Données utiles pour comprendre nos quartiers

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Répertoire de plateformes de visualisation spatiale de données sociodémographiques et territoriales utiles pour les organisations locales

Qui sont vos voisin-es? Contrairement à ce qu'on pourrait penser, il existe plusieurs manières d'accéder aux informations qui nous permettent de mieux comprendre nos quartiers. Cette page se veut un répertoire de ces différents outils.

Que vous cherchiez à visualiser la qualité de l'air de votre quartier, l'âge des arbres sur votre rue ou même le degré de vulnérabilité de votre quartier aux aléa climatiques, ces outils existent!

Plateformes et sites web pertinents

Il existe une diversité de plateformes qui permettent d'accéder à différentes sortes de données, en voici une liste synthétique.

CensusMapper

Outil de représentation spatiale des données du recensement de Statistique Canada







CensusMapper est:

  • Un outil de représentation spatiale des données du recensement de Statistique Canada, relativement facile à utiliser (on peut facilement trouver des données représentées et en ajouter d’autres avec de la patience).
  • Uniquement en anglais
  • S’adapte aux échelles des données selon le zoom (plus on “s’éloigne”, plus les échelles territoriales de données sont larges et on passe des aires de diffusion aux villes, par exemple).

Exemple de représentations pertinentes pour comprendre les réalités locales:

Curb Cut

Curb Cut est une plateforme de représentation de nombreuses informations géographiques


Curb Cut est:

  • ne plateforme de représentation de nombreuses informations géographiques.
  • La source des données varie selon les thématiques, les explications sont claires sur l’interface pour en connaître la provenance. Son grand intérêt est qu’il est possible de faire des croisements entre les données en utilisant le menu de gauche (“Comparaison”).
  • Créée à Montréal, la plateforme a l’avantage de cibler certaines questions typiquement montréalaises (par exemple les ruelles vertes). Certaines données sont recueillies par des étudiants pour la mise à jour donc peuvent ne pas correspondre aux données des arrondissements (les ruelles vertes, par exemple).

Exemples de représentations pour comprendre les réalités locales: