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De tout pour faire un monde. Dix ans d’enquêtes sociologiques

(Un billet coécrit avec Pierre Mercklé)

Les sociologues enquêtent, d’abord. Puis ensuite ils parlent, généralement dans des « séminaires » et des colloques, c’est-à-dire des réunions de travail entre collègues ; et enfin ils écrivent, généralement dans des revues académiques au lectorat restreint. En se professionnalisant, c’est-à-dire en se dotant d’un cursus de formation et de méthodes d’enquêtes, la sociologie est devenue une science de spécialistes et les sociologues passent leur temps de travail, le plus souvent, entre sociologues. Il existe bien sûr d’autres prises de parole sociologique : celle de l’expert, qui, à la suite d’une étude financée par un ministère, une association ou une collectivité locale, va, en conclusion d’un « rapport », proposer des recommandations ; ou celle de l’intellectuel, qui, à la suite d’une longue carrière, est amené dans différentes « tribunes » à prendre position de manière générale, sur tout et n’importe quoi.

Entre 2011 et 2019, donc pendant presque toute la décennie écoulée, Baptiste Coulmont et moi avons pu expérimenter une forme de prise de parole un peu différente, en tenant une chronique sociologique dans le cahier « Sciences » du Monde, en alternance avec une poignée d’autres scientifiques, biologistes, physiciens, chimistes… Le rythme était régulier, environ un texte toutes les six à sept semaines. Les règles étaient simples, nous avions « Carte blanche » (c’était, et c’est toujours, le titre de la chronique) pour parler de l’actualité des sciences sociales, et rendre compte non pas de notre propre travail, et de nos propres enquêtes, mais de celles de nos collègues.

C’est la somme de ces chroniques que nous publions aujourd’hui en un seul volume, sous la forme d’une anthologie thématisée, qui reprend le titre d’une des chroniques, « Pourquoi les top-modèles ne sourient pas ». Nous avons choisi de conserver cinq grands thèmes organisateurs. D’abord une série de chroniques sur les coulisses de la science. Avec quoi travaille-t-on ? avec qui ? et comment ? Ensuite une série, intitulée « au travail », sur l’observation, par les sociologues, du travail des autres. On entre ensuite dans l’intimité des acteurs sociaux, avec une série sur la vie de famille et la sexualité. On s’intéresse à la politique, au sens large, que ce soient les formes de gouvernement (et de gouvernement de soi) et les formes de participation électorale. On termine par l’étude plus générale de la structure sociale et de la structure des relations sociales.

Dans Le Monde, la chronique était courte. C’est, pour des universitaires, une contrainte. Tout dire, ou presque, en quelques phrases et trois paragraphes. Ce fut parfois frustrant, aussi nous avons pris ici, en les rassemblant dans ce livre, la liberté de rajouter des documents, des graphiques, quelques références bibliographiques, d’allonger une peu certains textes et de les mettre en relation les uns avec les autres. Mais la brièveté n’est pas qu’une contrainte, c’est aussi un atout. Nous avons essayé de rester synthétiques en d’abord pensant aussi aux enseignants, de lycée ou de premier cycle, qui ont parfois envie de présenter un article récent, mais qui, en raison de la taille des articles, et du format des cours, ne peuvent pas le faire. Nos chroniques, courtes, peuvent servir de point de départ, de document d’appui dans un TD, par exemple.

La brièveté, c’est aussi une liberté. Celle de pouvoir utiliser des formules, ironiques, humoristiques ou imagées, que l’écriture académique n’autorise pas. Celle de pouvoir trahir – légèrement – la subtilité d’un argument pour appuyer le trait et la conclusion. Celle d’attirer l’œil de lecteurs et lectrices qui ne sont pas des habitués de la sociologie. Des lecteurs parfois surpris, outrés, amusés, énervés… et qui ont largement commenté certaines de nos chroniques, sur internet, ou en nous écrivant directement. Vous trouverez quelques exemples de ces réceptions dans l’ouvrage. Et nous espérons qu’à votre tour, vous aurez l’envie de réagir à ces chroniques, et de nous en faire part, par exemple ici, dans les commentaires de ce billet… En attendant, bonne lecture !

