Annexes
p. 229-239
Texte intégral
Annexe I. Présentation des échantillons
1Afin de comparer les deux services sociaux parisien et montréalais, nous nous avons réalisé une étude quantitative fondée sur deux échantillons de dossiers personnels. À Paris, nous avons eu accès au fonds de la Fondation CASIP-COJASOR qui détient les dossiers sociaux ouverts par le CBIP puis par le CASIP. Ces dossiers sont classés par année d’ouverture. À Montréal, les archives de JIAS sont détenues par les Archives nationales du Congrès juif canadien, Comité des charités (Canadian Jewish Congress Charities Committee National Archives, CJCCC devenues depuis Alex Dworkin Canadian Jewish Archives). Les dossiers étaient classés par ordre alphabétique. Dans les deux fonds, un dossier ouvert peut concerner une personne, un couple ou une famille avec des enfants. Ainsi, le nombre de dossiers n’est pas égal au nombre d’individus.
Constitution des échantillons des dossiers du CBIP/CASIP
2Afin d’évaluer le nombre total de dossiers sociaux de natifs du Maghreb, nous avons eu recours à deux méthodes. Les rapports d’activité du CBIP/CASIP donnent des indications sur le nombre d’usagers pris en charge par le service. Pour certaines années, les rapports n’indiquent que le nombre total de dossiers et le pourcentage de natifs du Maghreb. Après avoir repéré, pour l’année 1962, une différence entre le nombre de dossiers mentionnés dans le rapport d’activité et le nombre de dossiers dans les archives, nous avons évalué par nous-mêmes le nombre de dossiers détenus par les archives de la Fondation CASIP-COJASOR. Afin de réaliser nos propres estimations des dossiers par année, nous avons tiré de manière aléatoire 100 dossiers chaque année et calculé le pourcentage de dossiers de natifs des trois pays du Maghreb. Cette opération a été réalisée pour les années 1954 à 1972 et, pour des raisons matérielles, nous n’avons pas pu le faire pour les années 1973 à 1975. Ces calculs nous ont permis d’évaluer le nombre de dossiers de migrants nés en Afrique du Nord.
3Malgré cette opération laborieuse, ces évaluations restent incertaines et au cours de notre saisie nous avons constaté que certains dossiers d’une année se trouvaient dans les boîtes d’une autre année. Le nombre de 415 dossiers correspond à un taux de sondage de 2,5 %. Il a été défini parce que nous souhaitions constituer un échantillon d’environ 400 dossiers qui puisse être comparé avec un échantillon équivalent à Montréal. Nous avions prévu de maintenir un taux de sondage de 2,5 % chaque année. Néanmoins, en raison des contraintes pratiques de saisie et du fait que certains dossiers qui se trouvaient dans la boîte d’une année avaient été ouverts une autre année, ce pourcentage n’est pas appliqué strictement.
Tableau 1. – Nombre de dossiers de l’échantillon par année.
| Date d’ouverture des dossiers | Nombre de dossiers de l’échantillon |
| 1954 | 8 |
| 1955 | 8 |
| 1956 | 25 |
| 1957 | 22 |
| 1958 | 13 |
| 1959 | 12 |
| 1960 | 8 |
| 1961 | 29 |
| 1962 | 60 |
| 1963 | 35 |
| 1964 | 36 |
| 1965 | 22 |
| 1966 | 15 |
| 1967 | 44 |
| 1968 | 15 |
| 1969 | 10 |
| 1970 | 7 |
| 1971 | 11 |
| 1972 | 11 |
| 1973 | 10 |
| 1974 | 7 |
| 1975 | 6 |
| Non indiqué | 1 |
| Total | 415 |

4Le nombre de dossiers traités chaque année a suivi l’évolution du volume de dossier du service social. Les années les plus représentées sont 1962, 1967 et 1964.
5L’échantillon des 415 dossiers a été constitué en procédant à une distribution aléatoire sur Excel. Les dossiers qui entraient dans notre base de données étaient ceux dont l’un des deux titulaires (dans le cas des dossiers de conjoints) était né en Algérie, au Maroc ou en Tunisie.
6Cette opération nous a permis d’aboutir à une base de données structurée par dossiers dans laquelle se trouvaient 362 hommes et 351 femmes. Tous ne venaient pas des trois pays du Maghreb en raison des mariages avec des individus nés dans d’autres pays.
Tableau 2. – Nombre total d’hommes et de femmes de l’échantillon CBIP/CASIP par pays de naissance.
| Pays de naissance | Nombre d’hommes | Nombre de femmes | Total |
| Tunisie | 180 | 168 | 348 |
| Maroc | 89 | 72 | 161 |
| Algérie | 86 | 86 | 172 |
| France | 0 | 15 | 15 |
| Allemagne | 1 | 0 | 1 |
| Irak | 1 | 0 | 1 |
| Non indiqué | 5 | 10 | 15 |
| Total | 362 | 351 | 713 |

