Archives de catégorie : Outils SIGH en ligne

À la recherche de données SIGH canadiennes

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

Élément Élément (anglais) Commentaire
Créateur Creator L’entité principalement responsable de la création du contenu de la ressource. Il s’agit du nom d’une ou de plusieurs personnes, d’une organisation ou d’un service.
Format : Nom, Prénom.
Séparer par des points-virgules les multiples entités.

Optionnel

Contributeur Contributor Entité responsable de contributions au contenu de la ressource.
Les exemples de contributeur comprennent une ou plusieurs personnes, une organisation ou un service.
Format : Nom, Prénom.
Séparer par des points-virgules les multiples entités.

Optionnel

Titre Title Nom donné à la ressource.
Le titre est généralement le nom formel sous lequel la ressource est connue.
Utiliser le titre tel qu’indiqué dans la langue d’origine de la ressource.
Si la ressource ne porte pas de titre formel et que le titre inscrit est dérivé du contenu, inscrire le titre entre crochets.

Obligatoire

Description.Générale Description.General Une présentation du contenu de la ressource.
Les exemples de description comprennent, notamment un exposé du contenu en texte libre.
Privilégier la description prévue par les créatrices ou les créateurs de la ressource.

Optionnel

Description.Nature-du-projet Description.Project-type Un mot-clé qui permet de classer les projets selon la typologie suivante :

– gouvernementale
– ONG
– universitaire
– individuelle
– commerciale
– collaborative

Obligatoire

Description.Méthodologie Description.Methodology Un texte suivi décrivant la démarche suivie pour créer la ressource. Optionnel
Description.Sources Description.Sources Énumération des documents qui ont servi à créer la ressource. Ce champ est distinct du champ Source, lequel sert à identifier l’endroit où on peut se procurer la ressource. Optionnel
Description.Champs Description.Fields Liste des champs utilisés dans le tableau ou la base de données, si possible avec description.

Optionnel

Date.Publication Date.Published Date de la création initiale de la ressource. Il ne s’agit pas nécessairement de la date représentée par la ressource.

Obligatoire

Date.Mise-à-jour Date.Updated Date d’un événement de mise à jour dans le cycle de vie de la ressource.

Optionnel

Couverture.Temps Coverage.Time Périmètre ou domaine d’application du contenu de la ressource, dans ce cas-ci, la date, l’année ou la période représentée par la ressource.

Obligatoire

Couverture.Espace Coverage.Space Périmètre ou domaine d’application du contenu de la ressource, dans ce cas-ci le territoire. intervalle de temps) ou une autorité (comme le nom d’une entité administrative). Il est recommandé de sélectionner une valeur dans un vocabulaire contrôlé.

Obligatoire

Couverture.Niveau Coverage.Level Un mot-clé qui permet d’identifier le niveau de couverture spatiale de la ressource :

– international
– national
– provincial
– régional
– municipal
– local

Obligatoire

Sujet.ISO Subject.ISO Un mot-clé permettant d’associer la ressource à une des catégories de classement ISO des données géospatiales.

– agriculture / farming
– biota / biota
– limites administratives / boundaries
– climatologie / climatology
– économie / economy
– élévation / elevation
– environnement / environment
– information géoscientifique / geoscientific information
– santé / health
– imagerie / imagery
– intelligence / intelligence (militaire)
– eaux intérieures / inland waters
– localisation / location
– océans / oceans
– urbanisme / planning
– société / society
– structure / structure
– transport / transportation
– services publics / utilities

Voir : https://geo-ide.noaa.gov/wiki/index.php?title=ISO_Topic_Categories

Obligatoire

Sujet Sujet Un ou des mot-clés permettant de classer la ressource. Optionnel
Format Format La manifestation (ou matérialisation) physique ou numérique de la ressource. Type MIME du document :

– shp
– kml
– kmz
– zip
– csv
– autres formats de données utilisés en SIG

Obligatoire.

Langue Language La langue du contenu intellectuel de la ressource.
Il est recommandé d’utiliser une des valeurs définies dans la RFC 3066 [RFC3066] qui, avec la norme ISO 639 [ISO639], définit des codes de langues primaires à deux, ainsi que des sous-codes facultatifs.
Exemples :- en
– fr

Obligatoire

Type de ressource Type Genre de contenu.
Par défaut, les ressources identifiées dans le cadre de ce projet font partie du type dataset (jeu de données).

Obligatoire

Droits.Licence Rights.License Identification brève du type de licence qui s’applique aux données :

– copyright
– CC (ou une ses variantes)
– domaine public
– ouverte

Obligatoire

Droits.Accessibilité Rights.Access Un des termes suivants permettant d’identifier la nature de l’accès aux données.

– gratuit
– payant
– abonnement gratuit
– abonnement payant

Obligatoire

Droits.Conditions d’utilisation Rights.Terms of use Texte copié et collé du site même pour préciser les conditions d’utilisation prescrites par l’équipe de création. Optionnel
Source Source Emplacement à partir duquel on peut obtenir la ressource. La source sera généralement un URL.
Un champ Source.URI pourra être ajouté si cela s’avère pertinent.

Obligatoire

Relation Relation Lien avec d’autres ressources. Une ressource peut être dérivée d’une autre ou être associée à une autre dans le cadre d’un projet.
Exemples : isPartOf [numéro de l’autre ressource]
isChildOf [numéro de l’autre ressource]
isDerivedFrom [numéro de l’autre ressource]

Optionnel

Éditeur Publisher Nom de la personne, de l’organisation ou du service à l’origine de la publication du document.

Optionnel

Commentaire Comment Tout information complémentaire qui permet de mieux comprendre la ressource.

Optionnel

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>.

2  Collaborateurs de Wikipédia (2016). « Dublin Core » <https://fr.wikipedia.org/wiki/Dublin_Core#Liste_des_.C3.A9l.C3.A9ments_et_raffinements>.

3  Bibliothèque nationale de France, Direction des Services et des Réseaux, Département de l’Information bibliographique et numérique (2008). « Guide d’utilisation du Dublin Core (DC) à la BnF : Dublin Core simple et Dublin Core qualifié, avec indications pour utiliser le profil d’application de TEL », version 2.0 <http://www.bnf.fr/documents/guide_dublin_core_bnf_2008.pdf>.

