1. Données de localisation des infrastructures commerciales et municipales (Environics Analytics, 2023)

Les données sur l'emplacement des entreprises et des infrastructures municipales provenant d'Environics Analytics fournissent l'emplacement spatial de toutes les entreprises et infrastructures municipales suivies par InfoCanada. l'emplacement spatial de toutes les entreprises et infrastructures civiques recensées par InfoCanada. Les données comprennent le nom, l'adresse, le code SCIAN et un identifiant unique pour plus de 1,1 million d'entreprises. Les données sur les entreprises sont utilisées pour déterminer la présence et la composition de deux catégories, chacune d'entre elles étant subdivisée en sous-catégories. Les données sur les entreprises sont utilisées pour déterminer la présence et la composition de deux catégories, chacune d'entre elles étant subdivisée en sous-catégories à l'aide de leurs codes SCIAN respectifs à quatre et à six chiffres. NAICS à quatre et six chiffres :

• Entreprises de la rue principale (codes NAICS à quatre chiffres)
• Vente au détail
• Alimentation et boissons
• Services locaux


• Infrastructures civiques (codes SCIAN à six chiffres)
• Arts et culture
• L'éducation
• Services gouvernementaux et communautaires
• Soins de santé
• Installations de loisirs

Pour plus d'informations sur la définition de ces catégories, cliquez ici pour lire une méthodologie détaillée. méthodologie détaillée.

2. Données démographiques (DemoStats d'Environics Analytics, 2023 ; Statistique Canada, 2021)

Les données démographiques combinent des données exclusives d'Environics Analytics DemoStats, mises à jour mises à jour annuellement, et des données de source ouverte provenant du recensement de 2021, lorsque l'équivalent Environics DemoStats n'est pas disponible. n'est pas disponible. Les données démographiques comprennent les chiffres de population, les données sur le logement, les informations démographiques de base et les données sur les déplacements domicile-travail. démographiques de base et des données sur les déplacements domicile-travail.

3. Données sur le nombre de visiteurs mobiles (Environics Analytics MobileScapes, 2019 - 2022)

Les données sur le nombre de visiteurs sont dérivées des données MobileScapes d'Environics Analytics. mobile développée à partir de données basées sur l'autorisation et collectées à l'aide d'applications mobiles géolocalisées. géolocalisées. Les données MobileScapes ne sont collectées que pour les bâtiments situés dans la zone d'étude de cas. de l'étude de cas, ce qui permet d'obtenir un nombre précis de visiteurs par jour, par semaine et par mois. En outre, les données mobiles fournissent également les emplacements courants des visiteurs pendant la journée (travail) et le soir (domicile) afin d'analyser les types de visiteurs, les distances et les changements dans le temps. d'analyser les types de visiteurs, les distances et les changements dans les schémas spatiaux au fil du temps. Les données MobileScapes pour les besoins de notre analyse sont définies de deux manières :

• Visites - Chaque fois qu'un individu entre dans un bâtiment de la zone d'étude, il peut être compté plus d'une fois. plus d'une fois.
• Visiteur - Personne unique entrant dans un bâtiment de la zone d'étude. Il ne peut être compté qu'une seule fois.

4. Réseau routier national (Statistique Canada, 2023)

Le RRN a été adopté par les membres du Comité interagences en géomatique (CIG) et du Conseil canadien de géomatique (COCG) afin de fournir des données géospatiales de qualité, homogènes et normalisées. Conseil canadien de géomatique (COCG) afin de fournir des données géospatiales et attributives de qualité, homogènes et normalisées (actuelles, précises et cohérentes) pour l'ensemble du réseau routier canadien. et attributives de qualité, homogènes et normalisées (actuelles, précises, cohérentes) pour l'ensemble du réseau routier canadien. Le RRN fait partie de l'initiative GéoBase, qui vise à fournir une infrastructure géospatiale commune entretenue régulièrement par les organisations les plus proches de la source. (Statistique Canada, 2023)

Le RRN est distribué sous la forme de treize jeux de données provinciaux/territoriaux composés de deux entités linéaires (segments de route et segments de ferry) et de trois entités ponctuelles (jonctions, barrages, etc.). linéaires (segments de route et segments de ferry), trois entités ponctuelles (carrefours, passages bloqués et points de passages bloqués et points de péage), et trois entités tabulaires (plages d'adresses, noms de rues et de lieux, et liens avec des noms alternatifs). Actuellement, le RRN est accessible au public sur le portail de données Open Government.

Créer le réseau des rues principales du Canada

La création d'un réseau complet de rues principales pour le Canada a commencé par un objectif clair : identifier les segments de routes où se trouvent des groupes d'entreprises et d'infrastructures civiques. les segments de routes où sont regroupés et concentrés les commerces de la rue principale et les infrastructures civiques à travers le pays. sont regroupés et concentrés dans l'ensemble du pays. Afin d'arriver à cet ensemble de données final, nous avons avons suivi un processus itératif, en recueillant à chaque étape les commentaires des parties prenantes du projet, des utilisateurs et des experts en politiques. des parties prenantes du projet, des utilisateurs et des experts politiques.

