Activité

Portrait territorial prudent des établissements d'enseignement

Comment préparer un portrait territorial sans confondre les unités?

2-3 heures · Intermédiaire

À produire : Un tableau des unités et des régions manquantes par ressource, avec des décomptes régionaux et une carte de Montréal explicitement délimitée.

Prérequis : Savoir ouvrir un projet RStudio et exécuter un script R. Savoir lire un tableau groupé et un graphique descriptif; repérer les valeurs manquantes.

Préparation enseignante

Télécharger la trousse ci-dessous. Extraire le ZIP, puis double-cliquer sur Donnees-bleues.Rproj. Avant la séance, ouvrir installer-packages.R et cliquer sur Source avec une connexion Internet.

Une fois les packages installés, les scripts utilisent les fichiers inclus et peuvent être exécutés hors ligne.

Télécharger la trousse avec les données

301 Ko. Préparation : 05/09/2026 à 07:04 (heure du Québec).

Les fichiers de données sont inclus dans la trousse.

Conditions de la source · Provenance et empreinte du ZIP

Fichiers inclus
  • etablissements_enseignement_quebec.csv : 14 079 lignes, 12 colonnes.

Contexte

Cette activité utilise la fiche Localisation des établissements d’enseignement au Québec. Unité : Une ligne d’une des neuf ressources du répertoire. L’unité varie : organisme, immeuble ou lien.

Source : Données Québec / Ministère de l’Éducation et Ministère de l’Enseignement supérieur. Les dates de préparation, les fichiers et les conditions de réutilisation sont indiqués dans la trousse.

Consignes

  1. Ouvrir activite-longue.R dans le sous-dossier datasets/etablissements-enseignement du projet RStudio et cliquer sur Source. Les tableaux apparaissent dans Console et les graphiques dans Plots.
  2. Examiner les unités et les proportions de régions manquantes par ressource.
  3. Lire les décomptes régionaux et la carte de Montréal en signalant les unités mélangées.
  4. Rédiger une réponse à la question en nommant l’unité observée et une limite de la source.

Limites à faire nommer

Additionner des ressources de niveaux différents ne donne pas un nombre d’établissements uniques. Une région manquante n’est pas une absence d’établissement.

Vérifier le travail

  • L’unité, la période ou la portée documentaire et les variables utilisées sont nommées.
  • La conclusion répond à la question et explique au moins une limite précise.
Objectifs et adaptations

Adaptations

  • Débuter avec le script exécuté par la personne enseignante, puis faire interpréter une seule sortie.
  • Pour approfondir, modifier une sélection ou un regroupement et justifier ce que cela change.

Statut documenté : Documentation de source et ressources de classe fournies.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Usage en cours non documenté.

Ajout
Mise à jour

Code complet

Ce script complet est celui de la trousse. Il lit les fichiers locaux et affiche les résultats dans RStudio.

Afficher le script R 
# Portrait territorial prudent des établissements d'enseignement
# Ouvrir le projet RStudio de l’archive, puis exécuter ce script.
# Source : https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/localisation-des-etablissements-d-enseignement-du-reseau-scolaire-au-quebec
# Les données de classe sont figées; ce script ne les télécharge pas.

# Load libraries
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(readr)

# Prepare official files

# Import prepared data
etablissements <- read_csv(
  "data/processed/etablissements-enseignement/etablissements_enseignement_quebec.csv",
  show_col_types = FALSE
)

# Global structure
structure_ressources <- etablissements |>
  count(source_resource, resource_label, network_category, unit_kind, sort = TRUE)

print(structure_ressources)

# Missing region by resource
regions_manquantes <- etablissements |>
  count(source_resource, resource_label, has_region) |>
  group_by(source_resource, resource_label) |>
  mutate(proportion = n / sum(n)) |>
  ungroup()

print(regions_manquantes)

# Example: regional portrait among rows with a known region
portrait_regional <- etablissements |>
  filter(has_region) |>
  count(region_administrative, network_category, sort = TRUE)

print(portrait_regional)

# Example map for one region
region_choisie <- "Montréal"

donnees_region <- etablissements |>
  filter(has_region, region_administrative == region_choisie)

print(ggplot(donnees_region, aes(x = longitude, y = latitude, color = network_category)) +
  geom_point(alpha = 0.6, size = 1) +
  coord_quickmap() +
  labs(
    x = "Longitude",
    y = "Latitude",
    color = "Catégorie",
    title = paste("Lignes géolocalisées dans la région :", region_choisie),
    subtitle = "Les points proviennent de plusieurs ressources; l'unité statistique varie"
  ))