 

Référence :

Baptiste Coulmont et Pierre Mercklé, Pourquoi les top-modèles ne sourient pas. Chroniques sociologiques, Paris, Presses des Mines, parution le 19 novembre 2020, 183 p., 29 euros.

 

Voici la table des matières générale de l’ouvrage. Certains des chapitres avaient été repris ou avaient été complétés sur nos blogs respectifs : vous trouverez ci-dessous les liens vers ces billets quand c’est le cas…

1. Introduction générale

2. Science de la science. Des équipements et des laboratoires – Un échantillon de Français suivis pour la vie – À quoi servent les annuaires statistiques ? Vers des sciences sociales citoyennes ? Les statistiques sont-elles finies ? Le numérique, c’est fantastique ! Droit d’enquête pour le sociologue – Le regard de biais des sociologues – Tous des menteurs ? Cinquante nuances de tropL’Autolib’, révélatrice de la sociologie postmoderneMais que fabriquent les sociologues ? Astérix chez les « economists » – La dernière leçon du sociologue Erik Olin Wright

3. Au travail. Le tutoiement au travail, subtil marqueur social – Les pourboires, drôles d’espèces – Faut-il salarier les clients ? Hôtesses et hôtes d’accueil, révélateurs sexuels – Leur rythme dans ma peau – En prison, les vieux détenus, gardiens du quotidien – Trois mois ferme et deux cachets par jour

4. Famille et sexualité. L’art de l’insulte chez les jeunes filles – Anorexie, boulimie : le poids des rapports sociaux – Des familles pour tou.te.s – Mec hétéro cherche mec hétéro – Tout le monde savait… Des ordres amoureuxCols blancs et bleus se marient-ils vraiment ? Balayer plus pour divorcer plus ?De bonnes raisons de croire au Père NoëlJ’aime le rap, alors je vais redoubler et devenir un délinquant – Des paradoxes scolaires : l’intérêt des irrégularités statistiques

5. Politiques. La démocratie au hasardLes clandestins du vote américain – La queue et le compte – Les employés et les ouvriers ne votent jamais seuls – La popularité des politiques et le gloriomètre – Le prestige selon saint MatthieuLe management par les honneurs – La politique des palmarès – Faire commerce de soi pour trouver son bonheur – Mesurer le bonheur – Des individus tous singuliers

6. Classes et réseaux. Les réseaux sociaux contre les classes sociales ? Un monde de plus en plus petit – Durkheim : la vérité dans le réseau – L’ascenseur social et le ring – Deux générations de pauvres – Bon sang ne saurait faiblir – Le grand monde – En Algérie, les plages de la discorde – Les odeurs ont un sens, et une classe sociale – Pourquoi les top-modèles ne sourient pas – Le charme discret du contournement de l’ISF – L’école de la détestation – Des morts pas si accidentelles – Mesurer les inégalités ? Pas si simple…

7. En conclusion. Vagues de suicides : l’anomie contre-attaqueLa fin du monde, suite.

Une deuxième vague

En novembre 2020, la « Deuxième vague » de décès covid apparaît très visible dans les données publiées, presque en temps réel, par l’INSEE.

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La courbe rouge, les décès toutes causes confondues, dépasse largement le nombre de décès attendus, et est très proche de la courbe verte qui additionne le nombre moyen décennal de décès et le nombre de décès du covid.
L’INSEE fait un travail formidable de publication, semaine après semaine, des décès comptabilisés en France. Les chiffres les plus récents concernent les décès datant de 11 jours à peine.
Mais tous les décès ne sont pas parvenus à l’INSEE 11 jours après la date du décès. Parfois la remontée des informations met plus de temps.
Ce qui fait que, quand on représente sur un même graphique les différents fichiers publiés par l’INSEE depuis avril, on voit que les chiffres des décès les plus récents sont toujours révisés à la hausse.
Dans le graphique suivant, j’indique par une flèche rouge la différence entre le nombre initial de décès et le nombre final quand le fichier est publié environ onze jours après la date des décès. On le voit, la sous-estimation est toujours là.