Source : archives de la Fondation CASIP-COJASOR.
Constitution de l’échantillon des dossiers JIAS
7Le mode de collecte dans le fonds JIAS s’est appuyé sur les mêmes principes puisque l’échantillon a été tiré de manière aléatoire, et que le nombre de dossiers était proche. Néanmoins, les modalités de saisie ont différé étant donné les spécificités en termes de classement des archives. Tout d’abord, nous n’avons pas trouvé de données précises sur le nombre d’originaires du Maghreb qui ont été suivis par le service social de JIAS.
8Nous avons donc tenté d’évaluer le nombre de dossiers parmi l’ensemble des dossiers des quatre services de l’agence : Service Social, Immigration, Location et Citizenship. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur des fiches manuscrites qui étaient rédigées pour chaque dossier ouvert. Elles reprenaient les nom, prénom, date et pays de naissance des usagers, ainsi que la date d’ouverture du dossier et sa nature. Nous avons procédé à un tirage aléatoire de 360 fiches puisque pour des raisons pratiques il n’était pas possible de faire davantage. Sur ces 360 fiches, nous avons clairement identifié 40 dossiers ayant été ouverts par le service social. Sur ces 40 dossiers, nous avons dénombré un dossier d’un natif d’Algérie, un autre de Tunisie et seize qui concernaient des natifs du Maroc. A partir de ces données, nous avons estimé à environ 4 000 (4 058) les dossiers de natifs d’Afrique du Nord du service social. Afin de disposer d’un échantillon de taille proche à celui utilisé pour le CBIP/CASIP, nous avons choisi un taux de sondage de 10 %, ce qui a abouti à la constitution d’un échantillon de 424 dossiers. Le tirage a eu lieu de manière aléatoire, sur la totalité des dossiers et non par année, puisque le classement des dossiers ne le permettait pas. Comme à Paris, les dossiers qui entraient dans l’échantillon étaient ceux dont au moins l’un des deux titulaires était né en Algérie, au Maroc ou en Tunisie.
9Certains dossiers ne concernaient pas que des individus en couples, mais des frères et sœurs. Les laisser ensemble lors du codage aurait pu entraîner des malentendus dans l’analyse. C’est pourquoi nous avons décidé de les séparer et de créer deux identifiants différents pour les frères et sœurs. Le nombre de « dossiers » (au sens de dossiers auxquels nous avons donné un identifiant) est donc passé de 424 à 437. Nous leur avons donné un identifiant qui permettent, au cours de l’analyser, de distinguer facilement ces dossiers. Au total, notre échantillon pour JIAS est composé de 309 femmes et de 358 hommes.
Tableau 3. – Nombre d’hommes et de femmes de l’échantillon par pays de naissance.
| Pays de naissance | Nombre d’hommes | Nombre de femmes | Total |
| Maroc | 323 | 275 | 598 |
| Tunisie | 21 | 11 | 32 |
| Algérie | 11 | 8 | 19 |
| Argentine | 1 | 0 | 1 |
| France | 1 | 7 | 8 |
| Non indiqué | 1 | 0 | 1 |
| Égypte | 0 | 1 | 1 |
| États-Unis | 0 | 1 | 1 |
| Israël | 0 | 2 | 2 |
| Pologne | 0 | 1 | 1 |
| Royaume-Uni | 0 | 1 | 1 |
| Suède | 0 | 1 | 1 |
| Iran | 0 | 1 | 1 |
| Total | 358 | 309 | 667 |

