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Les billets de September, 2014 (ordre chronologique)

Docimologie

L’échec à l’université est une question importante. Le gouvernement actuel s’en préoccupe en mots principalement : sur le terrain, on voit surtout la diminution des recrutements d’enseignants chercheurs, l’absence d’aides pérennes, la maigreur des budgets, les injonctions à l’excellence (qui ne prennent jamais en compte l’engagement pédagogique).
Pour objectiver un peu l’échec, j’ai demandé la liste des notes obtenues par les étudiantes en majeure de sociologie, et j’ai retenu un échantillon de 156 étudiantes de première année de licence, qui s’étaient inscrits pour la première fois à Paris 8 en 2013. Ce sont des étudiantes ayant obtenu au moins une note.
Ce qui m’intéresse ici, c’est la relation entre moyenne générale (non pondérée) et nombre de notes obtenues. Car nos étudiants sont adultes : rien ne les oblige à venir en cours (sinon l’obligation d’assiduité inscrite dans le règlement intérieur), et rien ne les oblige à être étudiants “à plein temps”.
notes-et-notes
19 étudiantes n’ont obtenu qu’une seule note l’année dernière, la moyenne de ces individus est de 5/20.
Les étudiantes ayant plus de 8 notes, qui ont passé plus de 8 examens, forment un groupe qui réussit aux examens. La moyenne de ce groupe est nettement supérieure à 10/20. Les étudiantes qui passent peu d’examens, elles, ont des notes en général bien basses : elles n’obtiendront pas leur licence, à la fois parce que leurs notes sont trop faibles, mais aussi parce qu’elles ne passent pas les examens.

Des flèches, des carrés

Le recrutement des universitaires est une affaire sérieuse. C’est pour ça qu’à Paris 8, un (une?) anonyme a produit une série de flèches et de carrés colorés pour qu’on ne s’y perde pas. C’est probablement un chargé de mission de la sous-direction opérationnelle du service de l’Organigramme, très compétent par ailleurs. L’essentiel, de toute façon, est de savoir que tout est à rendre pour avant-hier. Et il faut aussi, pour s’y débrouiller, connaître les vrais raccourcis, qui ne sont pas mentionnés ici (vous remarquerez quand même qu’une flêche-en-tiret signifie un “lien hors circuit formel”).

arbitrage-paris8

Heureusement, Paris 8 a prévu (a pré-prévu) des “instances de pré-arbitrage”, ouf !

zigouigouis-paris8

Le choc de simplification, à Paris 8, s’accompagne donc d’une tentative de dé-linéarisation de l’administration. Et, c’est amusant, cela conduit déjà à des discussions longues sur les prérogatives de telle ou telle instance, car textes, schémas et habitudes ne coïncident pas toujours.

La vie associative à Nantes (1)

Le site open-data de Nantes, data.nantes.fr, est riche. On y trouve : un fond de carte des “quartiers”, un fond de carte des “bureaux de vote”, la liste (avec les adresses) des associations, et enfin un fichier avec la géolocalisation de chaque adresse postale. En combinant ces fichiers, il est possible de repérer dans quels “microquartiers” la vie associative est plus développée, ou, au moins là où les associations sont implantées.

nantes-associations

Les Nantais ou les spécialistes de la Sociologie de Nantes comprendront sans doute mieux que moi la logique des implantations.

La réalisation a consister à assigner à chaque adresse de Nantes le nombre d’associations qui y avaient élu domicile (pas leur siège, mais leur lieu d’activité), et ensuite à associer à chaque adresse un “bureau de vote” correspondant, et enfin à associer à chaque bureau de vote le nombre d’associations qui se trouvaient dans son ressort.

Voici le code R :

library(maptools)
library(sp)
library(RColorBrewer)
library(classInt)
 
# shapefile des quartiers de Nantes
# Charger le fichier des adresses
adresses<-readShapeSpatial("~/Desktop/nantes/ADRESSES_NM_shp_l93/ADRESSES_NM.shp")
adresses<-subset(adresses,adresses$NOMCOM=="NANTES")
adresses$ADRESSE<-iconv(adresses$ADRESSE,from="latin1",to="ASCII//TRANSLIT")
adresses$ADRESSE<-toupper(adresses$ADRESSE)
# Charger le fichier associations
associations <- read.csv("~/Desktop/nantes/nantes-associations.csv",header=T)
# charger le shapefile des bureaux de vote de Nantes
nantesbv<-readShapeSpatial("~/Desktop/nantes/DECOUPAGE_BUREAUX_VOTE_NANTES_shp_l93/DECOUPAGE_BUREAUX_VOTE_NANTES.shp")
 
assoces<-associations[,c("SIEGE_NUM","SIEGE_VOIE","LIEU_ACT_NUM","LIEU_ACT_VOIE","LIB_THEME")]
assoces$SIEGE<-paste(assoces$SIEGE_NUM,assoces$SIEGE_VOIE)
assoces$LIEU<-paste(assoces$LIEU_ACT_NUM,assoces$LIEU_ACT_VOIE)
assoces$SIEGE<-iconv(assoces$SIEGE,from="UTF-8",to="ASCII//TRANSLIT")
assoces$LIEU<-iconv(assoces$LIEU,from="UTF-8",to="ASCII//TRANSLIT")
assoces$SIEGE<-toupper(assoces$SIEGE)
assoces$LIEU<-toupper(assoces$LIEU)
assoces$NB<-1
 
