Inventaire des pratiques
Primary GCM Objectives
Principes directeurs du Pacte mondial*
Objectifs de développement durable (ODD)
Dates
2021 - Present
Résumé
Depuis des années, Statistique Canada fournit à la population canadienne une vue d’ensemble sur de nombreux sujets qui touchent la population d’un bout à l’autre du pays. Cependant, cette vue d’ensemble peut masquer des différences profondes dans les expériences vécues par certains groupes de population. La pandémie de COVID-19 a mis en évidence la façon dont un seul événement peut être vécu différemment par divers groupes, faisant ressortir des inégalités sociales et économiques qui existaient déjà. Pour que les plans et les programmes de relance postpandémiques puissent agir sur ces répercussions différentielles, il faut des données plus détaillées qui peuvent être désagrégées, ou ventilées, en catégories comme le genre, la race, l’âge et le niveau de revenu, ou selon une combinaison de celles-ci et d’autres encore. Il faut également des données désagrégées au niveau géographique le plus fin possible. Les objectifs du Plan d’action sur les données désagrégées (PADD) comprennent le soutien d’une collecte de données plus représentative, l’amélioration des statistiques sur les populations diversifiées, le soutien des efforts déployés par le gouvernement et dans la société pour lutter contre le racisme systémique et la discrimination fondée sur le genre, et l’intégration des considérations d’équité et d’inclusion dans le processus décisionnel. À Statistique Canada, le PADD repose sur cinq piliers : 1) amélioration de la mobilisation et des communications, 2) normes nationales sur les données désagrégées, 3) élargissement des actifs de données désagrégées, 4) amélioration des connaissances intersectionnelles et longitudinales, et 5) accès à des données désagrégées améliorées. Pour que l’ensemble de la population canadienne puisse atteindre son plein potentiel, nous devons bien comprendre les circonstances dans lesquelles les gens vivent et les obstacles auxquels ils sont confrontés – nous ne pouvons pas améliorer ce que nous ne pouvons pas mesurer.
Le Plan d’action sur les données désagrégées (PADD) est une approche pangouvernementale dirigée par Statistique Canada.
Organisations
Principale(s) organisation(s) de mise en œuvre
Government of Canada
Partenaires impliqués
Government of Canada
Bénéfice et impact
Ce plan cible les quatre groupes visés par l’équité en matière d’emploi au sein du gouvernement du Canada : les Autochtones, les femmes, les minorités visibles/populations racisées et les personnes ayant une incapacité. Le cas échéant et dans la mesure du possible, la désagrégation s’étend toutefois à d’autres catégories (p. ex. l’orientation sexuelle, les enfants et les jeunes, les aînés, les langues officielles, les immigrants et les Canadiennes et les Canadiens à faible revenu).
Bien qu’il soit trop tôt pour que toutes les répercussions du PADD soient observées, certaines des premières réalisations comprennent (sans toutefois s’y limiter) :
• des études qui ont examiné les tendances des écarts de rémunération, ainsi que les tendances liées aux entreprises appartenant majoritairement à des immigrants, aux entreprises appartenant majoritairement à des immigrants au Canada et aux entreprises appartenant majoritairement à des personnes racisées. Des études ont aussi examiné les résultats scolaires et économiques des personnes lesbiennes, gaies et bisexuelles de diverses origines ethnoculturelles, et un article a été publié sur l’examen des variations du risque moins élevé de comportements suicidaires chez les immigrants;
• des travaux de recherche financés par le PADD qui ont permis d'explorer des méthodes novatrices afin d'améliorer l'échantillonnage pour assurer une meilleure représentation de divers groupes de population, et de coordonner l'échantillonnage entre les enquêtes afin de réduire le fardeau de réponse, surtout pour les petits groupes de population. À titre d’exemple, mentionnons le suréchantillonnage des enquêtes vedettes (Enquête sur la population active, Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et Enquête sociale générale) pour obtenir des données désagrégées qui pourraient offrir des renseignements précieux sur divers groupes;
• des projets financés par le PADD sur la désagrégation des données des enquêtes par panel en ligne, les différents indicateurs sur la démographie, le marché du travail, la santé et le social, l’acquisition de données désagrégées, les normes en matière de statistiques et de données, l’Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE), et plus encore. Des renseignements supplémentaires se trouvent dans ce Carrefour des statistiques sur le genre, la diversité et l’inclusion (SGDI) financé par le PADD.