Source : CJCCC.
Annexe II. Définir des groupes socio-professionnels1
10Le travail de catégorisation professionnelle que nous avons mené concerne les emplois des migrants dans leur pays de naissance. Arrivés au service social du CBIP/CASIP ou de JIAS, les usagers étaient invités à dire quel métier ils occupaient avant de quitter leur pays. Ces données font partie des premiers renseignements collectés (en particulier à Paris où ils figurent sur la première page du dossier). Afin de comparer les deux échantillons, il était nécessaire de rassembler les différents intitulés de postes au sein de groupes professionnels et disposer d’agrégats plus faciles à exploiter que la diversité des formulations adoptées dans les dossiers. Différentes catégorisations professionnelles existent et auraient permis de définir la population d’usagers étudiée. Dans un premier temps, nous avons tenté d’utiliser la nomenclature française de l’Institut nationale de la statistique et des études économiques (Insee) de 1954. Celle-ci s’est avérée difficile à manier étant donné la faiblesse des renseignements dans nos dossiers et le fait que les professions indiquées dans les pays de naissance ne correspondaient pas tout à fait au contexte français que tente de décrire cette nomenclature. Le recours à la catégorisation du Bureau international du travail (BIT) présentait l’avantage d’être disponible en français et en anglais ce qui permettait de disposer d’une base commune pour les dossiers parisiens et montréalais (rédigés en anglais). Néanmoins, ici encore l’utilisation d’une nomenclature extérieure ne permettait pas de rendre compte de la spécificité de nos sources. Ainsi, de nombreuses catégories n’étaient pas utiles pour décrire les populations étudiées et la finesse de la nomenclature risquait de créer des groupes avec un ou deux individus. Par ailleurs, notre objectif n’était pas de comparer nos échantillons avec les populations française ou canadienne (ce qui aurait justifié le recours à des nomenclatures extérieures), mais bien de les comparer entre elles.
11Les tentatives de catégorisations à l’aide de nomenclatures extérieures si elles n’ont pas abouti et ont pris du temps, nous ont permis de mieux connaître nos sources, et de nous fournir une base de travail pour constituer notre propre catégorisation professionnelle.
Tableau 1. – Catégories socio-professionnelles utilisées.
| Artisans |
| Cadres et professions libérales |
| Commerçants |
| Employés de bureau |
| Employées (service aux particuliers) |
| Métiers de l’enseignement |
| Ouvriers |
| Représentants/agents |
| Techniciens |
| Vendeurs |