Utiliser Mapscholar.org pour mettre les cartes Murray du Canada (ca 1761) en ligne

Billet de S. Max Edelson, University of Virginia

Ce semestre, je mène un groupe d’universitaires de l’Université de Virginie dans un cours de sciences humaines collaboratif et par projet pour mettre les cartes Murray du Canada en ligne dans une exposition numérique dynamique. En tant que séminaire sélectif du Pavillon, cette « Pratique numérique dans l’histoire de la carte » est une expérience pratique qui combine la lecture, l’écriture et la discussion traditionnelle avec un atelier de développement des sciences humaines numériques. Cela implique un regard interdisciplinaire sur l’histoire de la cartographie, du design visuel, des sciences humaines numériques, de l’histoire publique et de l’histoire mondiale de l’empire.

Alors que les bibliothécaires analysent le contenu de leurs archives cartographiques, préservant des artefacts fragiles en créant des images de haute résolution, de nouveaux outils sont développés pour présenter ces objets historiques à un large public. L’un de ces outils est MapScholar, un outil en réseau pour la création de visualisations utilisant un navigateur web conçu pour illustrer les recherches en histoire de la cartographie. Avec le soutien de l’ACLS et du NEH, le chercheur Bill Ferster et moi-même avons construit MapScholar au SHANTI (Sciences, Humanities, and Arts Network of Technological Initiatives) de l’Université de Virginie. Mon objectif principal était de construire une plate-forme dynamique pour afficher quelque 300 cartes qui font l’objet de mon prochain livre, The New Map of Empire: How Britain Imagined America before Independence (Harvard University Press, 2017). Parmi les nombreuses cartes que j’ai examinées pour cette recherche, j’ai été intrigué par la collection de cartes Murray à la William H. Clements Library de L’Université du Michigan. Cette grande collection de manuscrits, qui est également détenue par la British Library et Bibliothèque et Archives Canada, a semblé être une source idéale pour être montrée et visualisée en ligne. Réunir toutes ses pièces disparates grâce au géoréférencement nous permet d’apprécier pleinement la portée et l’ambition de cette étude du XVIIIe siècle et du projet de cartographie.

Lorsque les forces britanniques ont occupé la Nouvelle-France en 1760, le gouverneur militaire du territoire, le général James Murray, a lancé une enquête approfondie sur ce qui deviendrait, après la cession officielle en 1763, la colonie britannique de Québec. L’incitation à cartographier le Québec venait des conceptions militaires plutôt qu’administratives. Murray s’attendait à ce que la province soit rendue à la France après la négociation de la paix et il voulait rassembler des informations stratégiques qui pourraient être utiles à une invasion future. Comme Murray l’a expliqué à William Pitt en 1762, avec ce sondage en main pour révéler les passages complexes le long des cours d’eau de la vallée du fleuve Saint-Laurent, la Grande-Bretagne « ne sera plus jamais perplexe quant à la manière d’attaquer et de conquérir ce pays en une seule campagne. » Murray a envoyé huit ingénieurs de l’armée pour mener des enquêtes sur différentes sections de la rivière. La carte composite qu’ils produisaient contenait 74 sections cartographiées séparément qui, lorsqu’elles étaient réunies, formaient une image interconnectée de 45 pieds le long et 36 pieds de hauteur. Représentant un espace à l’échelle de deux mille pieds par pouce, ces cartes figuraient parmi les cartes topographiques de la plus haute résolution produites par les arpenteurs du XVIIIe siècle. La conception des cartes de Murray comme profil stratégique de la province a été précisée par l’ajout de résumés démographiques qui énumèrent combien d’hommes capables de porter des armes vivaient dans chaque district.

Les conservateurs en cartographie Brian Dunnigan et Mary Pedley à la William L. Clements Library de l’Université du Michigan ont fourni des documents numériques à haute résolution de la carte Murray et ont rencontré les élèves de la classe par vidéoconférence pour nous aider à le développer. En participant au géoréférencement des cartes, à la conception de visualisations dynamiques, à l’enregistrement de métadonnées, à la gestion des ressources Web distribuées et à l’écriture d’essais et d’annotations qui fournissent un contexte et une interprétation, les élèves auront une expérience de première main dans le domaine des sciences humaines numériques.

Nous venons de commencer à géoréférencer la collection. Je vais fournir des mises à jour sur nos progrès dans une future publication.

S. Max Edelson est professeur agrégé à l’Université de Virginie au Corcoran Department of History .

Cartographiez votre histoire! Construire et partager une infrastructure de données spatiales historiques avec Keweenaw Time Traveler Project

Alors que le SIG historique (SIGH) est devenu une approche familière dans les sciences sociales et humaines (Gregory et Geddes, 2014), les tendances récentes de l’utilisation des SIG dans les sciences sociales ont requis des mises en oeuvre des SIGH qui peuvent appliquer des approches SIGH découlant de la datamasse (Big Data) à des questions de recherches plus qualitatives et, peut-être plus important encore, impliquer davantage le public. Les approches vont de permettre aux utilisateurs de contribuer à la recherche SIGH en utilisant des interfaces Web améliorées, telles que le New York Public Library’s Building Inspector, à l’expansion de la recherche qualitative SIGH (Olson, 2011; Lafreniere et Gilliland, 2015). Dans le monde des sciences SIG, les chercheurs ont développé des combinaisons d’outils qualitatifs et quantitatifs hybrides qui élargissent encore le potentiel de la recherche en SIG (Kwan and Ding, 2008; Jung et Ellwood, 2010). Ces derniers sont plus récemment devenus des sujets d’intérêt pour la communauté SIGH. Faisant parti de cette tendance,  Michigan Technological University’s Historic Environments Spatial Analytics Lab (HESAL) se prépare à lancer le Keweenaw Time Traveler project – combinant la dernière génération d’infrastructure de données spatiales historiques avec la technologie Web 2.0 et la diffusion publique de manière à favoriser des liens plus étroits entre la recherche et le public en rendant l’histoire à la fois amusante et accessible.