L’accroissement et l’amélioration des statistiques désagrégées permettront d’offrir à tous les ordres de gouvernement, aux entreprises, aux spécialistes des politiques, aux utilisateurs de données, aux organismes à but non lucratif et à l’ensemble de la population canadienne le niveau de détail nécessaire pour prendre des décisions fondées sur des données probantes. En orientant les décisions politiques, ces données soutiendront les efforts déployés par le gouvernement pour lutter contre le racisme systémique, combler les écarts entre les genres et aider à créer un Canada plus équitable.
Bien qu’il soit trop tôt pour que toutes les répercussions du PADD soient observées, certaines des premières réalisations comprennent (sans toutefois s’y limiter) :
• des études qui ont examiné les tendances des écarts de rémunération, ainsi que les tendances liées aux entreprises appartenant majoritairement à des immigrants, aux entreprises appartenant majoritairement à des immigrants au Canada et aux entreprises appartenant majoritairement à des personnes racisées. Des études ont aussi examiné les résultats scolaires et économiques des personnes lesbiennes, gaies et bisexuelles de diverses origines ethnoculturelles, et un article a été publié sur l’examen des variations du risque moins élevé de comportements suicidaires chez les immigrants;
• des travaux de recherche financés par le PADD qui ont permis d'explorer des méthodes novatrices afin d'améliorer l'échantillonnage pour assurer une meilleure représentation de divers groupes de population, et de coordonner l'échantillonnage entre les enquêtes afin de réduire le fardeau de réponse, surtout pour les petits groupes de population. À titre d’exemple, mentionnons le suréchantillonnage des enquêtes vedettes (Enquête sur la population active, Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et Enquête sociale générale) pour obtenir des données désagrégées qui pourraient offrir des renseignements précieux sur divers groupes;
• des projets financés par le PADD sur la désagrégation des données des enquêtes par panel en ligne, les différents indicateurs sur la démographie, le marché du travail, la santé et le social, l’acquisition de données désagrégées, les normes en matière de statistiques et de données, l’Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE), et plus encore. Des renseignements supplémentaires se trouvent dans ce Carrefour des statistiques sur le genre, la diversité et l’inclusion (SGDI) financé par le PADD.
L’accroissement et l’amélioration des statistiques désagrégées permettront d’offrir à tous les ordres de gouvernement, aux entreprises, aux spécialistes des politiques, aux utilisateurs de données, aux organismes à but non lucratif et à l’ensemble de la population canadienne le niveau de détail nécessaire pour prendre des décisions fondées sur des données probantes. En orientant les décisions politiques, ces données soutiendront les efforts déployés par le gouvernement pour lutter contre le racisme systémique, combler les écarts entre les genres et aider à créer un Canada plus équitable.
Principales leçons
Les données désagrégées peuvent nous aider à comprendre les besoins des divers groupes de la population canadienne et à identifier les lacunes et les inégalités dans les politiques et les services existants. Voici certaines choses « À faire » et « À ne pas faire » :
À FAIRE
1. Comprendre pourquoi il est important de recueillir, d’analyser et d’échanger des données désagrégées. Veuillez consulter le Plan d’action pour les données désagrégées afin d’en apprendre davantage sur l’importance des données désagrégées dans la lutte contre les inégalités systémiques au Canada.
2. Rechercher diverses sources de données désagrégées. Combinez des données provenant de diverses sources, telles que des récits de personnes ayant une expérience vécue, des documents universitaires, des données administratives et des ensembles de données statistiques (p. ex. le Carrefour des statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion au Canada) afin de brosser un tableau complet de la situation.
3. Inclure des perspectives diverses à chaque étape du processus : collecte, analyse, mise en œuvre et rapports. Concevez des outils de collecte de données qui trouvent un écho auprès de vos répondants. Stockez, analysez et diffusez les données d’une manière inclusive et culturellement pertinente.
4. Faire de la collecte, de l’analyse, de la mise en œuvre et de la communication de données désagrégées un processus itératif. Recherchez continuellement des idées pour améliorer et enrichir les données désagrégées lorsque vous planifiez et mettez en œuvre votre travail.
5. Rechercher les différences entre les divers groupes ainsi qu'à l'intérieur des groupes. Posez des questions pour vous aider à identifier les groupes qui doivent encore être représentés. Trouvez des différences au sein des groupes communs et désagrégez-les davantage.
6. Faire preuve d'empathie et appliquer les meilleures pratiques éthiques lors du traitement de données provenant de différentes communautés. Afin d'instaurer la confiance avec le gouvernement, les expériences vécues par les différentes communautés doivent être prises en compte et représentées.
7. Poser des questions et demander de l’aide. Posez des questions à vos collègues et tirez parti des formations et des guides (tels que le guide « Modèles de mesure des impacts » au Canada), pour améliorer votre capacité à collecter et à utiliser des données désagrégées.
