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    Plan

    Plan détaillé Texte intégral Un SIG pour une cartographie de données statistiques Construction du SIG Cartographie des données Cartes, écoles et territoires Conclusion et perspectives Bibliographie Auteur

    L’enseignement scolaire en milieu rural et montagnard. Tome 6

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    B.2. Intérêts et limites de la réalisation d’un SIG à partir de données statistiques issues de l’enquête OET-OER 1999-2007

    Sandrine Alinat

    p. 79-90

    Texte intégral Un SIG pour une cartographie de données statistiques Des cartes pour comprendre des territoiresDes tableaux ou graphes aux cartesUn SIG pour trier, structurer, croiser les donnéesLe SIG, un outil d’analyse spatiale Construction du SIG Appropriation de la problématique et identification des hypothèses : des cartes pour démontrer les effets du territoire sur la scolaritéCollecte et tri des donnéesStructuration de la base de données SIGDes fichiers de métadonnéesDes schémas entités-relations Cartographie des données Cartes, écoles et territoires Conclusion et perspectives Bibliographie Bibliographie Auteur

    Texte intégral

    1 L’observatoire de l’OER cumule, depuis 1999, une série de données issues d’enquêtes, traitées essentiellement, avec des méthodes statistiques. Des représentations cartographiques de ces données visent à illustrer les premiers résultats statistiques extraits d’articles ou travaux publiés. Un des enjeux de la réalisation d’une série de cartes est également d’identifier de nouveaux facteurs spatiaux et corrélations entre écoles et territoires par le croisement ou la superposition de données sociales avec des données spatiales. La démarche s’appuie sur la mise en place d’un système d’information géographique (SIG) à partir d’un certain nombre de données choisies et qualifiées comme localisables et qui peuvent, par hypothèse, apporter des éléments constitutifs sur la réflexion concernant les inégalités scolaires en milieu rural. Ce chapitre présentera d’une part, la méthodologie de la réalisation d’un SIG pour une cartographie de données sur l’éducation scolaire et d’autre part, les interprétations qui en découlent, en relation avec les espaces géographiques que sont les territoires ruraux.

    Un SIG pour une cartographie de données statistiques

    Des cartes pour comprendre des territoires

    2La cartographie est une représentation graphique du monde réel qui permet au lecteur d’identifier et de comprendre la localisation des objets ou des phénomènes spatiaux dont la forme graphique est réalisée à partir de codifications spécifiques aux règles de la sémiologie graphique. La carte est une forme de représentations spatiales de l’information géographique quelque soit leur nature, photographies aériennes, images satellitaires, données chiffrées ou textuelles, plus spécifiquement, toutes informations localisées à la surface de la Terre. Les cartes expriment et transmettent des connaissances relatives à l’espace terrestre, à la géolocalisation de données environnementales ou socio-politico économiques, à l’identification de dynamiques territoriales en général. Elles contribuent ainsi à informer, à éclairer des choix et des prises de décisions.

    3Les cartes issues de données d’effectifs ou statistiques sont des cartes dites « thématiques », elles décrivent un thème spécifique, lié à une science ou à une activité donnée (géologie, végétation, population, environnement, effets sociaux, etc.). Les cartes peuvent présenter une large gamme de thématiques, la flexibilité de ses formes les rend aisément utilisables. Un des objectifs de ces cartes thématiques est de représenter graphiquement des phénomènes simples ou complexes combinant plusieurs indicateurs statistiques, contrairement aux cartes topographiques qui consistent à décrire la surface terrestre en localisant de manière exhaustive tous les objets physiques habituellement visibles. Deux types d’applicabilité sont discernables dans les cartes : la carte descriptive qui localise des objets aux variables quantitatives ou qualitatives et la carte comme outil d’analyse spatiale qui met en évidence des phénomènes géographiques (évolutions démographiques ou d’occupations des sols, etc.). Le choix des méthodes de conception est effectué en fonction des types et de la forme des données accessibles, du niveau d’échelle spatiale à cartographier et de la performance des outils informatiques mis à disposition. La carte s’avère être, à la fois, une source d´informations permettant de saisir des données localisées, un outil révélateur de structures sous-jacentes, et enfin, un canal de communication visant à « montrer ». La carte est une médiation sur l’espace géographique offerte au lecteur.

    4Lire une carte dans son ensemble, de façon synoptique, permet de saisir la structure globale de l’espace géographique représenté et d’en extraire l’information recherchée. Les données éparses ou de détails apparaissent dans un second temps. La lecture de la carte permet d’interpréter les phénomènes spatiaux représentés et d’émettre ainsi des hypothèses. Deux méthodes sont principalement utilisées : la comparaison de cartes chronologiques et la méthode inductive ayant recours à des connaissances pré-existantes, ce qui amène aussi à comparer les cartes thématiques. En ce sens, la cartographie est bien au cœur de la prise en compte de la dimension spatiale des activités sociales ou environnementales.

