Recueil, traçabilité et restitution des données territoriales du programme ESPON

International audienceThe ESPON M4D Multi-Dimensional Database Design and Development Project entails integrating, verifying and presenting the territorial data produced by ESPON Applied Research Projects. The main challenges that the project faced were managing, standardising and coordinating a wealth of diverse data, ensuring data quality, traceability and creating display tools for territorial data. Implementing specialised methods and tools has provided solutions and opportunities for further analysis. It is clear that centralising the data management and processing helps a wider audience to access this data.Le projet ESPON M4D Multi Dimensional Database Design and Development consiste à intégrer, vérifier et restituer les données territoriales produites par les projets de recherche appliquée du programme européen ESPON. Les principaux enjeux de ce projet consistent à gérer la profusion de données hétérogènes, les normaliser et les harmoniser, évaluer leur qualité, assurer leur traçabilité, créer des outils de suivi et de restitution de ces données. La mise en place de tels méthodes et outils adaptés apportent quelques solutions et pistes de réflexion. Force est de constater que la centralisation de la gestion et du traitement de ces données aide à leur restitution à un très large public

Recueil, traçabilité et restitution des données territoriales du programme ESPON

International audienceThe ESPON M4D Multi-Dimensional Database Design and Development Project entails integrating, verifying and presenting the territorial data produced by ESPON Applied Research Projects. The main challenges that the project faced were managing, standardising and coordinating a wealth of diverse data, ensuring data quality, traceability and creating display tools for territorial data. Implementing specialised methods and tools has provided solutions and opportunities for further analysis. It is clear that centralising the data management and processing helps a wider audience to access this data.Le projet ESPON M4D Multi Dimensional Database Design and Development consiste à intégrer, vérifier et restituer les données territoriales produites par les projets de recherche appliquée du programme européen ESPON. Les principaux enjeux de ce projet consistent à gérer la profusion de données hétérogènes, les normaliser et les harmoniser, évaluer leur qualité, assurer leur traçabilité, créer des outils de suivi et de restitution de ces données. La mise en place de tels méthodes et outils adaptés apportent quelques solutions et pistes de réflexion. Force est de constater que la centralisation de la gestion et du traitement de ces données aide à leur restitution à un très large public

STedi : une infrastructure logicielle pour renforcer la qualité des données territoriales statistiques

International audienceSpatial information must now meet standards to ensure data systems interoperability. While ISO standards, recommended by the INSPIRE directive in force, are adapted to environmental data, still many adjustments are necessary to adapt standards to territorial statistical data. Therefore, the INSPIRE data model is extended as part of the " ESPON Database 2013 " project. This article presents the " STedi " software infrastructure and its components based on the INSPIRE extended model proposed. This operational infrastructure enables the management of a data flow as a whole: from the provider to the user, from the acquisition to the retrieval of data and metadata. The infrastructure provides the oversight of data and metadata collected through software components such as the " Checking tool " , which is in charge of datasets quality process organisation. The modular infrastructure is compliant with standards and is transposable to multiple domains. MOTS-CLES : INSPIRE, modèle de données, qualité des données, infrastructure logicielle.L'information à référence spatiale doit aujourd'hui respecter des normes pour garantir l'interopérabilité des systèmes de données. Si les normes ISO recommandées par la directive INSPIRE en vigueur sont adaptées aux données environnementales, mettre en oeuvre la directive pour des données statistiques territoriales nécessite des adaptations. Le modèle de données INSPIRE est alors étendu pour la représentation de ces données, dans le cadre du projet « ESPON Database 2013 ». Cet article présente l'infrastructure logicielle « STedi » et ses composants reposant sur le modèle INSPIRE étendu proposé. Cette infrastructure opérationnelle permet la gestion d'un flux de données dans son ensemble : du fournisseur à l'utilisateur, de l'acquisition à la restitution des données et métadonnées. L'infrastructure veille au contrôle des données et métadonnées recueillies par le biais de briques logicielles telles que le « Checking tool », chargée d'organiser le processus de vérification de la qualité des jeux de données. Le caractère modulaire et le respect de standards font de l'infrastructure un système transposable à de multiples domaines

STedi : une infrastructure logicielle pour renforcer la qualité des données territoriales statistiques