À NE PAS FAIRE
1. Ne pas arrêter d’essayer de trouver des données. Même si ces données ne sont pas disponibles immédiatement, dressez une liste de souhaits et recherchez les données dont vous avez besoin pour votre travail. Demandez à un collègue ou à des experts de vous aider à les trouver.
2. Ne pas considérer l'Analyse comparative entre les sexes Plus (ACS Plus) comme étant une simple case à cocher. Renseignez-vous sur le processus d'ACS Plus et intégrez-le à chaque étape de votre travail pour garantir l'inclusivité.
À FAIRE
1. Comprendre pourquoi il est important de recueillir, d’analyser et d’échanger des données désagrégées. Veuillez consulter le Plan d’action pour les données désagrégées afin d’en apprendre davantage sur l’importance des données désagrégées dans la lutte contre les inégalités systémiques au Canada.
2. Rechercher diverses sources de données désagrégées. Combinez des données provenant de diverses sources, telles que des récits de personnes ayant une expérience vécue, des documents universitaires, des données administratives et des ensembles de données statistiques (p. ex. le Carrefour des statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion au Canada) afin de brosser un tableau complet de la situation.
3. Inclure des perspectives diverses à chaque étape du processus : collecte, analyse, mise en œuvre et rapports. Concevez des outils de collecte de données qui trouvent un écho auprès de vos répondants. Stockez, analysez et diffusez les données d’une manière inclusive et culturellement pertinente.
4. Faire de la collecte, de l’analyse, de la mise en œuvre et de la communication de données désagrégées un processus itératif. Recherchez continuellement des idées pour améliorer et enrichir les données désagrégées lorsque vous planifiez et mettez en œuvre votre travail.
5. Rechercher les différences entre les divers groupes ainsi qu'à l'intérieur des groupes. Posez des questions pour vous aider à identifier les groupes qui doivent encore être représentés. Trouvez des différences au sein des groupes communs et désagrégez-les davantage.
6. Faire preuve d'empathie et appliquer les meilleures pratiques éthiques lors du traitement de données provenant de différentes communautés. Afin d'instaurer la confiance avec le gouvernement, les expériences vécues par les différentes communautés doivent être prises en compte et représentées.
7. Poser des questions et demander de l’aide. Posez des questions à vos collègues et tirez parti des formations et des guides (tels que le guide « Modèles de mesure des impacts » au Canada), pour améliorer votre capacité à collecter et à utiliser des données désagrégées.
À NE PAS FAIRE
1. Ne pas arrêter d’essayer de trouver des données. Même si ces données ne sont pas disponibles immédiatement, dressez une liste de souhaits et recherchez les données dont vous avez besoin pour votre travail. Demandez à un collègue ou à des experts de vous aider à les trouver.
2. Ne pas considérer l'Analyse comparative entre les sexes Plus (ACS Plus) comme étant une simple case à cocher. Renseignez-vous sur le processus d'ACS Plus et intégrez-le à chaque étape de votre travail pour garantir l'inclusivité.
Recommandations(if the practice is to be replicated)
Les quatre principes directeurs ci-dessous du Plan d’action sur les données désagrégées (PADD) devraient être appliqués :
1) Les données et les analyses devraient être désagrégées au niveau de détail de la population le plus bas possible tout en respectant les principes de qualité et de confidentialité.
2) Les analyses devraient être axées sur l’intersectionnalité plutôt que sur des interactions binaires.
3) Les données devraient être disponibles au niveau géographique le plus fin possible.
4) La confidentialité et les renseignements personnels doivent être protégés conformément aux normes pertinentes. Au Canada, par exemple, la confidentialité et les renseignements personnels sont protégés en vertu de la Loi sur la statistique, de la Loi sur l’accès à l’information et de la Loi sur la protection des renseignements personnels.
1) Les données et les analyses devraient être désagrégées au niveau de détail de la population le plus bas possible tout en respectant les principes de qualité et de confidentialité.
2) Les analyses devraient être axées sur l’intersectionnalité plutôt que sur des interactions binaires.
3) Les données devraient être disponibles au niveau géographique le plus fin possible.
4) La confidentialité et les renseignements personnels doivent être protégés conformément aux normes pertinentes. Au Canada, par exemple, la confidentialité et les renseignements personnels sont protégés en vertu de la Loi sur la statistique, de la Loi sur l’accès à l’information et de la Loi sur la protection des renseignements personnels.
Innovation
Depuis des années, Statistique Canada fournit à la population canadienne une vue d’ensemble sur de nombreux sujets qui touchent la population d’un bout à l’autre du pays. Cependant, cette vue d’ensemble peut masquer des différences profondes dans les expériences vécues par certains groupes de population.