    Des tableaux ou graphes aux cartes

    5La cartographie intervient en complément de représentations de données sous forme de tableaux ou de graphes dès que les données peuvent être spatialisables. L’individu au sens statistique du terme peut être associé à une unité spatiale (ou unité géographique). En effet, la cartographie s’avère être le principal mode de représentation de la statistique spatiale, elle permet notamment de montrer la répartition spatiale de valeurs numériques calculées ou observées par unités. Les tableaux statistiques ou les graphes qui offrent une représentation synthétique des tableaux, ne suffisent pas pour spatialiser l’information. La carte apparaît comme un mode de représentation complémentaire dès lors que les tableaux de données soumis à l’analyse présentent d’une part, en ligne des unités spatiales et d’autre part, en colonne des variables. L’individu au sens statistique du terme représente une unité spatiale sans la prise en compte de sa localisation. La forme de l’unité spatiale est représentée soit par une forme vectorielle surfacique, linéaire ou ponctuelle (par exemple, une commune, un quartier, une parcelle, une route, une école), soit par des pixels en format raster. L’individu possède des caractères propres auxquels sont attribuées des variables (quantitatives ou qualitatives) sous une forme de données numériques ou textuelles.

    Un SIG pour trier, structurer, croiser les données

    6Les systèmes d’information géographique (S.I.G.) peuvent être définis comme un mode de gestion de bases de données géographiques sous forme de tableurs intégrés à un système de données afin de permettre leurs mises en relation. La représentation cartographique est uniquement un résultat de superpositions, de croisements, de mises en relations spatiales d’objets géographiques de diverses natures (objets surfaciques, linéaires ou ponctuels). La notion du système d’information géographique, issue d’un croisement entre informatique, mathématique et géographie, a pour finalité d’utiliser la capacité massive des calculs des ordinateurs pour saisir, stocker, organiser, gérer, traiter, multiplier, analyser, représenter et diffuser l’information spatiale de toute nature. En géographie, les SIG présentent la capacité de traiter conjointement plusieurs aspects d’un même espace, d’en expliciter les relations, les organisations spatiales entre les objets géographiques. L’analyse spatiale de données spatiales par des méthodes statistiques ou mathématiques fonde les SIG. Les données géographiques, une fois interprétées, deviennent de l’information qui contribue à la construction de la connaissance.

    7Un système d’information devient un système d’information géographique dès lors que l’ensemble des informations est en relation avec un espace géographique. L’information géographique peut être définie comme une information relative à un objet géographique ou à un phénomène du monde terrestre, doté d’un attribut de positionnement sur la surface terrestre et associé à diverses données : données descriptives (nature de l’objet géographique, aspect, diverses caractéristiques, surface, etc.), données sur la forme de l’objet. Par exemple, l’information géographique associée à une route se caractérise par sa localisation géoréférencée (latitude, longitude), son nom (ex. D20), sa longueur, son nombre de voies, son revêtement (bitume, empierrage), sa forme d’une route peut être un objet géographique linéaire. Les données descriptives sont appelées aussi attributs ou encore données sémantiques, tandis que les données concernant la forme sont appelées données géométriques. Par ailleurs, les SIG sont avant tout des systèmes informatiques de gestion de bases de données associées à des unités spatiales définies pour la saisie, le stockage, l’extraction, l’interrogation, l’analyse et l’affichage de ces données localisées. Les SIG sont une forme de plans de données numérisées de différentes sources et d’objets géographiques superposables. Les SIG offrent donc la possibilité d’effectuer automatiquement un nombre important de calculs et de croisements complexes.

    Le SIG, un outil d’analyse spatiale

    8Les outils d’analyse spatiale qu’offrent les SIG, ont la capacité, outre de localiser l’information, de croiser, superposer, mesurer, comparer une infinité de données géoréférencées. C’est ainsi que le recours aux SIG peut être essentiel dans l’analyse des processus territoriaux. « La mise en œuvre concrète des méthodes de l’analyse spatiale a été grandement facilitée au cours des dernières années par le développement des systèmes d’information géographique. » (D. Pumain et al., 2001). L’étude des formes, dimensions, densités, des répétitions, conduit à une analyse quantitative des fragmentations de divers types (linéaire, insulaire, diffuse ou massive) des objets géographiques et permet de déduire les phénomènes de diffusion, concentration, agrégation… Les analyses spatiales mettent en évidence des régularités spatiales qui permettent d’étayer des hypothèses, d’interpréter les informations issues des SIG. Les modes d’exploitation de données (gestion, sélection, requêtes, édition, etc.) sont les fonctionnalités majeures des SIG. Un tel système permet de raisonner alternativement entre les tableurs des données et leurs représentations graphiques (celles des objets géographiques) qui fonctionnent de manière interactive. Les outils SIG découlent de l’ingéniosité d’associer des bases de tableurs à des entités géographiques géoréférencées afin d’être cartographiables. Cependant, les SIG n’intègrent bien que des informations préalablement organisées et ne permettent pas de formaliser les problèmes pour construire les objets d’étude. L’usage et les forces d’un SIG relèvent avant tout de la qualité des traitements effectués sur les données et également des raisonnements construits associés. Un traitement d’information entraîne peu ou prou une transformation de l’information qui peut être définie par son type en entrée, la transformation, et enfin, son type restitué en sortie. Les SIG ont permis « non seulement de considérer l’espace comme un support et de visualiser les structures produites, mais aussi d’intégrer l’espace comme une variable active et de raisonner des organisations ». (J-P. Cheylan et al. 1994, p. 288).