International audienceSpatial information must now meet standards to ensure data systems interoperability. While ISO standards, recommended by the INSPIRE directive in force, are adapted to environmental data, still many adjustments are necessary to adapt standards to territorial statistical data. Therefore, the INSPIRE data model is extended as part of the " ESPON Database 2013 " project. This article presents the " STedi " software infrastructure and its components based on the INSPIRE extended model proposed. This operational infrastructure enables the management of a data flow as a whole: from the provider to the user, from the acquisition to the retrieval of data and metadata. The infrastructure provides the oversight of data and metadata collected through software components such as the " Checking tool " , which is in charge of datasets quality process organisation. The modular infrastructure is compliant with standards and is transposable to multiple domains. MOTS-CLES : INSPIRE, modèle de données, qualité des données, infrastructure logicielle.L'information à référence spatiale doit aujourd'hui respecter des normes pour garantir l'interopérabilité des systèmes de données. Si les normes ISO recommandées par la directive INSPIRE en vigueur sont adaptées aux données environnementales, mettre en oeuvre la directive pour des données statistiques territoriales nécessite des adaptations. Le modèle de données INSPIRE est alors étendu pour la représentation de ces données, dans le cadre du projet « ESPON Database 2013 ». Cet article présente l'infrastructure logicielle « STedi » et ses composants reposant sur le modèle INSPIRE étendu proposé. Cette infrastructure opérationnelle permet la gestion d'un flux de données dans son ensemble : du fournisseur à l'utilisateur, de l'acquisition à la restitution des données et métadonnées. L'infrastructure veille au contrôle des données et métadonnées recueillies par le biais de briques logicielles telles que le « Checking tool », chargée d'organiser le processus de vérification de la qualité des jeux de données. Le caractère modulaire et le respect de standards font de l'infrastructure un système transposable à de multiples domaines

Recueil, traçabilité et restitution des données territoriales du programme ESPON

Le projet ESPON M4D consiste à collecter, vérifier, intégrer et restituer les données territoriales produites par les projets du programme de recherche appliquée ESPON. Les principaux enjeux de ce projet consistent en premier lieu à gérer la profusion de données hétérogènes, les normaliser et les harmoniser, évaluer leur qualité et assurer leur suivi. Ensuite, de créer des outils de suivi et de restitution de ces données. La mise en place de ces méthodes et outils adaptés apporte quelques solutions et pistes de réflexion pour le lecteur s’intéressant à la reproduction de cette expérience de projet dans un environnement similaire (montage d’observatoire, coordination d’acteurs producteurs de données multiples, etc.).The ESPON M4D Project entails gathering, verifying, integrating and presenting the territorial data produced by ESPON Applied Research Projects. The main challenges that the project faced were firstly managing, standardising and coordinating a wealth of diverse data, ensuring data quality and traceability. The second hurdle was the creation of tracking and display tools for territorial data. Implementing specialised methods and tools has provided solutions and opportunities for further analysis in the same field of applied research (data center creation, coordination of several data providers).Con el proyecto ESPON M4D se ha recogido, verificado, integrado y restituido la información territorial de los proyectos de investigación aplicada de ESPON. Sus principales retos consisten en poder gestionar datos muy heterogéneos, normalizarlos, armonizarlos, evaluar su calidad y asegurar su continuidad. Este método de trabajo y sus herramientas de trabajo aportan innovaciones y procedimientos de trabajo que pueden servir al lector para replicarlos en entornos similares (observatorios territoriales, coordinación de proveedores de información, etc.)

The Core Database Strategy – A new paradigm for data collection at regional level

The aim of this report is twice:Firstly, it proposes a general strategy for data collection inside M4D project and more generally at the level of ESPON program.The Core Database Strategy (CDS) is an attempt to propose an innovative solution against the current situation where the ESPON database is adversely affected by the accumulation of heterogeneous data that are more and more difficult to manage. The report describes the general aims of this new strategy and the expected benefits, in particular when it comes to territorial monitoring.Secondly, it presents the preliminary tests and results of this strategy in the case of regional data. We examine firstly the current list of core indicators likely to support the CDS. Then we propose methods for the estimation of missing values and building of long term time series of core indicators. Finally we demonstrate how such core indicators can be combined with accessibility measure in order to produce innovative measure of functional dynamics