Si on représente les choses autrement, en indiquant le ratio “nombre final de décès / nombre initial” en fonction de la distance temporelle entre la date de publication et la date du décès, on voit que, quand les décès sont très récents (environ 11 jours), le nombre final sera environ 10% plus élevé que le nombre initial. Cette sous-estimation est régulière et stable, et décroît rapidement.

On peut donc affecter les chiffres publiés d’un coefficient multiplicateur, pour avoir une idée plus précise du nombre réel de décès “à 11 jours”. C’est la courbe rouge, dans le graphique suivant :

Et c’est cette courbe redressée que j’utilise pour le graphique initial.

C’est pas du Pont

Je suis heureux de voir la publication de « Dupont n’est pas du Pont. Sociographie de la noblesse d’apparence », un article sur les noms à particule, dans la revue Histoire & Mesure. Les lectrices de ce blog connaissent mon intérêt pour l’onomastique, et notamment pour les noms à particule, que portent Vicomtes, Duchesses, Princes… mais aussi des personnes qui n’ont rien de la noblesse d’Ancien régime.

L’article est disponible sur cairn.info et des documents annexes sont accessibles ici.

C’est que, la particule, ça vous change un homme. Sur ces affiches, Dany Vicomte Daniel de Boon joue sur deux clichés, à gauche celui du ch’ti sympa mais pas futé, à droite celui du nobliau hautain et méprisant, “de Boon des Hauts de France” (qui semble imiter le duc de Wellington). Voilà qui demandait une investigation sociologique…

Trève de blague… L’article est essentiellement composé de deux parties. L’une qui explore la diminution de la part des gens à particule dans divers secteurs des élites françaises (écoles supérieures, magistrature, assemblées élues, hiérarchie cléricale catholique…), une diminution qui commence en 1789 mais qui n’est pas achevée aujourd’hui. S’il y a régression vers la moyenne, le rythme de la régression est lent.
La seconde partie explore la place contemporaine des hommes et femmes à particule à partir de sources nominatives diverses, ce qui permet de mettre en lumière des différences résidentielles (qui s’expliquent par l’inertie immobilière), des différences professionnelles et des différences politiques.

Économies d’échelles : couples et professions

Vivre à deux est économique : il est possible d’économiser sur le logement par exemple (une chambre pour deux), ou sur la voiture (une pour deux). Il est aussi possible d’accumuler des ressources : ce n’est pas la même chose d’être en couple avec un.e conjointe « inactif.ve » (c’est à dire quelqu’un qui n’est ni en emploi, ni au chômage) ou en emploi.
Or tout le monde n’est pas en couple, ni en couple avec un.e conjoint.e en emploi. On peut le constater en explorant le Fichier détail du recensement 2016.

Le graphique suivant se concentre sur les hommes et les professions ayant les plus gros effectifs masculins.

Tout en haut, les hommes ayant déclaré être serveurs. Environ 60% d’entre eux ont déclaré ne pas être en couple cohabitant (voir la définition). Par comparaison, ce n’est le cas que de 25% environ des professeurs du secondaire. 15% environ des ouvriers non qualifiés du gros oeuvre du bâtiment, des maçons qualifiés (ouvriers), des artisans maçons ou des nettoyeurs ont des conjointes « inactives » (moins de 5% pour les professeurs du secondaire, les agents de police, ou éducateurs sportifs). Plus de 15% des cadres commerciaux des PME, des cadres des services administratifs des PME, des artisans maçons et des artisans peintres en bâtiment ont des conjointes qui exercent à temps partiel.
 