    9L’information géographique se prête particulièrement bien à une représentation cartographique dès lors que les objets et les phénomènes sont situés dans un repère général et homogène, avec une vue d’ensemble de leur implantation sur le terrain. La carte apparaît ainsi comme une forme intermédiaire et optimale de représentation de l’information géographique, avec un équilibre entre les données sémantiques et géométriques. La géomatique est bien un outil de construction de cartes analytiques permettant d’afficher les interactions spatiales et d’identifier des dynamiques territoriales.

    Construction du SIG

    Appropriation de la problématique et identification des hypothèses : des cartes pour démontrer les effets du territoire sur la scolarité

    10Le processus de conceptions de cartes se construit à partir d’éléments de réponses à des questions clés qui cadrent l’objet et les enjeux des cartes à produire : qui dit quoi, à qui, par quel canal et avec quels effets ? Il est indispensable d’identifier les informations à représenter, le public-lecteur concerné et ce qu’il doit en retenir, les objectifs de la carte produite et sa perception afin de la valider. La construction du système d’information géographique s’organise en plusieurs étapes notamment celle de la définition de la problématique géographique qui aide à identifier les données qualitatives et quantitatives à traiter, le choix des méthodes de traitement et d’analyse des données, et enfin, les restitutions cartographiques pour des interprétations géographiques. Les étapes de conception des cartes peuvent se résumer par les étapes suivantes : collecte de l’ensemble des données : les données sont extraites de la base Pragma et de l’INSEE ; tri des données exploitables et homogénéisation de la structure des tables : seules les données pouvant être associées à une unité spatiale et valables pour un traitement sans erreur sont exploitées ; conception d’un schéma entités-relations : descriptif des variables attributaires et des relations entre les tables, mise en évidence des types de données ; construction d’hypothèses sur les corrélations entre les différentes variables : appropriation du sujet ; traitements SIG et analyses spatiales (calculs, superposition, croisements des données) ; représentations cartographiques (sémiologie graphique, mise en page) ; et enfin, analyse et évaluation des résultats cartographiques.

    11La réalisation cartographique consiste à réaliser une série de cartes, a priori et donc par hypothèse démonstratives des informations explicatives et constitutives d’un élément de réponse à la problématique posée. Après avoir recueilli tout un ensemble de données, il est nécessaire d’identifier celles qui seraient les plus pertinentes dans l’analyse. La définition de la thématique et de l’espace étudié s’appuie sur des propositions d’hypothèses et sur une définition d’une problématique centrale et secondaire. Qui sont ces élèves ? Pourquoi ont-ils des parcours scolaires diversifiés ? Combien sont-ils ? Où vont-ils ? Quelles sont les conséquences sur les écoles rurales ? Quel est l’impact de leur territoire en milieu rural sur leurs parcours scolaires ? Peut-on identifier des parcours scolaire en fonction des caractéristiques rurales de ces territoires ? Les représentations cartographiques localisent et permettent de visualiser les répartitions spatiales des données sociales et géographiques. Dans ce sens, elles visent à comprendre d’une part, l’organisation socio-économique de ces territoires ruraux, identifier des potentielles relations entre les parcours scolaires des élèves et leur territoire, et, d’autre part, les processus en jeu dans ces relations entre les espaces ruraux et les sociétés qui les animent.

    Collecte et tri des données

    12Parmi les données collectées issues de la base Pragma (plus de 400 fichiers tableurs), seule une part des données s’avère exploitable pour des représentations cartographiques. Les fichiers tableurs exploitables se présentent sous la forme de tableaux à deux entrées, avec en ligne, les individus qui sont les écoles primaires enquêtées et en colonne, les variables correspondant en partie aux modalités de réponses pour chacune des questions (en effectif brut des élèves ayant répondu à telle réponse). Une partie des données avait pour individu un élève, or celui-ci, doit être localisé pour être cartographié, il devient alors associé à une école. Pour cela, un calcul de la somme des réponses des élèves appartenant à la même école permet d’intégrer toute donnée relative à chacun des élèves. Ci-dessous est présentée, en exemple, la structure d’un tableau issu de l’extraction de la base Pragma qui pourrait être intitulé « Nombre de réponses pour la question X par école ».