 

Notre sujet en bref: le Pays du Cuivre

Le Keweenaw Time Traveler Project (KeTT) apporte au public un SIGH régional axé sur le Pays du Cuivre du Haut-Michigan, une région du Midwest des États-Unis qui contient les plus grands gisements de cuivre pratiquement pur, élémentaire ou natif. Les Amérindiens ont exploité cette ressource pendant des milliers d’années; un boom de cuivre industriel subséquent au milieu du 19e siècle a conduit la région à devenir le plus grand fournisseur mondial de cuivre dans les années 1880, avec une population en croissance rapide et une infrastructure minière massive construite rapidement dans ce qui était une nature sauvage éloignée bien que spectaculaire. À la fin de la Première Guerre mondiale, les facteurs économiques associés au coût croissant de l’extraction ont entraîné une longue et lente baisse de l’économie minière du Pays du Cuivre, se terminant par la fermeture des dernières mines à la fin des années 1960. Lorsque l’activité minière a cessé, toute la région est devenue un vaste site d’archéologie industrielle, un paysage de vestiges. Aujourd’hui, la taille de la population n’est qu’une fraction de son sommet historique et la base économique du Pays du Cuivre se concentre maintenant dans les domaines du service et du tourisme. L’identité locale reste toutefois étroitement liée au patrimoine minier de Keweenaw et la région attire autant les visiteurs pour son histoire minière que pour sa beauté naturelle.

www.mapyourhistory.org
www.mapyourhistory.org

Construire la fondation du KeTT: Jeux de données et CC-HSDI

Le Keweenaw Time Traveler bénéficie de la richesse des données historiques trouvées dans son domaine d’activité géographique. Les plus grandes sociétés minières historiques de cuivre de la région, telles que les sociétés minières Calumet & Hecla ainsi que Quincy, figuraient parmi les grands géants industriels de leur époque. L’échelle de leur entreprise nécessitait une vaste infrastructure industrielle, ainsi que des villes de compagnies pour loger leurs travailleurs. Ces dernières devaient être conçues, construites et financées. Par conséquent, la plupart des villes et des grands sites miniers dans le Pays du Cuivre sont extraordinairement bien documentés sous la forme d’un vaste ensemble de plans d’assurance-incendie Sanborn (PAI), des cartes produites par les compagnies minières dont les détails surpassent même les PAI, des dessins et des bleus. À l’ère du paternalisme corporatif et des pratiques de gestion scientifique, les sociétés minières ont également largement documenté la vie de leurs travailleurs et de leurs familles. L’équipe de KeTT a commencé la numérisation d’une richesse sans précédent de dossiers détaillés sur le logement de l’entreprise, les dossiers des employés et les dossiers de santé qui fournissent beaucoup plus d’informations que les données de recensement standard. Ceux-ci sont combinés avec les données décennales du recensement du Minnesota Population Center, les annuaires commerciaux et téléphoniques et les dossiers scolaires afin de donner un aperçu unique et détaillé de l’histoire d’une région entière jusqu’au niveau de l’individu au cours d’un siècle.

Le coeur du projet est le Copper Country Historical Spatial Data Infrastructure (CC-HSDI) (Infrastructure de données spatiales historiques du Pays du Cuivre), une nouvelle implémentation de SIGH de nouvelle génération conçue pour faciliter la recherche quantitative et qualitative tout en favorisant l’engagement du public avec l’histoire locale et le concept de SIGH lui-même. À l’aide d’ArcGIS Desktop, ArcGIS Server et d’une base de données géospatiales PostgreSQL, le CC-HSDI comprend  une série de cartes en réseau (map service) ESRI constituées de cartes géoréférencées ou de PAI divisés en une série de tranches de temps à peu près égales aux années de recensement (en plus des collections de cartes plus petites pour les autres années). La construction de ce service de carte a présenté un défi initial pour l’équipe de KeTT, car la taille de chaque service de carte (représentant une seule ville et une seule année) exigeait des dizaines de gigaoctets et nécessité la création d’un serveur dédié PostreSQL au Michigan Tech. L’expansion ultérieure de la HSDI nécessitera que ces services migrent vers une installation de serveur à échelle industrielle hors site (Amazon AWS) dans un avenir rapproché.

L’environnement historique de chaque tranche de temps construit dans le CC-HSDI est ensuite numérisé à la main à partir des cartes en réseau, ce qui donne lieu à plus de cent mille polygones d’empreinte immobilière (ainsi que des routes, des lignes ferroviaires et quelques autres éléments d’infrastructures). Ces fichiers SIG de polygones servent de point d’ancrage géographique pour toutes les données historiques non cartographiques du CC-HSDI que nous avons mentionnées précédemment et constituent « l’étape de l’environnement bâti » du HSDI (suivant le modèle de Lafreniere et Gilliland, 2015). Cette étape comprend non seulement l’empreinte du bâtiment elle-même, mais d’autres données pertinentes transcrites des PAI, y compris l’aménagement spatial, les adresses et un certain nombre d’histoires pour chaque bâtiment.

Liées à l’étape de l’environnement bâti, les bases de données géospatiales comprennent des sources non cartographiques comprenant les données de recensements, les répertoires d’entreprises, les annuaires téléphoniques et les dossiers d’entreprises et d’écoles. Ces enregistrements capturent l’environnement social de chaque tranche de temps avec des détails incroyables, comprenant par exemple la liste des élèves du primaire qui ont été vaccinés ou le profil médical des employés de l’entreprise minière. Associé aux données du recensement et aux données du répertoire des entreprises qui sont déjà des éléments de base de SIGH, cette « étape de l’environnement social » (selon Lafrenière et Gilliland, 2015) représente non seulement un pas en avant de la capacité des SIGH à contribuer à la recherche qualitative sur les environnements sociaux, mais fournit au public une multitude d’informations locales qui favorisent une connexion personnelle avec les SIGH.

