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À propos▶
ContexteObjectifJustificationStructurePublic cible
Expériences et leçons▶
1. Project Planning and Management2. Cartographie géospatiale et base des ZD3. Instruments et outils de dénombrement4. Collecte et gestion des données5. Tests et pilotes de recensement6. Recrutement et formation7. Déploiement et supervision8. Dénombrement et logistique9. Assurance qualité et gestion des risques10. Analyse du recensement et produits11. Partenariats et collaboration12. Plaidoyer et communication13. Achats et gestion financière14. Enquête post-recensement15. Approches alternatives16. Liste de planification
Études de cas▶
1. Planification et gestion du projet2. Cartographie géospatiale3. Instruments de dénombrement4. Collecte des données5. Tests du recensement6. Recrutement et formation7. Déploiement et supervision8. Dénombrement et logistique9. Assurance qualité10. Analyse du recensement11. Partenariats12. Plaidoyer13. Achats14. Enquête post-recensement15. Approches alternatives16. Liste de planification
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15. Approches alternatives

Recommandations​

  • Afin de modéliser de grands ensembles de données, un environnement de traitement adapté est nécessaire. Les spécifications matérielles recommandées en vue de la modélisation des estimations démographiques sont d'au moins 500 Go de capacité de stockage, 64 Go de RAM et une vitesse de traitement de 3,80 GHz.

  • Les logiciels recommandés en vue de la modélisation démographique sont R et QGIS. D'autres logiciels, tels que Python ou ArcGIS, peuvent être utilisés dans le processus et un appui peut être offert aux utilisateurs de ces progiciels, mais la plupart des conseils s'articulent autour de R concernant le traitement statistique et de QGIS en tant que solution libre de système d'information géographique (SIG).

  • Afin de modéliser spatialement les estimations démographiques, une solide connaissance des SIG est recommandée. Les modélisateurs doivent maîtriser les techniques SIG clés.