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    13Par ailleurs, un tri est effectué pour respecter un nombre d’individu identique pour chacune des tables. Le nombre d’écoles enquêtées est supposé être identique pour l’ensemble de l’enquête or des fichiers tableurs présentaient des différents nombres d’individus (nombre d’écoles) ou noms d’individus (des écoles différentes). Concernant les cartes du département des Alpes-de-Haute-Provence (04), le traitement des données est effectué sur des fichiers, issus des questionnaires de CM2 et au collège (5e et 3e), contenant respectivement 32 et 30 individus. Les écoles sans réponse pour chacune des questions ont été supprimées de la base afin de ne pas fausser les analyses statistiques. D’autre part, les fichiers tableurs des collèges enquêtés ont été écartés car trop peu nombreux, ils ne permettent pas d’obtenir des résultats significatifs. Diverses erreurs au cours de leur lecture et traitements sont corrigées au fil de la construction de la base (erreurs d’orthographe, d’identifiants uniques, de coordonnées géographiques, de confusion entre 5ème et 3ème, etc.).

    14De nombreuses données de l’INSEE en libre accès ont également été extraites notamment pour attribuer des valeurs aux fonds communaux à chacun des départements de l’étude, et ainsi, mieux comprendre la structure des territoires et en saisir leur impact sur l’éducation scolaire. Les données recueillies relèvent de données socio-économiques issues des recensements de population (nombre d’habitants, l’évolution démographique depuis 1999, la moyenne d’âge des populations, la part d’emploi par secteur économique, la part des taux de chômeurs, etc.) ou encore de données issue la typologie du Zonage en Aire Urbaine et son complément rural « R » (ZAUER) de 1998 (élaborée en partenariat avec l’INRA), en vigueur au moment des enquêtes et utilisée dans les traitements statistiques effectués. Les données de la typologie ZAUER est accessible sur demande individuelle auprès de l’INSEE, ce qui a permis d’obtenir les informations pour la totalité des communes ou des départements étudiés et non uniquement des communes concernées par au moins une école enquêtée. D’autres données ont été élaborées à partir de sources diverses, telle que les données Géofla de l’IGN ainsi que la base ‘Alti’ pour les altitudes, le site internet Viamichelin pour les distances en kilomètres et en temps, la classification des communes en zone de montagne par la DATAR, etc.

    Structuration de la base de données SIG

    15Les données collectées qui sont des individus dans le sens statistique du terme, doivent pour être cartographiées, être dotées d’une forme spatiale. Ces individus deviennent alors des unités spatiales ou objets géographiques. Les données extraites à l’origine sont classées par école et non par élève localisé. Ainsi, les objets géographiques de ce SIG sont, d’une part, les fonds communaux de forme surfacique (polygone) pour les données au niveau communal, et, d’autre part, les écoles primaires de forme ponctuelle (point) pour les données de sources Pragma.

    16Du fait que les questionnaires suivent les mêmes élèves depuis le CM2 jusqu’au lycée, l’implantation géographique choisie est l’école primaire d’origine du CM2 de l’élève enquêté. Pour les questionnaires effectués aux collèges et aux lycées, les résultats et les cartes doivent être interprétés comme étant les réponses issues de collégiens ou lycéens et rapportées à leur école primaire d’origine. Par exemple, la situation des lycéens enquêtés en 2006 est détaillée par le nombre de lycéens concernés par modalité selon l’école primaire d’origine. La situation distingue les élèves en terminale « à l’heure » (qui n’ont pas redoublé) ou encore les cursus suivis (filières générale ou technologique). Ainsi, dans cet exemple, l’interprétation peut se traduire par « En 2006, parmi les 12 élèves enquêtés en 1999, issus de l’école primaire « Alp1 » deux sont en terminales technologique, un en première S, un en BEP, etc. ». Par ailleurs, la diversité des contenus parmi les données Pragma a nécessité la mise en place d’une nouvelle structure pour une plus grande homogénéité. L’homogénéisation des données consiste à uniformiser la structure de toutes les tables pour obtenir une base de données harmonisée, cohérente avec un contenu explicite. Les données contiennent deux types de tables, celles se rapportant aux communes (fonds communaux surfaciques), et celles aux écoles primaires.