The KeTT prototype web apps, developed in ArcGIS Online Web AppBuilder, allowed the team to gain valuable experience in developing requirements for the forthcoming full public launch of the KeTT Project.
Les applications web prototypes du projet KeTT développées dans ArcGIS Online Web AppBuilder ont permis à l’équipe d’acquérir une expérience précieuse dans le développement des exigences pour le prochain lancement public du projet complet de KeTT.

Sensibilisation et collaboration publiques: Le Keweenaw Time Traveler

Alors que CC-HSDI est un outil de recherche inestimable à part entière, le projet KeTT sert à faire découvrir au public une nouvelle façon de visualiser leurs environnements passés. Cela se fait grâce à l’utilisation d’applications Web. Chaque application représente une autre façon d’explorer ou de contribuer au SIGH. Le KeTT développe actuellement quatre applications Web différentes qui permettent au public d’interagir et de contribuer au HSDI. Ces applications Web fournissent à l’utilisateur des tâches allant des exercices d’interaction de carte historiques à faciliter la narration plus complexe :

  • Enregistrement de l’environnement construit avec le matériel de construction (en utilisant les codes de couleurs du plan d’assurance incendie)
  • Identifier et enregistrer le type d’utilisation général (structure d’habitation, commercial, institutionnel)
  • Transcrire un texte de carte descriptif pour les bâtiments individuels
  • Contribuer en fournissant des histoires personnelles et des souvenirs sur des endroits spécifiques sur les cartes historiques

Initialement, l’équipe a utilisé le Web Appbuilder de ArcGIS Online pour créer et tester ces applications pour le KeTT. Les applications ArcGIS en ligne sont une excellente ressource pour les chercheurs en SIGH cherchant à partager des données avec le public. Les chercheurs ayant peu ou pas de connaissance en programmation peuvent rapidement convertir des données SIG en applications Web personnalisables, accessibles au public et qui profitent de l’infrastructure dorsale robuste d’ArcGIS Online. Cependant, les grands ensembles de données matricielles peuvent devenir coûteux à partager de cette façon, car la mise en place d’outils d’analyse géospatiale consomment des crédits ESRI. Après avoir construit plusieurs prototypes, l’équipe de KeTT a également réalisé qu’ils voulaient plus de contrôle sur les interfaces de l’application et sur la logique de programmation sous-jacente que les options offertes par le Web AppBuilder. Cela impliquait l’embauche d’un programmeur et le développement d’applications Web personnalisées en version JavaScript qui utilisaient la carte ESRI et les services de fonctionnalité de CC-HSDI. Malgré cela, ArcGIS Online Web AppBuilder s’est révélé inestimable pour la création de prototypes d’applications et a permis à l’équipe de développer des idées plus claires sur l’apparence des applications Web finales.

Le projet GRACE

Le projet KeTT a mis l’accent sur la sensibilisation et la participation du public comme composante essentielle de la construction du SIGH et non comme une ultime étape de diffusion ou d’utilisation finale. Les applications web ont permis d’atteindre cet objectif. Le projet  GRACE de l’été dernier a servi d’exemple du potentiel du projet KeTT. Le projet G.R.A.C.E. (GIS Ressources and Applications for Career Education project) (Ressources SIG et Applications pour le projet d’éducation professionnelle) est une collaboration financée par la NSF impliquant Dr. Yichun Xie, PhD, professeur/ directeur au Institute of Geospatial Research and Education de Easter Michigan University, Dr. Don Lafreniere chez HESAL de MTU, l’Université virtuelle du Michigan ainsi que plusieurs organisations SIG professionnelles à l’échelle de l’État. Le financement permet de dispenser une formation pratique sur l’utilisation des SIG aux étudiants et aux enseignants des communautés économiquement désavantagées. L’été dernier, le projet GRACE s’est associé au Keweenaw National Historic Park pour offrir des activités au Pays du Cuivre. Les stagiaires recrutés dans les écoles secondaires locales ont rejoint le HESAL du MTU à Houghton, Michigan, pour numériser les principales parties de l’environnement bâti de KeTT à partir des plans d’assurance incendie de Sanborn. Au cours du stage, les étudiants de GRACE ont non seulement appris à acquérir des compétences en SIG, mais ont également exploré l’histoire de leur communauté locale à un niveau de détail auquel peu de personnes ont accès. À la fin du stage, les stagiaires ont utilisé StoryMaps d’ArcGIS Online pour partager des parties de leur histoire locale qu’ils ont trouvées les plus intéressantes pendant leur travail avec les membres du public. L’équipe de KeTT estime que le projet GRACE était un excellent moyen d’impliquer la communauté locale de manière à offrir des avantages réels et à générer de la publicité dans le processus.

 

The GRACE project took high school students into the lab and field, helping to build the Copper Country HSDI while also using it to explore the historical built environment of their local community and, ultimately, to share their experiences through public presentations.
Le projet GRACE a permis aux élèves du secondaire de travailler dans le laboratoire et sur le terrain, en aidant à construire le HSDI du Pays de Cuivre tout en l’utilisant pour  explorer l’environnement bâti historique de leur communauté locale et, en fin de compte, partager leurs expériences par le biais de présentations publiques.

Prochaines étapes

Bien que beaucoup ait été accompli jusqu’à présent, le projet KeTT commence tout juste à se prendre son envol. Nous prévoyons dévoiler le projet au public ce printemps en remplaçant les applications Web bêta actuelles sur le site Web du projet par des applications Web complétées et personnalisées qui permettent au public d’explorer, d’interagir avec et de contribuer au Keweenaw Time Traveler. La sortie des applications finales coïncidera avec une nouvelle saison des activités de sensibilisation de l’équipe KeTT en partenariat avec Keweenaw National Historic Park et Keweenaw Heritage Sites afin de sensibiliser le public au projet. En plus du projet GRACE en cours, nous proposons des kiosques à écran tactile personnalisés à de nombreux événements publics autour de Keweenaw qui permettent aux utilisateurs d’utiliser les applications Web KeTT avec l’aide des membres de l’équipe KeTT et des partenaires. Restez à l’écoute sur www.mapyourhistory.org!

Références

Gregory, I. N. et Geddes, A. (2014). Toward spatial humanities: Historical GIS and spatial history. Bloomington: Indiana University Press.

