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  • Articles et rapports : 12-001-X202400100001
    Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100002
    Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100003
    Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100004
    Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100005
    Description : Dans cette réplique, je réponds aux commentaires des participants à l’analyse, M. Takumi Saegusa, M. Jae-Kwang Kim et Mme Yonghyun Kwon. Les commentaires de M. Saegusa, qui portent sur les différences entre l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) pour les inférences causales et l’hypothèse d’EC pour les inférences de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes ainsi que sur la distinction entre les méthodes fondées sur le plan et celles fondées sur un modèle pour l’inférence de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes, sont examinés et clarifiés dans le contexte de mon article. Je réponds ensuite au cadre exhaustif de M. Kim et de Mme Kwon pour classer les méthodes actuelles d’estimation des scores de propension (SP) en méthodes conditionnelles et inconditionnelles. J’étends leurs études par simulations pour varier les poids de sondage, permettre des modèles de SP incorrectement précisés, et inclure un estimateur supplémentaire, à savoir l’estimateur par la propension logistique ajustée mis à l’échelle (Wang, Valliant et Li (2021), noté sWBS). Dans mes simulations, on observe que l’estimateur sWBS dépasse de façon constante les autres estimateurs ou leur est comparable dans le modèle de SP incorrectement précisé. L’estimateur sWBS, ainsi que les estimateurs WBS ou ABS décrits dans mon article, ne supposent pas que les unités superposées dans les échantillons de référence probabiliste et non probabiliste sont négligeables, et ils n’exigent pas non plus l’identification des unités superposées, comme le nécessitent les estimateurs proposés par M. Kim et Mme Kwon.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100006
    Description : Dans certains articles sur les échantillons non probabilistes, l’hypothèse de l’échangeabilité conditionnelle est jugée nécessaire pour une inférence statistique valide. Cette hypothèse repose sur une inférence causale, bien que son cadre de résultat potentiel diffère grandement de celui des échantillons non probabilistes. Nous décrivons les similitudes et les différences entre deux cadres et abordons les enjeux à prendre en considération lors de l’adoption de l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle dans les configurations d’échantillons non probabilistes. Nous examinons aussi le rôle de l’inférence de la population finie dans différentes approches de scores de propension et de modélisation de régression des résultats à l’égard des échantillons non probabilistes.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100007
    Description : La construction de pseudo-poids pour l’intégration des données peut être comprise dans le cadre de l’échantillonnage à deux phases. Au moyen du cadre d’échantillonnage à deux phases, nous abordons deux approches de l’estimation des scores de propension et mettons au point une nouvelle façon de construire la fonction de score de propension pour l’intégration des données en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance conditionnelle. Les résultats d’une étude de simulation limitée sont aussi présentés.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100008
    Description : Des échantillons non probabilistes émergent rapidement pour aborder des sujets prioritaires urgents dans différents domaines. Ces données sont actuelles, mais sujettes à un biais de sélection. Afin de réduire le biais de sélection, une littérature abondante portant sur la recherche sur les enquêtes a étudié l’utilisation de méthodes d’ajustement par le score de propension (SP) pour améliorer la représentativité de la population des échantillons non probabilistes, au moyen d’échantillons d’enquête probabilistes utilisés comme références externes. L’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) est l’une des principales hypothèses requises par les méthodes d’ajustement fondées sur le SP. Dans le présent article, j’examine d’abord la validité de l’hypothèse de l’EC conditionnellement à plusieurs estimations de scores d’équilibrage qui sont utilisées dans les méthodes d’ajustement fondées sur le SP existantes. Un score d’équilibrage adaptatif est proposé aux fins d’estimation sans biais des moyennes de population. Les estimateurs de la moyenne de population selon les trois hypothèses de l’EC sont évalués au moyen d’études de simulation de Monte Carlo et illustrés au moyen de l’étude sur la séroprévalence du SRAS-CoV-2 des National Institutes of Health pour estimer la proportion d’adultes aux États-Unis qui présentaient des anticorps de la COVID-19 du 1er avril au 4 août 2020.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100010
    Description : La présente analyse résume les nouvelles constatations intéressantes de Kennedy, Mercer et Lau (KML) sur les erreurs de mesure dans les enquêtes à participation volontaire. Alors que KML éclairent les lecteurs au sujet des « fausses réponses » et des tendances qui peuvent s’y rattacher, cette analyse propose de combiner ces nouveaux résultats avec d’autres pistes de recherche sur l’échantillonnage non probabiliste, comme l’amélioration de la représentativité.
    Date de diffusion : 2024-06-25
Stats en bref (2 664)

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Articles et rapports (6 997)