    17Les tables des fonds communaux contiennent des informations associées aux communes, à leur département, etc. Ces tables peuvent être mises en relation avec les tables des écoles primaires qui sont elles-mêmes associées à leur commune. Concernant les tables des écoles primaires, chacune des unités spatiales est dotée des champs suivants : un identifiant unique, le nom de la commune où se situe l’école, le nom des communes du collège de rattachement, des coordonnées sous le même système de projection (Lambert 93), etc. Les données extraites à l’origine sur Pragma n’étaient pas associées à un géoréférencement, c’est-à-dire n’étaient pas associées à une latitude et à une longitude, des valeurs indispensables pour localiser l’objet géographique. L’implantation ponctuelle de l’école est positionnée en fonction de sa localisation réelle dans la commune. La codification des intitulés des réponses aux questions a été, si nécessaire, modifiée pour préserver une compréhension sans ambiguïté. Enfin, les valeurs des données ou encore l’orthographe des noms des communes ont été vérifiées pour chacune des questions et par école afin d’identifier d’éventuelles erreurs. De façon pratique, afin de faciliter le traitement des données et de limiter le nombre de champs (ou colonnes) des tables, une table correspond aux modalités des réponses par question et par année.

    18Les réponses aux questions récurrentes dans les questionnaires pour les différents niveaux sont intégrées dans la même table. Une table correspond aux données d’une seule question. La base de données des écoles enquêtées (données extraites de Pragma) contient autant de tables que de questions. (Les données concernant le département 04 regroupe 68 tables au total). La variable attributaire identique à chacune des tables est le code de l’identifient de l’école primaire (écoles des CM2 enquêtés). Un dernier champ est réservé au calcul de la totalité du nombre de réponses. Cette dernière valeur n’est souvent pas identique à l’effectif de la totalité des personnes enquêtées, ce qui peut s’expliquer, a priori, soit par des questions à choix multiples, soit par l’absence de réponse, soit par des réponses multiples pour des questions à une seule réponse. Ci-dessous, est présenté un exemple de la structure d’une table du SIG de l’OER à partir d’un fichier tableur issu de l’extraction de la base Pragma qui pourrait être intitulé « Nombre de réponses pour la question X par école » pour l’intégrer à la base SIG.

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    19Enfin, les noms des fichiers tableurs correspondant à la même question posée en CM2, 5e et 3e ont été homogénéisés sous un même intitulé (suffisamment explicite et reformulant la question) suivi du niveau de la classe.

    Des fichiers de métadonnées

    20Des fichiers de métadonnées sont créés au fil de la structuration des données afin de faciliter l’accès à toutes informations relatives aux fichiers. Les informations de ces métadonnées détaillent pour chacune des tables leur structure, liste les modalités et les typologies ou codifications, etc., sous une forme explicite afin d’éviter toute ambiguïté dans la lecture et l’interprétation des données. Un exemple de fichier de métadonnées concernant les quatre départements (04 ; 07 ; 26 ; 43) est présenté ci-dessous. Ce fichier, composé de plusieurs questions, rassemble les données qui informent des qualificatifs attribués à l’école rurale par les élèves enquêtés. Chacune des modalités de réponses par question est décrite, par un texte en clair (‘MODALITES’) et de sa codification (‘CODES’). Les champs suivants regroupés sous l’entête (‘EFFECTIFS’) représentent les effectifs par département afin de visualiser la pondération.

    Tableau des métadonnées de la base des quatre départements (04 ; 07 ; 26 ; 43) concernant la thématique des représentations de leurs écoles rurales.

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    21Un fichier de métadonnées décrit la codification indispensable pour lire et interpréter un tableau de données. Ci-dessous, la table de métadonnées décrit un codage des modalités de réponses de la table de données SIG « RESULT_niveau-selon-parent_3e.xls ». Ces données de types qualitatives et ordonnées (‘Excellent’, ‘Bon’, etc.) correspondent au niveau des élèves en classe de 3e estimé par leurs parents.

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    Des schémas entités-relations

    22La modélisation des données peut se traduire par la réalisation d’un schéma entités-relations représentant chacune des tables. L’objectif est de rendre lisible la structure et le contenu de l’ensemble des tables et de mettre en évidence les liens possibles d’une table à une autre avec leurs variables « clés ». Les relations d’une table à une autre sont possibles dès lors que chacune des deux tables contient un champ identique, particulier que l’on nomme « clé primaire » ou « clé étrangère », qui est en général une numérotation automatique ou une codification univoque, attribué à l’individu à relier. Chaque individu n’est doté que d’un seul et unique identifiant. Ainsi, la variable « clé » des données extraites de Pragma est celle de l’identifiant de l’école primaire (‘ID_ECOLE’), et, concernant la base des données des fonds communaux extraites de l’INSEE ou de l’IGN, l’identifiant est le code INSEE des communes. Les tables des communes regroupent des données statistiques diverses de l’INSEE, quant aux tables des écoles primaires, bien plus nombreuses, elles contiennent trois à quinze champs correspondant en partie aux modalités des réponses.