Jung, J.-K. et Elwood, S. (2010). Extending the Qualitative Capabilities of GIS: Computer-Aided Qualitative GIS. Transactions in GIS, 14, 1, 63-87.

Kwan, M.-P. et Ding, G. (2008). Geo-Narrative: Extending Geographic Information Systems for Narrative Analysis in Qualitative and Mixed-Method Research. The Professional Geographer, 60, 4, 443-465.

Lafreniere, D. et Gilliland, J. (2015). “All the World’s a Stage”: A GIS Framework for Recreating Personal Time-Space from Qualitative and Quantitative Sources. Transactions in GIS, 19, 2, 225-246.

Olson, S. et Thornton, P. A. (2011). Peopling the North American city: Montreal 1840-1900. Montreal: McGill-Queen’s University Press.

Donner une nouvelle vie aux anciennes données SIG historiques

Les avantages de la « longue traîne » des données des projets Ontario Historical County Map Project et Don Valley Historical Mapping Project

La plupart des universitaires qui ont écrit sur les SIG historiques ont discuté du coût élevé de la construction de projets SIGH (Gregory et Ell, 2007). La construction d’un projet SIG est un effort couteux. Cependant, peu ont mentionné les avantages de la nature continue ou de la durée prolongée de certains projets et des avantages à long terme des données issues des projets. Le Ontario Historical County Map Project (OCMP) et le Don Valley Historical Mapping Project (DVHMP) sont deux projets qui ont profité de la « longue traîne » de leur existence afin de continuer à développer et à exploiter des applications utiles ainsi que d’utiliser des données historiques construites depuis longtemps (ou en cours de construction).

Le OCMP a été conçu quelques années après la publication du célèbre Canadian County Atlas Project aux bibliothèques de l’Université McGill à la fin des années 1990. Les cartes de comté du XIXe siècle ont généralement été publiées plus tôt que les atlas de comté. Le projet Atlas se concentre uniquement sur les cartes liées et l’OCMP se concentre uniquement sur les cartes antérieures de grand format. Toutefois, comme le projet Atlas, le County Map Project vise principalement à permettre d’interroger les noms des occupants des terrains figurant sur les cartes et d’afficher les noms sur les images des cartes historiques.

Fortin 2017 3
Canadian Historical County Map Project résultat d’une recherche par nom dans la planche de la municipalité d’Etobicoke, York County Atlas, 1878

Bien que le projet de McGill n’utilise pas de technologie SIG pour afficher des informations sur les noms, il a profité de la technologie Web pour faire la mise en page des images des atlas et de la programmation PHP pour lier les emplacements d’images dans la base de données des noms des propriétaires fonciers. Le projet Atlas nous a certainement inspirés dans l’élaboration du Ontario Conunty Map Project.

Contrairement au projet Atlas, l’OHCMP a été un projet SIG dès le début. Cependant, comme pour le projet Atlas, nous voulions également veiller à ce que les utilisateurs du County Map Project puissent bénéficier de la technologie Web pour visualiser les cartes et les données SIG. Étant une base de données SIG, une nouvelle méthode de diffusion devait être utilisée.

Les tests préliminaires de la technologie Web étaient « pré-Google » et utilisaient ce qui est maintenant un logiciel archaïque de cartographie Web. Lors de notre première tentative en 2004, nous avons utilisé ArcIMS (Internet Map Server) d’Esri, mis à notre disposition dans le cadre de notre licence de campus avec Esri Canada. Nous avons chargé notre base de données entière dans ArcIMS qui, à l’époque, était composée uniquement des comtés de Waterloo et Brant. À notre surprise, nous avons pu construire un outil de requête sophistiqué et avons réussi à afficher les cartes de comtés numérisées et géoréférencées sur l’application en ligne.

 

Ontario Historical County Map Project rendered in Esri’s ArcIMS software
Ontario Historical County Map Project rendu dans le logiciel ArcIMS d’Esri

Tout en produisant des résultats relativement impressionnants pour l’époque (si quelqu’un était suffisamment patient pour attendre les résultats d’une requête ou d’un zoom in ou d’un zoom out), il était clair que cette configuration était moins idéale, car le logiciel était extrêmement difficile à installer, très lent à rendre les résultats et nous a donné des difficultés à trouver un espace serveur adéquat sur lequel installer en permanence le logiciel. En raison des limitations des logiciels disponibles, la partie du projet qui consistait à développer une carte Web avec les noms des occupants fonciers a été mise en veilleuse. Bien sûr, Google Maps a changé l’ensemble du paysage de la cartographie Web en 2005. Bien que beaucoup aient adopté Google Maps pour afficher leurs données sur le Web, nos tentatives ont été entravées par la grande taille de notre base de données des occupants. Alors que, à l’époque, MySQL était souvent utilisé pour travailler avec le PHP et Google API, la conversion de notre base de données géospatiale en une base de données MySQL aurait été un recul dans le développement SIG du projet.

D’autres tentatives plus récentes d’utilisation de la technologie de cartographie Web en 2013 incluaient également une configuration Mapserver avec OpenLayers et une base de données géospatiale PostgreSQL utilisant PostGIS. Bien que les données shapefile devaient être converties en PostGIS, cette configuration a au moins permis la maintenance de notre base de données dans un environnement SIG, contrairement à l’utilisation de MySQL. La carte Web qui en a résulté était très prometteuse, mais nécessitait un peu de codage et de manipulation. N’ayant aucun programmeur dans l’équipe ou aucun fonds pour en embaucher un, la programmation de l’application était limitée à un congé de recherche de six mois et aux rares journées tranquilles à la Map and Data Library. Sans un programmeur, il était clair qu’il ne s’agissait pas d’une solution idéale et qu’il faudrait des années pour terminer le projet.