12L’un des points importants était de disposer d’une catégorisation qui permette de distinguer les métiers associés à l’artisanat de ceux des employés du bureau. De manière générale, il a été difficile de définir la proportion d’individus indépendants (au sens de non-salariés). C’est en particulier le cas pour les professions artisanales puisqu’il s’agit de distinguer les individus qui sont artisans, de ceux qui ont une activité artisanale, mais sont salariés. Nous avons placé dans le même groupe, comme dans la nomenclature de l’Insee, les cadres et les professions libérales. Ce choix permet de rassembler dans une catégorie des professions supérieures qualifiées. Néanmoins, si nous avons conservé le regroupement entre cadres et professions libérales, c’est aussi parce que les effectifs dans ces professions étaient relativement faibles. Il aurait été logique de les séparer si les cadres ou les professions libérales avaient été nombreux. Par ailleurs, les « techniciens » étaient un groupe intermédiaire en termes de compétences et de formation qui appartiennent, dans la nomenclature de l’Insee, à la catégorie des « cadres moyens ». Ce groupe nous a semblé utile pour rendre compte de professions techniques et plutôt qualifiées.
13Les catégories sont les mêmes pour les hommes et les femmes, à l’exception d’une. En effet, afin de suivre les logiques de la source, mais surtout afin de pouvoir comparer les deux échantillons, nous avons créé une catégorie « Employées (services aux particuliers) » qui concerne les femmes, et qui rassemble les emplois de femmes de ménage et domestiques (qui étaient exclusivement féminin).
14La constitution de ces groupes est le résultat de choix, en particulier pour les professions à la limite des activités de commerçant et d’artisan, ou d’artisan et d’ouvrier. Le groupe « commerçants » permet d’isoler un groupe d’individus définis dans les sources comme « commerçants » ou « businessman » ou dont l’intitulé de poste témoigne de la responsabilité d’un commerce. Dans certains cas, nous avons regroupé des professions dont nous avons considéré qu’ils étaient proches (comme les serveurs et les vendeurs). Dans d’autres cas, les mentions contenues dans le dossier permettaient de préciser la profession des individus. C’est la raison pour laquelle, on trouve des individus « techniciens » dans les catégories artisans, et dans la catégorie ouvriers. Dans le premier cas, le dossier précisait que l’individu était « mechanic and refrigerateor technician ; owned his shop » tandis que dans le second cas, il travaillait dans une usine. Par ailleurs, les individus définis comme salesman, mais dans la catégorie de représentant et agent se présentaient comme « impresario and salesman of films » et « salesman for automobiles ». Il nous a semblé que ces activités se rapprochaient plus de celle d’agent ou de représentant que de celles d’un employé de commerce.
Annexe III. Résultats de la régression linéaire
15La régression est une opération statistique qui permet d’identifier parmi une série de variables, celle ou celles qui en expliquent une autre2. Elle permet par exemple de définir le ou les critères qui pèsent le plus dans une décision toute chose égale par ailleurs. Nous avons réalisé des régressions, avec le logiciel R et nous sommes concentrés sur les facteurs qui pesaient le plus dans la décision d’attribuer au moins une fois une aide financière par les deux services sociaux.
16À partir de notre base de données constituée par les informations inscrites dans les dossiers, nous avons défini les traits spécifiques des populations qui ont reçu une aide financière. Ainsi, pour le CBIP/CASIP, les usagers (hommes et femmes) nés en Tunisie étaient proportionnellement plus nombreux que la population totale, à recevoir une aide financière. Nous avons par ailleurs constaté que les usagers pris en charge avant 1964 étaient plus nombreux à recevoir au moins une fois une aide financière que ceux qui étaient reçus au service social à partir de 1964. Les régressions ont permis de confirmer la corrélation entre ces critères et le fait de recevoir une aide financière. Ainsi, le fait d’avoir un enfant, d’être en couple ou d’être plus ou moins âgé que la moyenne des demandeurs, pèse moins que celui d’être né en Tunisie et de s’être rendu au service social pour la première fois avant 1964. Pour JIAS, nous avons constaté que les couples, et que les individus qui avaient au moins un enfant recevaient plus fréquemment une aide financière. Les régressions montrent l’importance de ces deux variables. L’origine marocaine des hommes est un facteur faiblement significatif.
Régressions de l’échantillon du CASIP
17La variable expliquée est le fait de recevoir au moins une fois une aide financière. Différentes variables explicatives ont été testées.
Régression 1. – Situation familiale, le fait d’avoir un enfant et le pays de naissance (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| En couple | 0,99326 | |
| Né en Allemagne | 0,98673 | |
| Né en Irak | 0,98694 | |
| Né au Maroc | 0,94685 | |
| Pays de naissance non indiqué | 0,64680 | |
| Né en Tunisie | 0,00385 | ** |
| L’usager a au moins un enfant | 0,72779 |

Régression 2. – Situation familiale, année du premier rendez-vous (avant ou après 1964), pays de naissance (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| En couple | 0,82668 | |
| Premier rendez-vous avant 1964 | 1,34e-07 | *** |
| Né en Allemagne | 0,98776 | |
| Né en Irak | 0,98591 | |
| Né au Maroc | 0,05942 | |
| Né en Tunisie | 1,87e-05 | *** |
| Pays de naissance non indiqué | 0,70670 |

Régression 3. – Date du premier rendez-vous, âge moyen, pays de naissance (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Premier rendez-vous avant 1964 | 3,57e-07 | *** |
| Né en Allemagne | 0,99194 | |
| Né en Irak | 0,99099 | |
| Né au Maroc | 0,06542 | |
| Né en Tunisie | 8,81e-05 | *** |
| Pays de naissance non indiqué | 0,99203 | |
| Âge supérieur à l’âge moyen (43 ans) | 0,51704 |

Régression 4. – Situation familiale, pays de naissance, année du premier rendez-vous (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| En couple | 0,3379 | |
| Premier rendez-vous avant 1964 | 9,12e-06 | *** |
| Née en France | 0,9462 | |
| Née au Maroc | 0,0615 | |
| Née en Tunisie | 9,63e-06 | *** |
| Pays de naissance non indiqué | 0,6756 |

Régression 5. – Situation familiale, pays de naissance, âge moyen (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| En couple | 0,49803 | |
| Née en France | 0,30244 | |
| Née au Maroc | 0,90649 | |
| Née en Tunisie | 0,00312 | ** |
| Pays de naissance non indiqué | 0,46697 | |
| Âge supérieur à l’âge moyen | 0,55676 |