Après avoir identifié le réseau de rues principales, nous avons également joint des informations démographiques (provenant du recensement de 2021 et d'autres ensembles de données exclusives), afin de fournir des informations sur les environs. recensement de 2021 et d'autres ensembles de données exclusives), afin de donner un aperçu de la zone environnante et de ses habitants. environnante et ses résidents. La méthodologie sera divisée en quatre sections principales.

• 1. Mise en place de données sur les infrastructures commerciales et civiques
• 2. Configuration du réseau routier
• 3. Attacher des données
• 4. Identification des rues principales à forte et faible densité

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1. Mise en place de données sur les infrastructures commerciales et civiques

La première tâche à accomplir pour créer le réseau des rues principales du Canada a été d'identifier les types d'entreprises et d'infrastructures civiques associés aux rues principales. d'entreprises et d'infrastructures civiques associés aux rues principales. En se basant sur les codes à quatre et six chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), les points des données sur les emplacements commerciaux et civiques ont été classés dans l'un des trois groupes d'entreprises de la rue principale (commerce de détail et services). ont été classés dans l'un des trois groupes d'entreprises des rues principales (commerce de détail, restauration ou services locaux) ou dans l'un des trois groupes d'entreprises des rues principales. restauration ou services locaux) ou dans l'un des cinq groupes d'infrastructures civiques (arts et culture, éducation, services gouvernementaux et communautaires, soins de santé, etc, l'éducation, les services publics et communautaires, les soins de santé et les loisirs), comme le montre le tableau ci-dessous. ci-dessous.

En outre, dans le sous-groupe des entreprises de services locaux, les entreprises relevant du code NAICS comme le crédit de dépôt, la comptabilité, les services juridiques, les magasins de télécommunications et les bureaux immobiliers, devaient avoir moins de 50 employés pour confirmer qu'il s'agissait d'instances locales. Les bureaux immobiliers devaient compter moins de 50 employés pour confirmer qu'il s'agissait d'instances locales. Par exemple, pour s'assurer que nous avons identifié les succursales bancaires locales et filtré les bureaux du siège social qui auraient pu être classés dans la catégorie des agences locales. qui auraient pu être classés sous le même code SCIAN.

Main Street Business Table (Cliquez pour agrandir)

Table sur l'infrastructure civique (Cliquez pour agrandir)

Joindre des données supplémentaires

La dernière étape a consisté à résumer la taille estimée de l'emploi et les ventes au détail, ainsi que notre indice d'indépendance commerciale. Indice d'indépendance des entreprises, qui utilise une analyse textuelle pour évaluer le caractère unique de chaque entreprise entre 0 et 1 (défini ci-dessous). entre 0 et 1 (défini ci-dessous).

2. Configuration du réseau routier

Afin d'identifier les rues principales, nous avons dû utiliser un ensemble de données sur le réseau routier pour notre analyse. La mise en place du réseau routier est une étape cruciale de la méthodologie, car c'est aussi la médiane par laquelle toutes les données démographiques et d'infrastructure seront attachées et visualisées. par laquelle toutes les données démographiques et d'infrastructure seront attachées et visualisées. Avant que cela ne se produise, plusieurs étapes de nettoyage sont nécessaires. plusieurs étapes de nettoyage sont effectuées sur le réseau routier national de Statistique Canada. national de Statistique Canada.

Définir les réseaux de grandes et petites villes

La première étape de la mise en place du réseau routier consiste à déterminer les types de routes à inclure dans le réseau. inclure dans le réseau. Le tableau ci-dessous présente notre méthodologie pour créer le réseau routier ; qui diffère selon qu'il s'agit d'une grande ou d'une petite ville. Une ville est définie comme grande ou petite en fonction du nombre d'habitants et de la densité de population. Une ville est définie comme grande ou petite en fonction de son nombre d'habitants et de sa densité de population, et les types de routes inclus sont différents dans chacune d'elles. Ceci a été fait pour éliminer les zones principalement résidentielles dans les grandes villes tout en conservant les petites routes locales dans les petites villes. locales dans les petites villes.

En utilisant le paquetage "sfnetworks" dans R, les lignes du réseau routier sont nettoyées pour simplifier les bords et réduire la redondance après le filtrage initial des routes. et de réduire la redondance après le filtrage initial des routes. Tout d'abord, le réseau routier est simplifié pour supprimer les arêtes multiples et les boucles. Ensuite, les pseudo-nœuds sont supprimés pour avoir des nœuds où les extrémités des routes se rejoignent. Enfin, les intersections entre les routes sont simplifiées, en joignant toutes les routes convergentes à un seul nœud.