Openlayers-Mapserver-PostGIS rendition of the Ontario Historical County Map Project
Openlayers-Mapserver-PostGIS, rendu du Ontario Historical County Map Project

Pendant de nombreuses années, j’ai ignoré ArcGIS Online que je considérais comme un projet très lourd d’Esri pour des projets moins ambitieux. Je me demandais comment on pouvait construire un outil en ligne avec des fonctionnalités SIG et amener les gens à s’y intégrer. Cependant, sa popularité a grandi tellement parmi nos utilisateurs de l’Université de Toronto que j’ai finalement eu besoin d’apprendre à l’utiliser pour pouvoir offrir du support technique. Quelle meilleure façon de m’enseigner comment utiliser ArcGIS Online que d’y verser les données du projet County Map Project? À ma grande surprise, ArcGIS Online n’était pas seulement amusant et plein de fonctionnalités en SIG et cartographie Web, il a également implanté l’application Web AppBuilder. Outre des dizaines de modèles StoryMaps, Web AppBuilder vous permet de rendre vos données SIG dans une interface Web où vous pouvez ajouter des widgets personnalisables qui fonctionnent très bien, même dans les navigateurs mobiles. Être capable d’interroger ou filtrer les 80 000 noms de notre base de données a été un critère clé pour l’adoption de toute technologie Web pour le projet. ArcGIS Online répond à ce critère fondamental, et a également permis le rendu d’images de haute résolution des cartes de comté numérisées. La facilité d’utilisation et la personnalisation des applications Web sans programmation sont également de bons points de vente. D’autres widgets amusants et utiles incluent l’utilisation de lignes de temps animées des données et d’un outil de navigation qui permet de visualiser deux ensembles de données l’une par-dessus l’autre et de glisser une barre d’outils pour basculer entre les affichages.

ArcGIS Online version of the Ontario Historical County Map Project with Querying tool display
Version ArcGIS Online du Ontario Historical County Map Project avec l’affichage de l’outil de recherche

Adopter ArcGIS Online en tant qu’outil de cartographie Web a permis au projet d’être présenté au public où les utilisateurs peuvent effectivement profiter des données construites au cours des 15 dernières années. Je n’ai jamais pensé que nous aurions une solution de cartographie Web avant de terminer la base de données, mais dans l’ensemble, je suis très content de la plupart des fonctionnalités de l’application Web à ce stade, car notre base de données continue de croître et nous continuons à compiler plus de noms de propriétaires fonciers à partir des cartes de comté historiques. Fait intéressant, pendant l’écriture de ce billet, j’ai reçu trois messages sur le projet et des demandes d’informations supplémentaires auprès des utilisateurs du site de County Maps. Sans mettre nos données à disposition de cette manière, je doute que notre projet ait attiré tant d’attention.

Inspiré par notre succès avec l’outil de création d’applications Web, j’ai décidé de créer une application pour le DVHMP et j’ai constaté que les données que nous avions construites il y a plus de sept ans ont vraiment pris vie sur le Web. Être capable d’interroger les données et de rendre les données de polygone et de point ensemble dans une vue sur le Web est motivant.

ArcGIS online n’est évidemment pas le seul outil qui a profité de la cartographie web et des avancées de l’informatique « en nuage » pour permettre aux utilisateurs de créer leurs propres applications de cartographie web. Les produits tels que Mapbox augmentent également en popularité en raison de leur facilité d’utilisation, de leurs fonctionnalités puissantes et personnalisables ainsi que de l’attrait du produit cartographique final.

La cartographie Web existe depuis les années 1990, mais avec de nouvelles technologies avancées de cartographie Web comme ArcGIS online et Mapbox, il est peut-être temps pour de nombreux autres ensembles de données SIGH inactifs ou longtemps oubliés d’être retirés des disques durs et des clés USB et leur redonner une nouvelle vie en les affichant dans des cartes Web créées facilement. Je suis ravi de penser à voir éventuellement les données de Montréal Avenir du Passé, par exemple, rendues disponibles en les affichant sur une carte Web pour que tout le monde puisse interagir avec elles.

Le Partenariat canadien SIGH étudie de nombreux outils de cartographie Web et des méthodes de visualisation. Nous travaillons également avec Esri Canada, dans le cadre du projet GeoHist, pour fournir des exigences SIGH spécifiques aux outils de cartographie en ligne. Avec les composants puissants déjà disponibles dans ArcGIS online, Mapbox et d’autres outils de cartographie web, l’avenir de la cartographie web pour les SIGH est très intéressant et accessible à toute personne intéressée à les développer sans avoir à coder.

Références :

Gregory, Ian., et Paul S. Ell. Historical GIS: Technologies, Methodologies, and Scholarship. New York: Cambridge University Press, 2007.

Comment retrouver et relier toute cette information géohistorique?

Le volume de données géohistoriques disponible sur le web et entreposé dans différentes bases de données augmente rapidement alors que le tournant géospatial prend de l’ampleur et que les outils de cartographie en ligne devienne plus accessibles. Les cartes historiques peuvent être localisées avec un bounding box ou géoréférencées avec précision. Les photographies aériennes sont assemblées et géoréférencées pour permettre l’analyse d’une région ou la localisation d’une planche particulière. Les cartes statiques, interactives ou animées sont de plus en plus utilisées pour visualiser des phénomènes qui ont eu un impact sur l’histoire à différentes échelles : locale (Don Valley Historical Mapping Project), régionale (Carte de l’impact de la peste noire sur l’Angleterre médiévale), nationale (American Panorama. An Atlas of United States History), continentale (Mapping the Republic of Letters), trans-atlantique (The Trans-Atlantic Slave Trade Database) ou mondiale (Time-Lapse Map of Every Nuclear Explosion, 1945-1998).

Face à ces masses de données, les chercheurs ne tente pas seulement de trouver une aiguille dans une botte de foin. Ils doivent retrouver plusieurs aiguilles réparties à travers plusieurs bottes de foin. Plusieurs initiatives ont été lancées, incluant par cette équipe, pour développer des solutions qui amélioreraient l’accessibilité aux données géohistoriques. Les portails sont généralement perçus comme une solution qui permet de rassembler les données relatives à un lieu ou aux intérêts d’un groupe ou d’une institution. Consciemment ou non, ces portails sont aussi conçus pour mettre en valeur le travail d’une groupe ou d’une institution. Nous aurons besoin de portails comme infrastructure permettant d’héberger et de distribuer les données géospatiales. Mais ils ne peuvent pas, seuls, résoudre les problèmes de découverte de données, d’ouverture et d’interopérabilité.