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Penchons-nous maintenant sur des professions aux effectifs masculins un peu moins nombreux. Ce que l’on voyait déjà sur le graphique précédent (des employés et des ouvriers plus souvent célibataires ou avec des conjointes inactives, au chômage ou à temps partiel) se répète sur celui-ci. Les professeurs des écoles, comparés aux ouvriers non qualifiés de type artisanal, sont moins souvent célibataires, et très peu d’entre eux ont une conjointe inactive.


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Et au milieu… les médecins libéraux généralistes. Plus de 15% d’entre eux ont une conjointe « inactive », 20% une conjointe qui exerce un emploi à temps partiel. Peu d’entre eux déclarent ne pas être en couple.

Si l’on place en abcisses la proportion d’hommes “célibataires” (c’est à dire pas en couple selon la définition de l’insee) et en ordonnées la proportion de conjointes inactives, au chômage ou à temps partiel (uniquement pour les hommes en couple), voici le graphique qui apparaît :


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En rose, et dans le quadrant nord-est, les ouvriers. Les employés sont plutôt au sud-est : une fréquence importante de célibataires, mais leurs conjointes sont moins souvent “inactives, à temps partiel ou au chômage”. Les artisans sont dans le quadrant ouest/nord-ouest : peu de célibataires, mais une proportion assez élevé de conjointes sans emploi ou à temps partiel. En vert, les cadres : souvent en couple, et en couple avec une conjointe qui n’est pas inactive, au chômage ou à temps partiel. Les médecins généralistes ressemblent, sur ce point, à des “artisans, commerçants, chefs d’entreprise”.

Au final, donc, des situations très différentes suivant les professions individuelles, ce qui inciterait à concevoir — encore plus qu’on ne le fait habituellement — la position sociale à l’échelle du ménage (voir par exemple cet article récent). Ou alors à garder en tête que derrière un médecin, il y a souvent une conjointe, et une conjointe avec du temps, que derrière un ouvrier non qualifié, il n’y a souvent pas de conjointe (du moins, plutôt, pas de conjointe avec qui l’ouvrier cohabite, ce qui est différent), et que derrière un professeur (des écoles ou du secondaire), il y a souvent une conjointe en emploi. Et donc des possibilités d’économie, ou d’épargne, bien différentes.
Une partie de ces différences est due à la distribution par âge de ces professions : les serveurs sont plutôt jeunes. Une autre au poids des immigrés : s’ils habitent en France au moment du recensement mais que leur conjointe est au Portugal ou en Pologne, sont-ils considérés comme vivant en couple ?

[Note : j’ai considéré que les “étudiantes” n’étaient pas “inactives”, ni au chômage, ni à temps partiel. Les positions changeraient un peu si j’avais inclus les étudiantes dans la catégorie inactive, au chômage ou à temps partiel.]

Une lente décroissance

Le graphique suivant est une manière de représenter la première vague de décès de la covid19.

Certains pays ont atteint et dépassé un pic de décès. Mais il semble bien que la décroissance soit plus lente que l’augmentation. On peut le voir pout l’Italie, l’Espagne, la France… La courbe n’est pas symétrique.

Cela se voit moins quand on trace tous les pays sur le même graphique.

Je me suis donc amusé à centrer et réduire les vagues. C’est à dire à les aligner sur un maximum de 1 (la courbe atteint la valeur 1 le jour du maximum de décès) :

Et à caler toutes les courbes sur le jour du maximum, pour les synchroniser :

Si on trace ensuite la courbe moyenne, on peut remarquer qu’en effet (quand on considère que chaque pays a le même poids), la décroissance est plus lente que la croissance :

Et en vidéo, ça donne ceci :