    23Le schéma entités-relations de la base de données présenté ci-dessous, est relativement simplifié pour une meilleure lisibilité de la vue d’ensemble des types de tables de la base. La table de données des niveaux des élèves qualifiés par leurs parents est reliée à la table des écoles primaires d’origine de l’élève qui contient les valeurs de la position géographique de l’école (latitude/longitude), et ce, par les identifiants de chacune des écoles. Il en est de même pour toutes les autres tables « RESULT_Question_n » correspondant aux réponses d’une question. La table de données des écoles contient également le numéro INSEE de la commune où est implanté l’école ce qui lui permet une relation possible avec la table des données des communes qui ont les mêmes identifiants (‘ID_DEPCOM’). Les trois tables des données sur les communes, issues de l’IGN, de l’INSEE et du ZAU sont évidemment en relation par les mêmes identifiants pour chaque commune sous la codification ‘ID_DEPCOM’, ‘DC’ et ‘ID_INSEE’.

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    Cartographie des données

    24La construction intellectuelle qu’est la cartographie possède son langage graphique propre constitué de signes et de règles précises, telles que la proportionnalité, la hiérarchisation, l’ordre ou la différence. (Béguin, Pumain, 2010) La sémiologie graphique est ce savoir indispensable en cartographie sur les règles de ce langage graphique. La carte exige un apprentissage et des savoir-faire pour distinguer les formes de distribution spatiale et la comprendre. La légende accompagne la lecture de la carte ; cependant, « interpréter une carte n’est pas déchiffrer sa légende mais les formes sur la carte, l’arrangement des signes élémentaires ou figurés. » (R. Brunet, 1987). Le graphisme des cartes, complexe selon sa diversité, est modelé par des outils graphiques où le dessin assisté par ordinateur représente et modifie l’information graphique. Les entités constituées sont distinctes par leurs attributs graphiques : le trait change d’épaisseur, le remplissage est modifié.

    25La représentation cartographique qui fait appel à la sémiologie graphique nécessite de choisir des formes de variables visuelles en fonction des types de données à cartographier. Les données communales qui ont pour valeurs des résultats de rapports - habitants par km2, apport journalier de calories par habitant, indice de développement humain, etc., sont représentées par des cartes dites cartes en plage. Entre ces données relatives, il existe une relation d’ordre. La valeur (ou clarté) étant la variable visuelle la plus adaptée à représenter l’ordre, une série de données relatives est transcrite par une gamme de valeurs (du clair au foncé). Lorsque la série comporte des valeurs négatives, sont utilisées des couleurs opposées (couleurs froides pour les valeurs négatives et couleurs chaudes pour les positives).

    26Les données quantitatives absolues qui sont des valeurs d’effectifs, de quantités issues d’une mesure, sont cartographiées en implantations ponctuelles sous forme de cercles proportionnels. Ces cartes sont nommées cartes en points. Entre les quantités absolues, il existe une relation de proportionnalité et une relation d’ordre. En conséquence, la relation de proportionnalité est unique. La taille étant la seule variation visuelle capable de transcrire des relations de proportionnalité, les quantités absolues sont transcrites par des points de taille proportionnelle aux quantités. La partition d’une série de quantités relatives en tranches ou classes s’appelle discrétisation. En général, une série est discrétisée en trois, quatre ou cinq catégories, suivant le degré de finesse souhaité. C’est ainsi que sont représentés les effectifs du nombre de réponses pour chacune des questions. Ces nombres de réponses correspondant à des effectifs très réduits – surtout au fil des années de l’enquête – ne permettent pas des calculs en pourcentage ; l’interprétation de ces données peut être trompée car elles sont relatives au nombre d’enquêtés. Afin de relativiser la valeur des données et d’identifier la pondération effective par école et par question, il est intéressant de visualiser à la fois le nombre de réponses à une question et celui de l’effectif total des élèves interrogés dans l’école primaire enquêtée.

    27Concernant les cartes à l’échelle départementale, notamment celles du département des Alpes-de-Haute-Provence (04), deux cercles proportionnels sont systématiquement représentés pour chacune des écoles : un premier concernant l’effectif total des élèves enquêtés qui est constant pour toutes les cartes, à celui-ci est superposé un second cercle proportionnel correspondant au nombre de réponses effectives à une question.

    28Quant aux cartes de l’ensemble de la zone d’étude (quatre départements), la superposition de deux cercles n’est pas lisible du fait d’une échelle plus réduite. Afin de ne représenter que les écoles concernées par un point de même valeur (‘présence’ ‘absence’), les titres de ces cartes précisent alors le taux de réponses représenté par question (classes de taux « plus d’un tiers », « plus de la moitié » ou encore « plus des deux-tiers »). Le point graphique matérialisant l’école est un cercle proportionnel au nombre de réponses obtenues pour la question indiquée dans le titre. Il convient de choisir une classe de taux pertinente permettant d’illustrer le critère retenu. La connaissance des taux des réponses aide à évaluer a priori la prépondérance ou non d’une modalité, ce qui permet d’identifier les informations pertinentes à cartographier et à comparer.

