Depuis plusieurs années, des quantités appréciables de données géohistoriques ont été créées par les chercheurs qui s’intéressent au Canada. Alors que l’on réfléchit à la création d’une infrastructure géohistorique nationale, il est pertinent d’identifier les jeux de données à différentes échelles qui pourront nourrir un tel portail. La démarche actuelle vise donc à faire connaître les jeux de données existants et disponibles. Si, à terme, il serait préférable d’énumérer et de décrire chaque couche et chaque table de données attributaires, il n’est pas nécessaire, en ce moment, d’aller à un niveau de granularité aussi fin. Nous espérons plutôt, à cette étape, identifier les collections découlant de différents projets de recherches ou de mise en ligne des données numériques déjà géoréférencées comme celles-ci :

• cartes géographiques matricielles
• photographies aériennes
• couches vectorielles
• données attributaires liées à des couches vectorielles

Nous avons déjà identifié une série de données offertes par différents types de créateurs, question de présenter une diversité dans la nature et les types de données qui peuvent intéresser les chercheurs. Ainsi, on y retrouve :

• des données internationales de qualité (FAO)
• des données issues de projets de cartographie collaborative (Open Street Map, Natural Earth)
• des données disponibles sur les sites d’entreprises en SIG (ESRI)
• des données nationales (gouvernement du Canada, Géogratis)
• des données provinciales ou territoriales (Colombie-Britannique, Yukon, Québec, Nouvelle-Écosse, Île-du-Prince-Édouard, Nouveau-Brunswick)
• des données municipales (Toronto, Montréal, Sherbrooke)
• des données d’équipes de recherche (CIEQ, NICHE, LHPM, MAP, VIHistory)
• des données de cartothèques et de centres d’archives (Scholars’ Geoportal, MADGIC, GéoIndex+)
• des données d’initiatives personnelles (lignes de chemins de fer historiques)

Le choix des métadonnées à associer à chaque jeu de données nous amène à faire des compromis. Un niveau de détail insuffisant ne permettrait pas de faire des recherches efficaces alors qu’un niveau de détail trop grand pourrait décourager les créatrices et les créateurs de données qui ne sont pas formés pour créer des métadonnées qui répondent aux standards internationaux. Selon Rodolphe Devillers, six caractéristiques sont nécessaires pour définir la qualité d’un jeu de données géospatiales¹.

i. Définition : Permet d’évaluer si la nature exacte d’une donnée et de l’objet qu’elle décrit, c.à.d. le « quoi », correspond aux besoins (définitions sémantique, spatiale et temporelle);

ii. Couverture : Permet d’évaluer si le territoire et la période pour lesquels la donnée existe, c.à.d. le « où » et le « quand », correspondent aux besoins ;

iii. Généalogie : Permet de connaître d’où provient une donnée, ses objectifs d’acquisition, les méthodes utilisées pour l’obtenir, c.à.d. le « comment » et le « pourquoi », et de voir si cela correspond aux besoins;

iv. Précision : Permet d’évaluer ce que vaut une donnée et si elle est acceptable pour le besoin exprimé (précision sémantique, temporelle et spatiale de l’objet et ses attributs);

v. Légitimité : Permet d’évaluer la reconnaissance officielle et la portée légale d’une donnée et si elles rencontrent les besoins (standards de facto, respect de normes reconnues, reconnaissance légale ou administrative par un organisme officiel, garantie légale par un fournisseur, etc.);

vi. Accessibilité : Permet d’évaluer la facilité avec laquelle l’usager peut obtenir la donnée analysée (coût, délai, format, confidentialité, respect des normes reconnues, droits d’auteur, etc.).

Un standard de métadonnées permettant de répondre à tous ces critères risquerait de rebuter plusieurs personnes qui souhaiteraient rendre leurs données accessibles. Nous proposons donc d’utiliser le format prescrit par le Dublin Core Metadata Initiative, un standard international dont les types de champs sont plus compréhensibles pour les personnes moins familières avec les métadonnées. Nous appliquons et interprétons le DCMI en nous inspirant de la définition générale disponible sur Wikipédia² et des interprétations de certains champs proposés par la Bibliothèque nationale de France³. L’approche utilisée peut certainement être critiquée, car elle vise une application simple plutôt que la perfection. À la lumière de leur utilisation dans cette liste, nous pourrons évaluer comment revoir ces principes afin d’en arriver au meilleur compromis possible. Les champs n’apparaissent pas dans l’ordre prescrit par le DCMI et certains sont subdivisés afin d’apporter certaines précisions et d’en arriver à un niveau de granularité un peu plus fin.

Tableau 1. Liste des champs utilisés pour décrire les jeux de données

Une liste de ressources déjà identifiées est disponible ici : http://bit.ly/2rlIkRC.
Certaines notices sont incomplètes et nous travaillerons à les compléter. Si vous désirez proposer un jeu de données, vous pourrez le faire en remplissant le formulaire suivant disponible ici : http://geohist.ca/donnees-sigh-hgis-data-form

1  DEVILLERS, Rodolphe (2004). « Conception d’un système multidimensionnel d’information sur la qualité des données géospatiales », [En ligne], Ph. D., Université Laval <http://theses.ulaval.ca/archimede/fichiers/22242/22242.html>.

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