2020 : une mortalité spécifique

Dans le cadre de l’épidémie de covid19, l’INSEE a décidé de publier, chaque semaine, le nombre de décès quotidien des semaines précédentes, avec une partie des informations que l’on trouve dans le Fichier des personnes décédées, récemment déposé sur data.gouv.
Ces informations, publiées quasiment en « temps réel », permettent de visualiser la hausse de la mortalité en mars-avril 2020 par rapport aux années précédentes.
Le graphique suivant représente le nombre de décès quotidiens de 2001 à 2019 (en grisé) et le nombre de décès en 2020 (en rouge). En règle générale, le nombre de décès est élevé l’hiver, diminue régulièrement jusque vers juillet-août, pour ré-augmenter à l’automne. Les décès causés par la vague de chaleur de 2003 sont particulièrement visibles : pendant trois semaines, les décès avaient été bien plus nombreux que la moyenne, et pendant une dizaine de jours supérieurs au maximum des années 2001-2019.
Comme on peut le constater aussi, l’année 2020 avait commencé comme une année on ne peut plus normale : les décès quotidiens se trouvaient très proches de la moyenne.


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Ce graphique permet déjà de se faire une idée de l’importance de la pandémie : à partir de début mars 2020 et pendant un mois, la courbe de l’année (en rouge) s’écarte de la moyenne. À partir de début avril, un peu plus de deux semaines après le début du Confinement, le nombre de décès commence à diminuer. On constate la rapidité et la brutalité de l’augmentation au regard des autres épisodes épidémiques. Car on peut aussi mettre en lumière des épisodes de grippe particulièrement meurtriers au cours des années récentes, comme en 2015, 2017 et 2018, quand la courbe des décès quotidiens s’écarte, pendant plusieurs semaines, de la courbe moyenne. [Même s’il faudrait tenir compte de l’augmentation de la population française : il y a bien plus de résidents en 2018 (65 millions) qu’en 2001 (60 millions).] Tous ces décès “en plus” n’ont pas pour origine des grippes, mais, comme l’illustre Arthur Charpentier, ces données permettent d’estimer la surmortalité.


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On peut aller un peu plus loin, au risque de rendre le graphique moins clair. Tout d’abord on peut prendre en considération la sous-estimation du nombre de décès, dans les chiffres publiés par l’INSEE en « temps réel » : les chiffre publiés en “semaine 1” sont révisés à la hausse en “semaine 2”, et encore en “semaine 3”. Dans le graphique, il est donc très probable que le nombre de décès entre les 7 et 14 avril 2020, publié aujourd’hui, soit revu à la hausse la semaine prochaine : je vais m’appuyer sur les révisions passées pour estimer un nombre définitif. Dans le graphique suivant donc, le nombre de décès estimé — toutes causes de décès confondues — est en rouge pointillé.
On dispose aussi des décès suite à la covid19 recensés par les hôpitaux et les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (Ehpad) : le nombre de ces décès est publié chaque jour, et on peut les récupérer sur le site de l’European Centre for Disease Prevention and Control, ce qui peut nous indiquer la tendance entre le 15 et le 24 avril 2020. Ces données (lissées par une moyenne mobile hebdomadaire) sont représentées en vert sur le graphique suivant. On constate un décalage : les chiffres hospitaliers sont publiés rapidement, ceux des Ehpad plus lentement, avec plusieurs jours de décalage.


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Au final, il y a eu, en mars et jusqu’au 24 avril 2020, plus de 29 300 décès en plus de la moyenne (mais comme c’est une moyenne bi-décennale, elle prend en compte des populations moins nombreuses).

L’évolution de l’abstention à Paris, 2014-2020

Le premier tour des élections municipales s’est déroulé dans un contexte de pandémie, qui n’a pas incité à la participation électorale. Le taux d’abstention en 2020 est donc beaucoup plus élevé que le taux d’abstention observé en 2014, comme les deux cartes suivantes permettent de le voir :



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En prenant la même discrétisation (le même découpage de couleurs) on remarque que l’abstention augmente de manière globale : tout se décale vers le rouge et les zones participationnistes, bleu-foncées, disparaissent. La géographie générale n’est pas bouleversée : ce sont bien dans les quartiers d’habitat populaire, à Paris, que l’abstention reste la plus élevée, en 2014 comme en 2020. Mais la hausse de l’abstention n’est quand même pas semblable partout.