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  • Articles et rapports : 12-001-X202400100001
    Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100002
    Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100003
    Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100004
    Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100005
    Description : Dans cette réplique, je réponds aux commentaires des participants à l’analyse, M. Takumi Saegusa, M. Jae-Kwang Kim et Mme Yonghyun Kwon. Les commentaires de M. Saegusa, qui portent sur les différences entre l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) pour les inférences causales et l’hypothèse d’EC pour les inférences de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes ainsi que sur la distinction entre les méthodes fondées sur le plan et celles fondées sur un modèle pour l’inférence de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes, sont examinés et clarifiés dans le contexte de mon article. Je réponds ensuite au cadre exhaustif de M. Kim et de Mme Kwon pour classer les méthodes actuelles d’estimation des scores de propension (SP) en méthodes conditionnelles et inconditionnelles. J’étends leurs études par simulations pour varier les poids de sondage, permettre des modèles de SP incorrectement précisés, et inclure un estimateur supplémentaire, à savoir l’estimateur par la propension logistique ajustée mis à l’échelle (Wang, Valliant et Li (2021), noté sWBS). Dans mes simulations, on observe que l’estimateur sWBS dépasse de façon constante les autres estimateurs ou leur est comparable dans le modèle de SP incorrectement précisé. L’estimateur sWBS, ainsi que les estimateurs WBS ou ABS décrits dans mon article, ne supposent pas que les unités superposées dans les échantillons de référence probabiliste et non probabiliste sont négligeables, et ils n’exigent pas non plus l’identification des unités superposées, comme le nécessitent les estimateurs proposés par M. Kim et Mme Kwon.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100006
    Description : Dans certains articles sur les échantillons non probabilistes, l’hypothèse de l’échangeabilité conditionnelle est jugée nécessaire pour une inférence statistique valide. Cette hypothèse repose sur une inférence causale, bien que son cadre de résultat potentiel diffère grandement de celui des échantillons non probabilistes. Nous décrivons les similitudes et les différences entre deux cadres et abordons les enjeux à prendre en considération lors de l’adoption de l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle dans les configurations d’échantillons non probabilistes. Nous examinons aussi le rôle de l’inférence de la population finie dans différentes approches de scores de propension et de modélisation de régression des résultats à l’égard des échantillons non probabilistes.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100007
    Description : La construction de pseudo-poids pour l’intégration des données peut être comprise dans le cadre de l’échantillonnage à deux phases. Au moyen du cadre d’échantillonnage à deux phases, nous abordons deux approches de l’estimation des scores de propension et mettons au point une nouvelle façon de construire la fonction de score de propension pour l’intégration des données en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance conditionnelle. Les résultats d’une étude de simulation limitée sont aussi présentés.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100008
    Description : Des échantillons non probabilistes émergent rapidement pour aborder des sujets prioritaires urgents dans différents domaines. Ces données sont actuelles, mais sujettes à un biais de sélection. Afin de réduire le biais de sélection, une littérature abondante portant sur la recherche sur les enquêtes a étudié l’utilisation de méthodes d’ajustement par le score de propension (SP) pour améliorer la représentativité de la population des échantillons non probabilistes, au moyen d’échantillons d’enquête probabilistes utilisés comme références externes. L’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) est l’une des principales hypothèses requises par les méthodes d’ajustement fondées sur le SP. Dans le présent article, j’examine d’abord la validité de l’hypothèse de l’EC conditionnellement à plusieurs estimations de scores d’équilibrage qui sont utilisées dans les méthodes d’ajustement fondées sur le SP existantes. Un score d’équilibrage adaptatif est proposé aux fins d’estimation sans biais des moyennes de population. Les estimateurs de la moyenne de population selon les trois hypothèses de l’EC sont évalués au moyen d’études de simulation de Monte Carlo et illustrés au moyen de l’étude sur la séroprévalence du SRAS-CoV-2 des National Institutes of Health pour estimer la proportion d’adultes aux États-Unis qui présentaient des anticorps de la COVID-19 du 1er avril au 4 août 2020.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100010
    Description : La présente analyse résume les nouvelles constatations intéressantes de Kennedy, Mercer et Lau (KML) sur les erreurs de mesure dans les enquêtes à participation volontaire. Alors que KML éclairent les lecteurs au sujet des « fausses réponses » et des tendances qui peuvent s’y rattacher, cette analyse propose de combiner ces nouveaux résultats avec d’autres pistes de recherche sur l’échantillonnage non probabiliste, comme l’amélioration de la représentativité.
    Date de diffusion : 2024-06-25
Revues et périodiques (323)

Revues et périodiques (323) (0 à 10 de 323 résultats)

  • Revues et périodiques : 11-627-M
    Description : Chaque année, Statistique Canada recueille des données dans le cadre de centaines d'enquêtes. Comme le nombre de données recueillies augmente, Statistique Canada a mis au point des infographies pour aider les particuliers, les entrepreneurs, les universitaires et les gestionnaires à tous les niveaux à comprendre l'information clé tirée des données. Les infographies peuvent être utilisées pour communiquer rapidement un message, simplifier la présentation de grandes quantités de données, déterminer les tendances et les rapports dans les données et surveiller les changements dans les variables au fil du temps.