La pandémie de COVID-19 a mis en évidence la façon dont un seul événement peut être vécu différemment par divers groupes, faisant ressortir des inégalités sociales et économiques. Pour réduire les inégalités quant aux expériences vécues au sein de différents groupes, des données plus détaillées sont nécessaires. Elles pourront être ventilées ou désagrégées en sous-catégories selon le genre, les caractéristiques ethnoculturelles, l’âge, l’orientation sexuelle et l’incapacité, et ces sous-catégories pourraient être recoupées avec d’autres. Les données doivent également être ventilées au plus fin niveau géographique possible, car l’incidence des événements sur les gens varie en fonction du lieu où ils habitent.
L’accroissement et l’amélioration des statistiques désagrégées permettront d’offrir à tous les ordres de gouvernement, aux entreprises, aux spécialistes des politiques, aux utilisateurs de données, aux organismes à but non lucratif et à l’ensemble de la population canadienne le niveau de détail nécessaire pour prendre des décisions fondées sur des données probantes. En orientant les décisions politiques, ces données soutiendront les efforts déployés par le gouvernement pour lutter contre le racisme systémique, combler les écarts entre les genres et aider à créer un Canada plus équitable.
Le PADD cible les quatre groupes visés par l’équité en matière d’emploi au Canada :
• Peuples autochtones
• Femmes
• Membres de groupes racisés ou de minorités visibles
• Personnes ayant une incapacité
Le cas échéant et dans la mesure du possible, la désagrégation s’étend toutefois à d’autres catégories (p. ex. l’orientation sexuelle, les enfants et les jeunes, les aînés, les langues officielles, les immigrants et les Canadiennes et les Canadiens à faible revenu).
Utilisation des sigles 2ELGBTQI+ et 2ELGBTQ+
En août 2022, le gouvernement du Canada a annoncé qu’il adoptait l’utilisation du sigle 2ELGBTQI+ pour désigner les personnes aux deux esprits (ou bispirituelles), lesbiennes, gaies, bisexuelles, transgenres, queers et intersexuées ainsi que celles qui emploient d’autres termes relatifs à la diversité sexuelle ou de genre.
La pandémie de COVID-19 a mis en évidence la façon dont un seul événement peut être vécu différemment par divers groupes, faisant ressortir des inégalités sociales et économiques. Pour réduire les inégalités quant aux expériences vécues au sein de différents groupes, des données plus détaillées sont nécessaires. Elles pourront être ventilées ou désagrégées en sous-catégories selon le genre, les caractéristiques ethnoculturelles, l’âge, l’orientation sexuelle et l’incapacité, et ces sous-catégories pourraient être recoupées avec d’autres. Les données doivent également être ventilées au plus fin niveau géographique possible, car l’incidence des événements sur les gens varie en fonction du lieu où ils habitent.
L’accroissement et l’amélioration des statistiques désagrégées permettront d’offrir à tous les ordres de gouvernement, aux entreprises, aux spécialistes des politiques, aux utilisateurs de données, aux organismes à but non lucratif et à l’ensemble de la population canadienne le niveau de détail nécessaire pour prendre des décisions fondées sur des données probantes. En orientant les décisions politiques, ces données soutiendront les efforts déployés par le gouvernement pour lutter contre le racisme systémique, combler les écarts entre les genres et aider à créer un Canada plus équitable.
Le PADD cible les quatre groupes visés par l’équité en matière d’emploi au Canada :
• Peuples autochtones
• Femmes
• Membres de groupes racisés ou de minorités visibles
• Personnes ayant une incapacité
Le cas échéant et dans la mesure du possible, la désagrégation s’étend toutefois à d’autres catégories (p. ex. l’orientation sexuelle, les enfants et les jeunes, les aînés, les langues officielles, les immigrants et les Canadiennes et les Canadiens à faible revenu).
Utilisation des sigles 2ELGBTQI+ et 2ELGBTQ+
En août 2022, le gouvernement du Canada a annoncé qu’il adoptait l’utilisation du sigle 2ELGBTQI+ pour désigner les personnes aux deux esprits (ou bispirituelles), lesbiennes, gaies, bisexuelles, transgenres, queers et intersexuées ainsi que celles qui emploient d’autres termes relatifs à la diversité sexuelle ou de genre.
Ressources additionnelles
Média
Date de soumission:
02 décembre 2024
*Toutes les références au Kosovo doivent être comprises dans le contexte de la résolution 1244 (1999) du Conseil de sécurité des Nations Unies.