3. Attacher des données

Joindre des données sur les entreprises et les infrastructures civiques

Après avoir nettoyé les réseaux d'infrastructures et de routes, une intersection spatiale a été réalisée, en rattachant tous les commerces de la rue principale et les infrastructures municipales à toutes les routes situées dans un rayon de 50 mètres autour du segment de route souhaité. du segment de route souhaité. Les dénombrements de chaque type de commerce de rue et d'infrastructure municipale ont été résumés, ce qui a permis d'obtenir un total pour chaque segment de route. En outre, les densités des commerces de la rue principale et des infrastructures civiques ont été calculées en divisant le total par la longueur de la route. longueur de la route.

Pour les statistiques sommaires utilisant les données des entreprises de la rue principale, telles que l'Indice d'indépendance des entreprises et les ventes au détail, la moyenne de toutes les entreprises situées le long de la route a été utilisée. La taille de l'emploi des entreprises a également été prise en compte pour l'indice d'indépendance des entreprises. La taille des entreprises a également été prise en compte pour l'indice d'indépendance des entreprises.

Joindre des données démographiques

Les variables démographiques ont été recoupées entre le réseau routier et toutes les aires de diffusion dans un rayon d'un kilomètre autour du segment de route adjacent. Pour chaque segment de route, les variables ont été résumées en prenant la moyenne de toutes les aires de dissémination pondérée par le nombre de chaque AD.

4. Identification des rues principales

Avec la création de notre réseau routier de base, nous pouvons maintenant identifier les rues principales comme un segment de route où il existe un regroupement d'entreprises et d'infrastructures civiques. où il existe un regroupement d'entreprises et d'infrastructures civiques dans la rue principale. Ce processus se déroule en deux étapes principales. Identifier les regroupements d'entreprises et d'infrastructures civiques et l'extraction de segments sur la base de seuils de densité.

Identification des groupements d'entreprises et d'infrastructures civiques de la rue principale

En utilisant les données nettoyées sur les entreprises et les lieux publics, l'estimation de la densité de Kernel dans QGIS a permis de créer une carte thermique des entreprises de la rue principale et des données civiques. carte thermique des entreprises de la rue principale et des données civiques. La couche de la carte thermique a ensuite été filtrée sur la base des seuils de densité fixés pour les rues principales à forte densité et à faible densité. les seuils de densité fixés pour les rues principales à forte densité et à faible densité.

Extraction de segments sur la base de seuils de densité

La couche finale des rues principales à haute et basse densité a ensuite été coupée des couches respectives des cartes thermiques. des couches de cartes thermiques respectives, et une différence entre les deux couches de routes a été effectuée afin d'éviter les les chevauchements.

Indice des entreprises indépendantes

L'indice des entreprises indépendantes crée un indice gradué de l'indépendance des entreprises en utilisant l'analyse de texte dans la base de données Main Street Business. l'analyse de texte dans l'ensemble de données sur les entreprises de la rue principale afin d'appliquer une échelle de 0 à 1 en fonction du nombre d'occurrences du nom de l'entreprise dans les données. de fois qu'un nom d'entreprise apparaît dans les données. Plus la valeur est proche de 1, plus l'entreprise est considérée comme "indépendante". Plus la valeur est proche de 1, plus l'entreprise est considérée comme "indépendante".

À partir de l'ensemble de données sur l'emplacement des entreprises de la rue principale, les entreprises sont regroupées en fonction de leur nom et de leur secteur d'activité principal à l'aide du code SCIAN à deux chiffres. l'industrie primaire en utilisant le code SCIAN à deux chiffres associé à l'entreprise. Une fois regroupées, les entreprises sont mises à l'échelle min-max, ce qui donne une valeur entre 0 et 1, 0 étant le nom le plus répandu le nom le plus répandu dans les données sur les entreprises et 1 le moins répandu.

Cette méthodologie nous permet de tenir compte des différences entre les chaînes de magasins. Ainsi, une petite chaîne locale comptant 5 établissements est considérée comme plus "indépendante" qu'une grande chaîne nationale comptant plus de 200 établissements, par exemple. par exemple.

Indice d'infrastructure civique

L'indice d'infrastructure civique (IIC) évalue l'accès relatif à l'infrastructure civique dans une d'une zone définie en combinant la capacité des services avec la demande de la population locale.

Basé sur des zones de captage flottantes en deux étapes

• L'évaluation de l'offre d'infrastructures civiques en tant que ratio d'emplois civiques par rapport à la population environnante dans un rayon d'un kilomètre. population environnante dans un rayon d'un kilomètre.
• Additionner les ratios, et l'offre d'infrastructures civiques de l'étape 1 se trouve à la même distance du seuil de diffusion pour chaque centre de population, la zone de diffusion. pour chaque centre de population, l'aire de diffusion.

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Contactez-nous à l'adresse cui@canurb.org.