    Ces infographies fourniront un bref aperçu des données d'enquête de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Revues et périodiques : 12-001-X
    Géographie : Canada
    Description : La revue publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d'ordre pratique, l'utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l'évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d'enquêtes, l'analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l'intégration des données statistiques, les méthodes d'estimation et d'analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l'élaboration et à l'évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Tableau : 91-520-X
    Description : Ce rapport présente les résultats des projections démographiques selon le groupe d'âge et le sexe pour le Canada, les provinces et les territoires. Ces projections s'appuient sur des hypothèses qui tiennent compte des plus récentes tendances relatives aux composantes de l'accroissement démographique, notamment la fécondité, la mortalité, l'immigration, l'émigration et les migrations interprovinciales.

    Les tableaux détaillés de données sont offerts dans CODR : tableaux 1710005701 et  1710005801.

    Date de diffusion : 2024-06-24

  • Revues et périodiques : 11-621-M
    Géographie : Canada
    Description : Les documents de recherche publiés dans la série analytique Analyse en bref jettent la lumière sur les enjeux économiques actuels. Ils traitent d'une grande variété de sujets, y compris les comptes nationaux, les entreprises commerciales, le commerce, le transport, l'agriculture, l'environnement, la fabrication, les sciences et les services de technologie. Ces documents sont rédigés de façon à rejoindre le grand public.
    Date de diffusion : 2024-06-20

  • Revues et périodiques : 82-003-X
    Géographie : Canada
    Description : Rapports sur la santé, une publication de la Division de l’analyse de la santé de Statistique Canada, est une revue à comité de lecture consacrée à la recherche sur la santé des populations et les services de santé. Elle s'adresse à un large public, notamment les professionnels de la santé, les chercheurs, les décideurs, et au grand public. Elle traite de sujets divers, sous la forme d'analyses originales et pertinentes. Celles-ci reposent habituellement sur des données d'enquêtes nationales ou provinciales/territoriales, ou sur des données administratives. Rapports sur la santé paraît chaque mois sous forme électronique.

    Rapports sur la santé avait un facteur d’impact de 5,0 pour 2022 et un facteur d’impact sur cinq ans de 5,6. Tous les articles sont répertoriés dans PubMed. Notre catalogue en ligne est gratuit et reçoit plus de 700 000 visites par année. Rapports sur la santé accepte les manuscrits des chercheurs de l'extérieur.

    Date de diffusion : 2024-06-19

  • Revues et périodiques : 62F0014M
    Géographie : Canada
    Description : La Série analytique des prix rend accessible la recherche et l'analyse portant sur les indices des prix. La série analytique veut encourager la discussion sur une variété de sujets reliés à l'analyse de l'évolution temporelle ou spatiale des prix.
    Date de diffusion : 2024-06-18

  • Revues et périodiques : 71-222-X
    Description : Regard sur les statistiques du travail présente de courts articles analytiques sur des sujets spécifiques d'intérêt portant sur le marché du travail au Canada. Ces études examinent les tendances récentes ou historiques en utilisant les données produites par le Centre d’information sur le marché du travail, soit l'Enquête sur la population active, l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail, l'Enquête sur les postes vacantes et les salaires, l'Enquête sur la couverture de l'assurance-emploi et le Programme sur les statistiques de l'assurance-emploi.
    Date de diffusion : 2024-06-13

  • Revues et périodiques : 82-622-X
    Géographie : Canada
    Description : La Série de documents de travail de la recherche sur la santé sert à publier des résultats d'analyse de travaux en cours; de la documentation de référence pour des projets de recherches particuliers (p. ex. des documents sur la méthodologie); des rapports détaillés à l'intention de clients particuliers; et des recueils de tableaux de données. La publication d'un document dans cette série n'empêche pas la publication d'aspects particuliers des travaux dans une revue à comité de lecture.
    Date de diffusion : 2024-06-11

  • Revues et périodiques : 16-508-X
    Description : Les feuillets d’information de l'environnement contiendront de courts documents d’analyse spécialisés, à thème unique, portant sur des enjeux clés de l’environnement changeant en lien avec la population canadienne. Dans cette série, les analyses porteront notamment sur les sujets suivants : l’air et le climat, la pollution et les déchets, la protection et la qualité de l’environnement, et les ressources naturelles.
    Date de diffusion : 2024-06-06

  • Revues et périodiques : 45-20-0003
    Description : La baladodiffusion « Hé-coutez bien! » vise à explorer les données qui intéressent les Canadiens, comme des sujets de nature sociale ou d’actualité. Elle vise aussi à favoriser la littératie des données et à nous aider à mieux comprendre la vie des Canadiens, en faisant ressortir les connaissances que renferment les données produites par l’organisme, et en les reliant à des situations réelles grâce à la communication narrative.
    Date de diffusion : 2024-06-06
Date de modification :