    29Une fois la cartographie effectuée avec les bonnes variables visuelles, l’habillage de la carte (mise en page, harmonisation des couleurs, etc.) finalise le travail cartographique. L’habillage consiste à présenter de manière simple et lisible l’espace à cartographier pour une interprétation optimale.

    Cartes, écoles et territoires

    30Vu la multiplicité des données, il n’est ni raisonnable ni pertinent de toutes les cartographier. Le choix des informations à cartographier s’effectue au fil de la construction de la base SIG qui permet de s’approprier les données, connaitre les fréquences des modalités (nombre de réponse par question). Les cartes réalisées sont classées selon plusieurs thématiques : les pratiques culturelles et sportives dans le cadre scolaire ou non, les caractéristiques des écoles (classement en zone de montagne, classification dans le ZAUER, etc.), les profils des élèves, la mobilité, les parcours scolaires, le contexte familial de l’élève.

    31En parallèle, une série de cartes sur des informations issues de l’INSEE, IGN et autres, au niveau communal est réalisée. Les données issues des enquêtes sont ainsi superposées à des données communales. Leurs juxtapositions permettent d’identifier des éventuelles corrélations spatiales entre les résultats de l’enquête et les territoires. Par exemple, la visualisation de la typologie du zonage ZAUER permet d’identifier les différents niveaux de la ruralité, par commune, depuis les espaces ruraux sous l’influence urbaine (une forme de périurbain) aux espaces ruraux isolés. Le département de Haute-Loire est le département le plus rural des quatre départements étudiés. Par ailleurs, des indicateurs socio-économiques révèlent également les caractéristiques d’un territoire rural (densité, évolution de la population, taux de chômage, part d’activités des secteurs industriels ou agricoles ou encore les réseaux routiers ou ferroviaires). Des indicateurs biophysiques (niveaux d’altitude, réseau hydrographique) font valoir la forme des reliefs, les climats. La carte des reliefs fait apparaître par exemple, des vallées isolées en montagne en opposition avec la vallée du Rhône. Cet ensemble de données territoriales permet de représenter des dynamiques et les structures des territoires étudiés. Toutefois, la représentativité de l’échantillon des écoles enquêtées est insuffisante pour déduire et quantifier systématiquement des corrélations éventuelles entre les écoles et les territoires. La localisation géographique des écoles enquêtées est répartie de manière irrégulière sur l’ensemble de la zone étudiée. Par exemple, toutes les écoles enquêtées se situent sur des communes à croissance démographique positive (de 1999 à 2009) ou avec un taux de chômage relativement faible.

    32L’analyse des cartes, et de ce fait, des données géographiques, peut s’effectuer selon plusieurs méthodes de lecture. Une démarche comparative des données cartographiées est intéressante notamment dans le cas des cartes de modalités opposées. Par exemple, la lecture de la carte des écoles où les trois quarts des élèves ont moins d’un quart d’heure de trajet, s’effectue en parallèle avec la carte des écoles où plus de la moitié des élèves ont un temps de transport supérieur à une demi-heure. La comparaison de cartes correspondant à des réponses binaires est particulièrement intéressante, y apparaissent, en effet, clairement des limites de territoires aux caractéristiques opposées.

    33Concernant la cartographie de questions aux réponses plurimodales, il s’avère judicieux de porter une attention particulière aux modalités opposées. Par exemple, concernant la situation scolaire des élèves en terminale, la filière « Bac général » peut être opposée à celle « Apprentissage », révélant deux types de parcours scolaires. Lors de la réalisation des cartes de l’ensemble des quatre départements étudiés, le choix des données à cartographier est effectué en fonction de l’évaluation portée sur la prépondérance d’une modalité sur l’autre. On entend prépondérance, par un choix des taux de réponses significatifs sur les modalités opposées afin de définir un indicateur pertinent pour une école donnée. Ces cartes font apparaître uniquement les écoles qui répondent à un seul critère de sélection (à une modalité) précisé dans le titre de la carte. Les cartes faisant apparaître un très faible nombre d’écoles sont limitées dans leur apport en informations, toutefois elles sont intéressantes car elles identifient les écoles aux caractéristiques très spécifiques. Par exemple, en 1999, uniquement six écoles sur cent-sept enquêtées ont au moins la moitié de leurs élèves de CM2 dont le père a un niveau de formation dans l’enseignement supérieur. Il est donc possible d’établir des relations avec les données socio-économiques de ces territoires.

    34D’autre part, une analyse chronologique de certaines cartes est judicieuse dans la mesure où les résultats des enquêtes suivent une temporalité. Des réponses des élèves à des mêmes questions évoluent selon leur âge. Par exemple, les cartes sur les représentations sur leurs communes et donc sur le milieu rural ou encore sur les espaces urbains, ne sont pas les mêmes. Plus les élèves grandissent, plus leurs réponses sont en faveur des espaces urbains et sont sous l’effet des représentations mentales des territoires ruraux. Néanmoins, les cartes semblent montrer que le sentiment d’appartenance à leur commune est plus fort pour les élèves issus du milieu rural isolé ou encore issus de communes avec une part d’actifs dans le secteur agricole non négligeable.

