2. Principes

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Le nouvel ensemble de données provinciales est conçu en vue de satisfaire aux quatre critères suivants : qualité, pertinence, possibilité d’extension et possibilité de mise à jour. Les quatre critères sont examinés par ordre d’importance.

Le premier critère est la qualité. Pour atteindre ce but, les sources officielles sont utilisées dans la mesure du possible, notamment des estimations provenant de Statistique Canada, du Bureau fédéral de la statistique et des Statistiques historiques du Canada. En l’absence d’estimations officielles, des sources telles que les études universitaires sont utilisées pour accroître le champ d’observation et la portée temporelle. Dans tous les cas, la source des données et la façon dont elle est utilisée sont décrites pour permettre de reproduire et de vérifier les données.

Le deuxième critère est la pertinence. Pour remplir ce critère, des estimations contemporaines provenant du Système de comptabilité nationale du Canada sont utilisées et les données sont enchaînées de manière qu’elles puissent être mises à jour à mesure que des points de données supplémentaires deviennent disponibles. Par conséquent, pour toutes les variables, les données sont produites de façon à pouvoir enchaîner les données historiques aux données contemporaines. Plus précisément, les estimations historiques sont ajustées par rétropolation afin de produire des estimations qui ne présentent pas de discontinuités structurelles ni de variations de niveau quand des changements sont apportés à la série de données employée.

Troisièmement, l’ensemble de données doit pouvoir être étendu ― en ce qui concerne la chronologie et tous les indicateurs. Toutes les extensions qui donnent de nouveaux points de données faisant avancer la série dans le temps doivent être exécutées dans les plus brefs délais. Toutes les extensions qui se concrétisent par l’ajout de nouvelles variables à l’ensemble de données ou qui augmentent la portée des données historiques doivent être publiées avec de la documentation à l’appui.

Quatrièmement, l’ensemble de données devrait être sujet à révision. Comme il s’agit d’un ensemble de données de recherche, les connaissances acquises grâce à son utilisation peuvent être appliquées pour améliorer sa qualité. Par exemple, de meilleures sources de données peuvent être repérées, et si l’on étend l’ensemble de données, le besoin d’estimations cohérentes pour une gamme de variables peut nécessiter des procédures d’enchaînement nouvelles et différentes. Toutes les révisions devraient être diffusées avec de la documentation à l’appui.