Régression 6. – Âge moyen, date du premier rendez-vous, pays de naissance (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Née en France | 0,8078 | |
| Née au Maroc | 0,0872 | |
| Née en Tunisie | 2,06e-05 | *** |
| Pays de naissance non indiqué | 0,6353 | |
| Âge supérieur à l’âge moyen | 0,7382 | |
| Premier rendez-vous avant 1964 | 3,29e-05 | *** |

Régressions pour JIAS
Régression 7. – Pays de naissance, âge (par rapport à l’âge moyen), situation familiale (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Né en Argentine | 0,98645 | |
| Née au Maroc | 0,00642 | ** |
| Née en Tunisie | 0,08910 | |
| Pays de naissance non indiqué | 0,98832 | |
| Âge supérieur à l’âge moyen | 0,73494 | |
| En couple | 8,69e-05 | *** |

Régression 8. – Pays de naissance, date d’arrivée (par période), situation familiale (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Né en Argentine | 0,9913 | |
| Né en France | 0,9914 | |
| Née au Maroc | 0,0125 | * |
| Née en Tunisie | 0,1748 | |
| Pays de naissance non indiqué | 0,9922 | |
| En couple | 1,12e-05 | *** |
| Arrivé au Canada entre 1962 et 1966 | 0,4570 | |
| Arrivé au Canada entre 1967 et 1976 | 0,7804 |

Régression 9. – Pays de naissance, le fait d’avoir au moins un enfant (population masculine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Né en Argentine | 0,9915 | |
| Né en France | 0,9915 | |
| Née au Maroc | 0,0165 | * |
| Née en Tunisie | 0,2160 | |
| Pays de naissance non indiqué | 0,9921 | |
| L’usager n’a pas d’enfant | 7,74e-06 | *** |

Régression 10. – Pays de naissance, âge (par rapport à l’âge moyen), situation familiale (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Née en Égypte | 0,9912 | |
| Née en France | 0,4850 | |
| Née en Iran | 0,9918 | |
| Née en Israël | 0,7528 | |
| Née au Maroc | 0,3199 | |
| Née en Pologne | 0,9912 | |
| Née au Royaume-Uni | 0,9921 | |
| Née en Suède | 0,9912 | |
| Née en Tunisie | 0,8018 | |
| Âge supérieur à l’âge moyen | 0,0748 | |
| En couple | 1,44e-05 | *** |

Régression 11. – Pays de naissance, date d’arrivée (par période), situation familiale (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Née en Égypte | 0,993986 | |
| Née aux États-Unis | 0,994807 | |
| Née en France | 0,262635 | |
| Née en Iran | 0,994807 | |
| Née en Israël | 0,568197 | |
| Née au Maroc | 0,542423 | |
| Née en Pologne | 0,994263 | |
| Née au Royaume-Uni | 0,994807 | |
| Née en Suède | 0,994176 | |
| Née en Tunisie | 0,884658 | |
| En couple | 0,000193 | *** |
| Arrivée au Canada entre 1962 et 1966 | 0,105565 | |
| Arrivée au Canada entre 1967 et 1976 | 0,548504 |

Régression 12. – Pays de naissance, le fait d’avoir au moins un enfant (population féminine).
| Modalités de variables | Coefficients | Significativité |
| Née en Égypte | 0,994 | |
| Née aux États-Unis | 0,994 | |
| Née en France | 0,485 | |
| Née en Iran | − 0,698 | |
| Née en Israël | 0,501 | |
| Née au Maroc | 0,470 | |
| Née en Pologne | 0,994 | |
| Née au Royaume-Uni | 0,995 | |
| Née en Suède | 0,995 | |
| Née en Tunisie | 0,964 | |
| L’usage n’a pas d’enfant | 5,3e-07 | *** |

Notes de bas de page
1Sur le détail de notre méthodologie, nous renvoyons à Messika Martin, Politiques de l’accueil. États et associations face à la migration des juifs d’Afrique du Nord en France et au Canada des années 1950 à la fin des années 1970, thèse d’histoire, Paris, Montréal, université Paris I Panthéon-Sorbonne/UQAM, 2015.
2Lemercier Claire et Zalc Claire, Méthodes quantitatives pour l’historien, Paris, La Découverte, 2007, p. 70-79 ; Cellier Jacques et Cocaud Martine, Le traitement des données en histoire et sciences sociales. Méthodes et outils, Rennes, PUR, 2012.
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