Selon les compétences des développeurs en optimisation du portail pour les moteurs de recherche, un portail sera plus ou moins facile à retrouver sur le web. L’usager aboutira généralement sur la page d’accueil du portail de devra ensuite utiliser les outils spécifiques au portail pour retrouver le ou les items pertinents pour sa recherche. Certains systèmes, tels que GeoIndex+, associent la recherche par facettes à une vue cartographique pour faciliter la découverte de données. D’autres s’en remettent encore à des outils de recherche découlant d’anciens catalogues.

Que les données souhaitées puissent être retracées ou non, elles ne seront peut-être pas disponible pour le téléchargement. Hormis les enjeux de licences commerciales, plusieurs chercheurs sont encore réticents à rendre leurs données disponibles pour téléchargement, un enjeu pour un autre billet. Les différents paliers de gouvernement rendent graduellement leurs données disponibles gratuitement, mais il est encore possible qu’un chercheur finisse par numériser et géoréférencer des données qui existent déjà en ce format. L’utilisation d’un format de fichier incompatible avec le logiciel préféré du chercheur devient alors un inconvénient mineur.

Même lorsque les développeurs d’un portail ont les meilleurs intentions pour rendre les données disponibles et téléchargeables, le manque d’interopérabilité des systèmes rend les recherches trans-portail difficiles à moins d’ouvrir des API ou de rendre les données disponibles dans un format ouvert et lié. Bien que les API pourraient résoudre les problèmes immédiats, il resterait à résoudre des problèmes à plus long terme de sécurité, d’entretien et de renouvellement des systèmes. Je mettrai donc l’accent sur les données ouvertes et liées en tant que solution à long terme pour ce problème.

Les données liées, ou le web des données « est une initiative du W3C (Consortium World Wide Web) visant à favoriser la publication de données structurées sur le Web, non pas sous la forme de silos de données isolés les uns des autres, mais en les reliant entre elles pour constituer un réseau global d’informations. Il s’appuie sur les standards du Web, tels que HTTP et URI – mais plutôt qu’utiliser ces standards uniquement pour faciliter la navigation par les êtres humains, le Web des données les étend pour partager l’information également entre machines. Cela permet d’interroger automatiquement les données, quels que soient leurs lieux de stockage, et sans avoir à les dupliquer. » [Source] Ce standard du W3C est à la base du web sémantique tel que défini par Tim Berners-Lee.

Les données liées reposent sur le Resource Description Framework (RDF), lequel utilise une grammaire sujet → prédicat → objet pour définir des déclarations à propos des ressources. Ces triplets, qui peuvent aussi être conçus comme des structure entité → attribut → valeur (le document X → est une → carte) peuvent être lus par les machines et utilisent des Uniform Resource Identifiers (URIs) pour relier les différents éléments. Les données liées sont déjà utilisées pour rendre l’information disponible et connectée dans des projets tels que DBpedia.

Les structures de données présentées en tant que déclarations rdf sont définies par des ontologies. Le Spatial Data on the Web Working Group a été mis sur pied par le W3C afin de

  • to determine how spatial information can best be integrated with other data on the Web;
  • to determine how machines and people can discover that different facts in different datasets relate to the same place, especially when ‘place’ is expressed in different ways and at different levels of granularity;
  • to identify and assess existing methods and tools and then create a set of best practices for their use;
    where desirable, to complete the standardization of informal technologies already in widespread use.
    [SDWWG Mission Statement]

Une telle initiative offrira les outils et l’infrastructure à partir de laquelle nous pourront rendre les données géohistoriques découvrables et accessibles.

Malheureusement, les données liées et ouvertes ne sont pas simple à mettre sur pied. Des ontologies concurrentes pourraient émerger, ce qui limiterait l’interopérabilité à moins de définir des équivalences. Certaines institutions insisteront pour définir leurs propres URIs, pour les toponymes par exemple, sans les reliées à d’autres listes d’autorité, recréant ainsi les silos que nous souhaitons éviter. Plusieurs parties prenantes devront ouvrir et offrir leurs données de recherche en triplets rdf pour que le web de données géohistoriques puisse émerger, comme c’est déjà le cas avec DBpedia, Geonames et le World Factbook. Conçu comme une infrastructure, les données ouvertes et liées n’ont pas un très grand effet « wow » qui apporterait de la visibilité et des investissements. Un projet pilote avec une vitrine sophistiquée sera nécessaire pour que les gens comprennent le potentiel des données ouvertes et liées et investissent les ressources nécessaires pour publier les données géohistoriques en triplets rdf.

Certains enjeux devront être résolus, dont l’approbation d’une ontologie standard ou d’un ensemble d’ontologies compatibles. Le SDWWG met de l’avant la compatibilité avec les ontologies supérieures plutôt que la dépendance sur une approche particulière des données liées. [SDWWG Best Practices Statement]. Nous devons aussi nous attendre à ce que différentes équipes publient leurs données à divers niveaux de granularité. Certains fourniront au minimum les métadonnées qui permettront d’indiquer qu’un jeu de données comprend de l’information sociale et économique à propos de Montréal en 1825 alors qu’un autre pourrait publier chaque donnée individuelle des maisonnées. Si on se penche sur les enjeux de la carrière des chercheurs, comment ce type de publication sera-t-il reconnu pour l’embauche, la promotion ou l’obtention de subventions? Le Collaborative for Historical Information and Analysis  a étudié les pratiques des dépôts de données qui pourraient être utiles alors que nous avançons vers les données ouvertes et liées. Enfin, comment signalerons-nous des données qui sont peu recommandables pour la recherche académique? Nous aurons à définir un mécanisme d’évaluation par les pairs pour un monde de données ouvertes et liées.

En ce moment, les questions sont plus nombreuses que les réponses, mais les données ouvertes et liées offrent une solution à long terme pour la découverte et l’accès. Une telle solution devrait être intégrée dans la conception de portails à l’avenir.