    Conclusion et perspectives

    35La carte permet de combiner des données statistiques avec des unités spatiales sur la totalité d’un territoire qui leur sont congruentes. La difficulté de la cartographie est de représenter plusieurs types de données sur une même carte tout en offrant une lecture et compréhension aisée. De ce fait, l’analyse de ces données géographiques permet d’identifier différents niveaux organisationnels des territoires ruraux en relation plus ou moins directe avec les divergences de parcours scolaires ou d’établissement scolaires ruraux. Les élèves issus d’écoles sur des zones hautement touristiques, par exemple, à Vallon Pont d’Arc, présentent de plus forts taux de leurs pratiques culturelles effectuées en famille, en opposition avec les élèves issus d’écoles situées en fond de vallées en montagne, par exemple sur la commune de Barcelonnette, qui ont des pratiques culturelles majoritairement effectuées dans le cadre scolaire.

    36L’analyse géographique des rapports entre l’espace et la société à différentes échelles spatiales permet d’identifier les dynamiques territoriales locales et régionales. Les cartes du département des Alpes-de-Haute-Provence permettent d’identifier des effets de territoires à l’échelle locale (au niveau communal). Par exemple, avec une connaissance des territoires, la lecture de la carte permet d’identifier les facteurs explicatifs de la localisation d’élèves en effectifs très réduits, résidant à plus de trente minutes de trajet de leur établissement scolaire. Ces dernières années, des communes en milieu rural isolé connaissent l’arrivée de jeunes couples citadins en situation défavorisée. D’autres cartes pourraient être réalisées avec des informations complémentaires notamment sur les structures scolaires. Il serait intéressant d’utiliser des données sur les écoles qui décriraient ainsi le profil de l’école (nombre de niveaux ou de classes, nombre d’enseignants, effectif total du nombre d’élèves, l’existence de classe unique, etc.). Ces données pourraient être ainsi corrélées avec les réponses des élèves ou des parents enquêtés. Par ailleurs, les nouvelles enquêtes effectuées en 2012 sont traitées afin d’affiner la localisation des élèves et de suivre ainsi le parcours de chaque individu. Les résultats issus des enquêtes depuis 1999 n’offraient que des données d’effectifs par école et non des résultats par élève. Les cartes des enquêtes de 2012 permettront ainsi de représenter une répartition spatiale de classifications des élèves.

    Bibliographie

    Bibliographie

    BEGUIN, M. & PUMAIN, D. (2010). La représentation des données géographiques : Statistique et cartographie. 3e Ed. A. Colin, Paris, 256p.

    PUMAIN, D. & SAINT JULIEN, Th. (2001). Les interactions spatiales. Paris : Armand Colin, 191p.

    CHEYLAN, J.-P. , et al. (1994). « Les problématiques liées au temps dans les SIG ». Revue Internationale de géomatique. Vol. 4 n° 3. Ed Hermès. 1994, pp. 1-10.

    BRUNET, R. (1987). La carte mode d’emploi. Ed. Fayard Reclus, 270 p.

    Auteur

    • Sandrine Alinat

      Université Aix-Marseille, UMR TELEMME
      Maître de conférences en géographie, Aix-Marseille université, IUT de Provence, Directrice des études de la Licence Professionnelle "ATU Spécialité Géomatique - Développement Durable des Territoires Ruraux" sur le site de Digne, UMR TELEMME.

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    Alinat, Sandrine. « B.2. Intérêts et limites de la réalisation d’un SIG à partir de données statistiques issues de l’enquête OET-OER 1999-2007 ». In L’enseignement scolaire en milieu rural et montagnard. Tome 6, édité par Angela Barthes et Pierre Champollion. Besançon: Presses universitaires de Franche-Comté, 2014. doi:10.4000/books.pufc.43735.
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    Barthes, A., & Champollion, P. (éds.). (2014). L’enseignement scolaire en milieu rural et montagnard. Tome 6. Besançon: Presses universitaires de Franche-Comté. https://doi.org/10.4000/books.pufc.43595
    Barthes, Angela, et Pierre Champollion, éd. L’enseignement scolaire en milieu rural et montagnard. Tome 6. Besançon: Presses universitaires de Franche-Comté, 2014. doi:10.4000/books.pufc.43595.
    Barthes, Angela, et Pierre Champollion, éditeurs. L’enseignement scolaire en milieu rural et montagnard. Tome 6. Presses universitaires de Franche-Comté, 2014, https://doi.org/10.4000/books.pufc.43595.
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