La carte suivante montre le différentiel entre 2014 et 2020 : plus la couleur est sombre, plus la hause de l’abstention a été forte. J’ai été confronté à un petit problème : les frontières des bureaux de vote ont changé entre 2014 et 2020. Certains bureaux ont été scindés en plusieurs bureaux (une trentaine), d’autres ont vu leurs bordure se décaler d’une rue ici, d’un pâté de maison là. J’ai préféré donc passer à un carroyage. J’ai découpé Paris en 2800 petites zones et j’ai affecté à ces zones une moyenne interpolée de l’abstention en 2014, de l’abstention en 2020 puis j’ai calculé la différence.

C’est surtout dans le sud de Paris (bas du 16e, 15e, 14e, 13e, 5e et 12e) que la hausse de l’abstention a été élevée.

Mais est-il possible de savoir un peu plus précisément qui s’est abstenu ? Peut-être les plus âgés, particulièrement soumis à un risque de développer les formes graves de Covid19. Je vais m’appuyer sur la composition par âge des bureaux de vote pour explorer la relation entre classes d’âge et abstention.

Les graphiques suivants comparent les bureaux de vote de 2014 et ceux de 2020 (sans essayer de s’assurer de la correspondance des frontières, avec tous les problèmes que cela pose donc). On peut voir que dans les bureaux de votes où la proportion de plus de 53 ans est élevée (les deux derniers panels), alors la hausse de l’abstention est, en tendance, plus élevée que dans les bureaux où ces plus de 53 ans sont en proportion plus faible. Mais il s’agit de corrélation écologique : on ne peut pas savoir si ce sont les personnes âgées des bureaux où il y a relativement plus de personnes âgées qui se sont abstenues, ou si ce sont les plus jeunes des bureaux “âgés” qui se sont abstenus… et les différences sont faibles.

Mourir, une activité comme une autre ?

Mourir, ça semble être une activité sociale comme une autre. Avec les petits problèmes posés par les difficultés à interroger les personnes ayant accompli cette activité.
On ne meurt donc pas tout à fait au même moment suivant l’âge et la période :


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Alors certes, sur le graphique précédent, les demi-savants vont me dire “l’axe des ordonnées ne commence pas à zéro”, et cette visualisation laisse croire à des écarts plus importants qu’en réalité. Mais certaines tendances sont intéressantes : mis à part entre 10 et 39 ans, on meurt moins le week-end qu’en semaine, parce qu’on meurt aujourd’hui “à l’heure de l’hôpital”. On meurt le week-end quand on meurt d’un accident de voiture, mais les politiques visant à réduire l’alcoolisme au volant semblent, depuis les années 1970, avoir une certaine efficacité… au sens où la distribution s’égalise dans la semaine.

Si, au lieu de s’intéresser à la base des décès, on s’intéresse à la base des accidents de la circulation (qui recense les personnes décédées mais aussi les personnes blessées ou non), on peut aussi distinguer des variations suivant l’heure de l’accident.


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L’âge moyen des personnes accidentées varie de 30 ans vers 3 heures du matin (les vieux dorment, à cette heure là) à 46 ans vers 10 heures du matin (les jeunes sont occupés, à l’école ou au travail). Et si l’on distinguait par jour de la semaine, on verrait que l’âge moyen passe nettement sous les 30 ans dans la nuit du vendredi au samedi, et du samedi au dimanche.