Pour aller plus loin, le SDWWG énumère quelques publications et présentations sur le sujet. L’ouvrage de Catherine Dolbear et Glen Hart, Linked Data: A Geographic Perspective (CRC Press, 2013) offre aussi une approche pour l’utilisation des données liées dans une perspective géographique. Toute recherche sur les données liées ou le web sémantique donnera aussi plusieurs résultats de lectures utiles pour se lancer dans l’aventure. Pour les historiens, le mémoire de maîtrise de Philippe Michon, « Vers une nouvelle architecture de l’information historique : L’impact du Web sémantique sur l’organisation du Répertoire du patrimoine culturel du Québec », est fortement recommandé.

Léon Robichaud
Professeur agrégé
Département d’histoire
Université de Sherbrooke

L’accès aux limites numérisées des recensements historiques est maintenant plus facile!

Trouver et cartographier les données historiques du recensement peut être un peu difficile. Statistique Canada rend les données disponibles pour les recensements de 2011, 2006, 2001 et 1996 avec quelques profils depuis 1991. Pour les fichiers des limites, seules les données recensements de 2011, 2006 et 2001 sont disponibles en ligne. Ils ne donnent pas accès aux recensements antérieurs.

Il y a des données de recensements et des fichiers de limites disponibles par le biais du programme d’Initiative de démocratisation des données (IDD), un consortium national composé d’universités qui se sont rassemblées dans le milieu des années 1990 pour payer les coûts nécessaires pour accéder aux données de Statistique Canada, à savoir la Collection de fichiers de microdonnées à grande diffusion (FMGD). Une partie de l’IDD comprend l’accès aux tables de recensement plus ancien et aux fichiers des limites, y compris les secteurs de recensement, les aires de diffusion / secteur de dénombrement, les régions métropolitaines de recensement, les divisions et les subdivisions de recensement, avec des couvertures de limites qui remontent à 1971. Ces fichiers de limites représentent quelques une des plus anciennes limites numérisées produites au Canada et sont toujours utilisés par les chercheurs aujourd’hui. Les données ont été produites à la fois en anglais et en français et les fichiers sont stockés dans une variété de formats SIG et non-SIG.

Aujourd’hui, l’accès à la collection est généralement médiatisée par la bibliothèque des institutions abonnées au IDD, certaines fournissant des liens vers les fichiers de données en ligne, mais la plupart ont seulement accès via un serveur local en utilisant une connexion FTP.  Puisque les données ne sont pas disponibles en ligne publiquement, cela empêche les gens qui font des recherches sur Google de retrouver les fichiers des limites de recensement. En outre, pour certains recensements, les données partiales sont stockées en format texte ASCII ou en format d’échange exclusif ESRI E00. Cela représente des défis pour l’utilisation dans les SIG actuels et le chargement en géoportails ouverts.

En Ontario, le Scholars Portal et l’Ontario Council of University Libraries (OCUL) [Conseil ontarien des bibliothèques universitaires], ont lancé un projet d’un an pour recueillir et convertir tous les fichiers des limites numériques de recensement existant, incluant la collection du IDD et d’autres limites du recensement numérisées au fil des ans par les bibliothèques universitaires partout au Canada. Le projet rendra les données et la documentation disponibles ouvertement dans un géoportail interactif – Scholars GeoPortal (http://geo.scholarsportal.info). L’accès à cette importante collection de SIG historique sera grandement amélioré et il est à espérer qu’en rendant ces collections disponibles au public, les données seront partagées et réutilisées de manière plus efficace, réduisant ainsi la duplication pour tous les chercheurs.

Voici un aperçu des recensements dont nous avons presque terminé la conversion et le chargement, y compris la création des métadonnées selon la norme ISO 19115 – North American Profile. (Certaines de ces données ont été réutilisées pour d’autres projets nationaux incluant l’Infrastructure de recherche sur le Canada au 20e siècle (IRCS), fichiers des limites SIG) :

2011 – Statistique Canada
2006 – Statistique Canada
2001 – Statistique Canada, IDD
1996 – Statistique Canada, IDD
1991 – Statistique Canada, IDD
1986 – Statistique Canada, IDD
1981 – Statistique Canada, IDD et Map and Data Library, University of Toronto Libraries
1976 – Statistique Canada, IDD *(seuls les fichiers de points sont disponibles)
1971 – Statistique Canada, IDD et Map and Data Library, University of Toronto Libraries
1961 – Atlas historique du Canada (GIS and Cartography Office, Department of Geography and Planning, University of Toronto)
1951University of British Columbia Libraries et IRCS (University of Alberta Libraries)
1941 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1931 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1921 – IRCS (University of Alberta Libraries)
1911 – IRCS (University of Alberta Libraries)

Pour voir les progrès, vous pouvez facilement accéder aux limites numérisées en allant directement sur le portail.

Dans un avenir rapproché, nous prévoyons de faire l’inventaire des limites du recensement qui sont disponibles afin que les lacunes soient comblées par la communauté et par ceux qui sont intéressés à faire du travail national de numérisation et de géoréférencement pour cette importante collection de recensements historiques.

Pour toutes questions et de plus amples informations, s’il vous plaît contactez-moi au
amber.leahey@utoronto.ca

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Je tiens à souligner les efforts continus des bibliothèques universitaires pour leur capacité à gérer et archiver les données de recensements, les cartes des limites et les SIG. Ces données sont vraiment importantes pour les chercheurs et les historiens et l’accès à ces collections ne serait pas possible aujourd’hui sans ces efforts. Je voudrais remercier les contributions des universités, organisations et individus suivants :

Vince Gray, Western University Libraries
Eva Dodsworth, University of Waterloo Libraries
Marcel Fortin, University of Toronto Libraries
Leanne Trimble, University of Toronto Libraries
et
University of Alberta Libraries
University of British Columbia Libraries
Initiative de démocratisation des données, Statistique Canada

Et à Jeff Allen, notre assistant de recherche à l’University of Toronto Libraries et Scholars Portal qui a travaillé sans relâche sur ce projet depuis presque un an maintenant…

Merci beaucoup,

Amber Leahey
Bibliothécaire de données géospatiales
Scholars Portal, Ontario Council of University Libraries
amber.leahey@utoronto.ca