#assoces_adresses<-aggregate(NB~SIEGE,data=assoces,sum)
assoces_adresses<-aggregate(NB~LIEU,data=assoces,sum)
 
# associer les adresses des associations avec leurs coordonnées
#m<-match(adresses$ADRESSE,assoces_adresses$SIEGE)
m<-match(adresses$ADRESSE,assoces_adresses$LIEU)
adresses$NB<-assoces_adresses$NB[m]
 
# nantesbv : bureaux de votes de nantes
# associer chaque adresse à un bureau de vote
# code non optimal : boucle "for" très lente
BV<-NULL
test2<-NULL
for (i in 1:nrow(adresses)){
for (j in 1:nrow(nantesbv))	{
ifelse(point.in.polygon(adresses@coords[[i,1]],adresses@coords[[i,2]],nantesbv@polygons[[j]]@Polygons[[1]]@coords[,1],nantesbv@polygons[[j]]@Polygons[[1]]@coords[,2])==1,BV[i]<-j,test2<-j)
}
}
 
adresses$BV<-nantesbv$IDBURO[BV]
assoc_bv<-aggregate(NB~BV,data=adresses,sum)
m<-match(nantesbv$IDBURO,assoc_bv$BV)
nantesbv$NB<-assoc_bv$NB[m]
nclr <- 7
plotclr <- brewer.pal(nclr,"RdYlBu")[nclr:1] 
class <- classIntervals(nantesbv$NB, nclr, style="fisher",dataPrecision=0)
colcode <- findColours(class, plotclr)
par(mar=c(1,1,1,1))
plot(nantesbv,col=colcode,border="black",lwd=.1)
legend(348479,6698193,legend=names(attr(colcode,"table")), fill=attr(colcode, "palette"), cex=2, bty="n",title="Nombre d'associations")
plot(quartiers,add=T)
title(sub="Réalisation Baptiste Coulmont, http://coulmont.com | Données : data.nantes.fr",cex.sub=1,adj=0,line=-3)
title(main="La vie associative à Nantes",line=-1.7,cex.main=3,adj=0)

Created by Pretty R at inside-R.org

Nouvelle édition

Sortie en librairie le 9 octobre.
nouvelleeditionlivre

Paris, ville monde

Les listes électorales parisiennes (1,2 millions d’individus) renseignent sur le pays de naissance des électeurs parisiens. Une partie d’entre eux est née à l’étranger. Plus de 6000 au Viet Nam, un peu plus de 5000 au Liban, etc… On compte même un (ou une) électeur(e) né(e) au Vatican, ou plutôt ayant déclaré être né(e) au Vatican.
Ces électeurs sont peut-être “nés étrangers à l’étranger”, mais ils sont peut-être “nés français à l’étranger”. Mais l’étranger n’est pas toujours l’étranger : l’Algérie fut un moment des départements français, et les Algériens furent eux-aussi un moment des électeurs français. Et les pays changent de nom : où donc ont bien pu naître les électeurs français nés en “U R S S” ? Plus de 200 pays apparaissent dans ces listes : Paris est bien une ville-monde.
Mais il y a des mondes différents dans cette ville-monde.
Prenons donc les électeurs nés dans quelques pays choisis et examinons la dispersion spatiale de ces électeurs. J’ai superposé aux cartes des courbes de niveau qui donnent une idée imparfaite de la densité.
mondes-paris
L’on distingue bien des zones préférentielles : le Nord-Est parisien populaire, le Sud-Est du 14e arrondissement. Les électeurs et électrices nés au Liban ont ici une répartition bien spécifique : ils ont choisi le Paris du Sud-Ouest, 16e et 15e arrondissement. Reste à comprendre pourquoi…
Les électeurs nés aux États-Unis d’Amérique, eux, sont d’abord peu nombreux, mais aussi peu concentrés. Ils évitent visiblement le Paris populaire pour préférer le Paris touristique ou bourgeois.
La localisation a été réalisée grâce aux données du “projet BANO“, mais les coordonnées des points ont été légèrement modifiées. Note sur la lecture enfin : ce n’est pas parce qu’une zone est toute orange ou toute rose que les électeurs y résidant seraient majoritairement nés à l’étranger.

Jeunes électeurs, vieux électeurs, à Paris

Toujours en partant des listes électorales, voici une estimation rapide de la densité de jeunes électeurs et électrices (de moins de 20 ans) et de la densité des séniors parmi les seniors, les électrices de plus de 91 ans (il y a moins d’électeurs, à cet âge). Des courbes de niveaux indiquent les zones de densité moyenne équivalente.
jeunes-vieux
Cliquer pour agrandir

L’image est parlante : la densité de jeunes électeurs est importante dans les quartiers populaires, et celle des super-seniors dans des quartiers plus bourgeois. Mais l’indicateur est imparfait. Les zones peu peuplées (8e arrondissement, par exemple) contiennent par définition peu d’électeurs, mais ne contiennent-elles pas plus de vieux électeurs que de jeunes électeurs ?
Ainsi une carte qui s’intéresserait à la proportion de jeunes électeurs (ou de vieux électeurs) parmi l’ensemble des électeurs donnerait une image un peu différente de Paris.