Sources : Fichier des personnes décédées (sur data.gouv.fr) et Base de données accidents corporels de la circulation (aussi sur data.gouv.fr). Code R sur Github

Les dessous d’une carte

Qu’ai-je du faire pour tracer cette carte, que l’on trouve dans le billet écrit avec Lucie Bargel et intitulé « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

D’abord, que représente-t-elle ? Les zones où il y a plus d’inscrit.e.s sur les listes électorales que de résident.e.s français.es majeur.e.s.

Il faut d’abord récupérer les résultats électoraux à l’échelle des communes. Par exemple, les résultats de la présidentielle de 2012. Ces listes indiquent, pour chaque commune, combien il y a d’inscrits sur les listes, ce qui est essentiel pour pouvoir calculer, par exemple, un taux d’abstention.
Il faut ensuite récupérer les Fichiers détails du recensement 2012 (fichier « individus localisés au canton-ou-ville »), car ces fichiers permettent de sélectionner les Français majeurs (les individus recensés, de nationalité française, et âgés de 18 ans ou plus en 2012). Les résultats du recensement agrégés à l’échelle des communes, que l’on trouve facilement sans avoir de calcul à faire n’indiquent pas si les personnes majeures sont de nationalité française.
Et on rapproche les deux bases : Inscrits et Résidents.
Mais : la géographie du recensement de l’année N est celle de l’année N+2. Par exemple, si la commune de Triffoulli a été fusionnée avec la commune des Oies en 2012 ou 2013, les résultats du recensement sont diffusés pour la nouvelle commune de Triffoulli – Les Oies.
Il faut donc faire passer la base Inscrits de la géographie 2012 à la géographie 2014.
De plus, les résultats du recensement sont diffusés non pas toujours à l’échelle des communes, mais à celle du “Canton-ou-Ville” (à la géographie N+2). Il faut donc associer à chaque commune du fichier des Inscrits le Canton-ou-Ville dans lequel elle se trouve.
Et là, on peut faire la jointure des deux bases et calculer un ratio Inscrits/Résidents-français-majeurs.

Et ça ne suffit pas : il faut aussi transformer le fonds de carte “Geofla communes” (2014) en fusionnant les polygones des communes qui appartiennent aux mêmes “cantons-ou-villes”. Maintenant, on peut associer le ratio calculé précédemment à la carte.

La carte que l’on ferait pour l’année 2012 révèlerait une géographie intéressante. La sur-inscription est fréquente dans les petites villes de plateau et de montagne, et dans une série de villages du littoral. Mais… les enquêtes annuelles de recensement ont lieu tous les cinq ans, avec une méthode particulière pour les petites villes. Est-ce que la carte ne serait pas une illusion ?
C’est pour cela que j’ai souhaité m’assurer de la stabilité de cette géographie sur plusieurs années, plusieurs recensements, des élections différentes. La distribution géographique est stable. Il reste à l’analyser.

Pour aller plus loin : « À la campagne, la victoire est en ville », sur le blog Terrains de campagne

Le bingo de l’AFS (édition 2019)

Vous ne voulez pas vous ennuyer pendant une communication sur les assistantes-sociales nancéennes parachutistes et unijambistes (Nadia, 24 ans) filles de cadres ? Alors il y a le bingo de l’AFS.

Alors voilà, j’ai commencé le parachutisme après ma rupture. La rupture du tendon dont je t’ai parlé, pas la rupture avec Tom, ça c’était avant. Je pense que c’est en partie parce que mon grand-père était parachutiste, mais dans l’armée. Il a aussi perdu un pied, et son boulot après ça, mais ça l’a pas empêché. (Nadia, 24 ans)

Comme le souligne Nadia avec ses mots, son habitus familial (Bourdieu 1980 ; Lahire 2000 ; Passeron et Bourdieu 1964) a poussé sa socialisation (Darmon 2000) vers les activités physiques, comme un moyen de lutter contre le déclassement (Peugny 2008, Peugny 2009, Peugny 2010, Peugny 2011, Peugny 2012 et… Peugny 2018) .


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