et nationaux plus élevés sont obtenues par agrégation des prédictions au niveau des districts, ce qui donne un ensemble cohérent d’estimations des tendances sur le plan numérique.
Date de diffusion : 2022-12-15
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