Regioviz: a new visualisation tool dedicated to regional comparisons

International audienceRegioviz is an interactive tool developed by UMS RIATE to easily compare the French regions to the European ones. It answers to a need expressed by the State service in charge of spatial planning and territorial observation in France. This public service wanted to have a dedicated tool, easy to use, for monitoring the effects of the 2016 French regional reform on several structural indicators in a European context. This geovisualisation tool was developed in 2017-2018 and is available at the following URL . This paper presents first the story of its creation and the strong relationship linking the end-users and the developers. Then it explains how this tool works (how to set the relative position of a region, how to assess the degree of similarity with the others) and it provides 2 user-oriented scenarios

Airbnb en Ile-de-France - R scripts created to produce data visualizations

<p>Data visualizations incuded in the website <a href="https://riate-airbnb.gitpages.huma-num.fr/website/"><i>Airbnb en Île-de-France</i></a><i> </i>are based on several R scripts based on <a href="https://www.airdna.co/">AirDNA</a> data. This input data cannot be restributed, which limits the reproducibility (and possible updating) of the visualizations offered by the website. The content of this Website has been the angular stone of a conference on short term rentals in Ile-de-France, held in Paris in <a href="https://riate-airbnb.gitpages.huma-num.fr/colloque/">September 2023</a>. </p><p>However, in the interest of transparency and openess of scientific methods, all the R scripts used to produce maps, graphs and synthetic tables are available and documented in this archive. They are based upstream on several scripts necessary for data consolidation and matching with institutional data in France (IGN, INSEE). </p><p>Thus, the purpose of this archive is threefold:</p><ul><li>Make it possible to update these analysis for a user with similar data.</li><li>Expose the data processing in complete transparency. Make it open to criticism if necessary. </li><li>Ease transposition to other (and more open) databases, such as <a href="http://insideairbnb.com/">InsideAirbnb</a>. </li></ul><p>These scripts were elaborated by Louis Laurian and Ronan Ysebaert (UAR RIATE, CNRS, Université Paris Cité), with the strong support of Marianne Guérois (RIATE, Géographie-Cités, Université Paris Cité) and Malika Madelin (Prodig, Université Paris Cité). They are documented and commented as far as possible to describe the succession of methodological steps carried out. The available folders (.zip files) follow the organisation of the Website (by tab). </p><p>To find out more, open the Readme.html file which precisely describes the contents of this archive. </p><p>The content of this archive may evolve marginaly. </p&gt

Les communes nouvelles françaises (2010-2020) : quels profils pour ces territoires du quotidien remaniés ?

International audienceOver the last few years, a major movement of municipal mergers has led to a reorganization of this local level of government. This paper analyzes their socio-economic characteristics and points out the resulting heterogeneity of new municipal groups. The new groups are barely coincident with everyday life areas. They are mostly incomplete secondary centers in terms of local daily attractivity. The diverse profiles of new municipalities ("communes nouvelles") are also compared to different levels of neighborhoods, showing significant contrasts in terms of financial potential, empowerment and socio-economic structure.Depuis quelques années, un important mouvement de fusions communales conduit à une recomposition de cet échelon. Cet article, en étudiant les caractéristiques des communes qui fusionnent, montre la diversité des profils, tant du point de vue socio-économiques qu'en termes de types de peuplement, approchés ici selon les différentes composantes du zonage en aires urbaines. L'analyse permet de pointer l'hétérogénéité qui se trouve à l'intérieur des communes nouvelles et leur manque de cohérence du point de vue des territoires pratiqués quotidiennement par les individus. Ces communes nouvelles constituent surtout des pôles secondaires n'englobant que partiellement les espaces vécus. Enfin, une comparaison des communes qui fusionnent à des entités appartenant au même environnement permet de montrer d'importants contrastes en terme de potentiel financier et de composition socio-économique, tant entre ces communes que vis-à-vis des espaces d'appartenance auxquels elles sont comparées

Analyse territoriale multiscalaire: Application à la concentration de l’emploi dans la métropole du Grand Paris

International audienceCette fiche présente une analyse territoriale multiscalaire menée sur la concentration de l’emploi dans les communes de la métropole du Grand Paris (MGP). Cette analyse reproductible utilise des données de l’INSEE librement accessibles et montre l’usage et l’intérêt des fonctions du package MTA (Multiscalar Territorial Analysis) pour révéler l’existence d’inégalités territoriales dans un contexte multiscalaire