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100+ datasets found
  1. w

    Indicateur d'inégalité de genre (Nations Unies)

    • data.wu.ac.at
    • data.gouv.fr
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    html
    Updated Feb 3, 2016
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    Indicateur d'inégalité de genre (Nations Unies) [Dataset]. https://data.wu.ac.at/schema/www_data_gouv_fr/NTM2OTk2N2FhM2E3MjkyMzlkMjA0YTRk
    Explore at:
    htmlAvailable download formats
    Dataset updated
    Feb 3, 2016
    Area covered
    Organisation des Nations unies
    Description

    Indice composite mesurant le déficit de progrès dans trois dimensions du développement humain : santé reproductive, autonomisation et marché du travail, résultant d’inégalités de genre. L'indice d'inégalité de genre (IIG) est calculé par les Nations Unies. Il fait partie des indicateurs de développement humain (IDH).

  2. Promotion de la sécurité sociale et réduction des inégalités sociales -...

    • iatiregistry.org
    iati-xml
    Updated Dec 6, 2024
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    Belgian development agency (Enabel) (2024). Promotion de la sécurité sociale et réduction des inégalités sociales - Volet Santé [Dataset]. https://www.iatiregistry.org/dataset/enabel-ner22001-pass-sutura
    Explore at:
    iati-xml(41151)Available download formats
    Dataset updated
    Dec 6, 2024
    Dataset provided by
    Enabel
    License

    ODC Public Domain Dedication and Licence (PDDL) v1.0http://www.opendatacommons.org/licenses/pddl/1.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Promotion de la sécurité sociale et réduction des inégalités sociales - Volet Santé

  3. w

    Observatoire des inégalités

    • workwithdata.com
    Updated Apr 14, 2024
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    Work With Data (2024). Observatoire des inégalités [Dataset]. https://www.workwithdata.com/organization/inegalites-dot-fr
    Explore at:
    Dataset updated
    Apr 14, 2024
    Dataset authored and provided by
    Work With Data
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Observatoire des inégalités is a company. It is located in France.

  4. w

    loi-inegalites.com - Historical whois Lookup

    • whoisdatacenter.com
    csv
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    AllHeart Web Inc, loi-inegalites.com - Historical whois Lookup [Dataset]. https://whoisdatacenter.com/domain/loi-inegalites.com/
    Explore at:
    csvAvailable download formats
    Dataset authored and provided by
    AllHeart Web Inc
    License

    https://whoisdatacenter.com/terms-of-use/https://whoisdatacenter.com/terms-of-use/

    Time period covered
    Mar 15, 1985 - Mar 4, 2025
    Description

    Explore the historical Whois records related to loi-inegalites.com (Domain). Get insights into ownership history and changes over time.

  5. B

    Données et code de réplication pour : Inégalités de réussite, que nous...

    • borealisdata.ca
    • search.dataone.org
    Updated May 8, 2023
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    Cite
    Nishat Rahman Khan (2023). Données et code de réplication pour : Inégalités de réussite, que nous disent les données PISA 2000 à 2018. [Dataset]. http://doi.org/10.5683/SP3/VBVCRH
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    May 8, 2023
    Dataset provided by
    Borealis
    Authors
    Nishat Rahman Khan
    License

    Attribution-NonCommercial 4.0 (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    Canada
    Description

    Code de reproduction pour le mémoire de maîtrise « Inégalités de réussite, que nous disent les données PISA 2000 à 2018 ». Voir le fichier ReadMe pour plus de détails.

  6. Statistiques sur les inégalités de revenu au Canada : Canada, provinces et...

    • www150.statcan.gc.ca
    Updated Jul 13, 2022
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    Cite
    Gouvernement du Canada, Statistique Canada (2022). Statistiques sur les inégalités de revenu au Canada : Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement y compris les parties [Dataset]. http://doi.org/10.25318/9810009701-fra
    Explore at:
    Dataset updated
    Jul 13, 2022
    Dataset provided by
    Statistique Canadahttps://statcan.gc.ca/en
    Area covered
    Canada
    Description

    Statistiques sur les inégalités de revenu basées sur l’indice de Gini et le ratio des centiles c90/c10 sur divers concepts de revenus (revenu du marché, revenu total, revenu après impôt) du ménage pour le Canada, les provinces et les territoires, les régions métropolitaines de recensement et les agglomérations de recensement.

  7. w

    Data from: Inégalités socio-sanitaires en France : de la région au canton

    • workwithdata.com
    Updated May 19, 2023
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    Work With Data (2023). Inégalités socio-sanitaires en France : de la région au canton [Dataset]. https://www.workwithdata.com/book/In%C3%A9galit%C3%A9s%20socio-sanitaires%20en%20France%20:%20de%20la%20r%C3%A9gion%20au%20canton_736942
    Explore at:
    Dataset updated
    May 19, 2023
    Dataset authored and provided by
    Work With Data
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    France
    Description

    Inégalités socio-sanitaires en France : de la région au canton is a book. It was written by Alain Trugeon and published by Elsevier/Masson in 2010.

  8. OASIS

    • data.gouv.fr
    • data.wu.ac.at
    web
    Updated Feb 9, 2016
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    Cite
    Irstea (2016). OASIS [Dataset]. https://www.data.gouv.fr/en/datasets/oasis/
    Explore at:
    webAvailable download formats
    Dataset updated
    Feb 9, 2016
    Dataset provided by
    Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture
    Authors
    Irstea
    Description

    OASIS (Outil d'Analyse de la Ségrégation et des Inégalités Spatiales) est une platforme web qui permet de réaliser des analyses territoriales multi-demensionnelles: analyses descriptives, cartographie, indices de ségrégation, auto-corrélation spatiale et tests de Monte Carlo. Les outils développés varient en termes de complexité, ce qui fait que cette platforme peut être utilisée par des chercheurs et des étudiants en sciences sociales, mais aussi par les acteurs locaux.

  9. o

    Boite à outils – Cellule de la lutte contre la pauvreté et pour la réduction...

    • odwb.be
    csv, excel, json
    Updated Dec 14, 2023
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    Cite
    (2023). Boite à outils – Cellule de la lutte contre la pauvreté et pour la réduction des inégalités sociales [Dataset]. https://www.odwb.be/explore/dataset/boite-a-outils-cellule-de-la-lutte-contre-la-pauvrete-et-pour-la-reduction-des-i/
    Explore at:
    csv, excel, jsonAvailable download formats
    Dataset updated
    Dec 14, 2023
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Ressources sur les thématiques de la réduction des inégalités sociales et de la lutte contre la pauvreté, en lien avec les domaines de compétence de la Fédération Wallonie-Bruxelles.

  10. Indice de Gini : pays avec les plus grandes inégalités de répartition de...

    • fr.statista.com
    Updated May 22, 2024
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    Cite
    Statista (2024). Indice de Gini : pays avec les plus grandes inégalités de répartition de revenus 2021 [Dataset]. https://fr.statista.com/statistiques/565206/indice-de-gini---pays-presentant-les-plus-grandes-inegalites-dans-la-distribution-du-revenu-en/
    Explore at:
    Dataset updated
    May 22, 2024
    Dataset authored and provided by
    Statistahttp://statista.com/
    Time period covered
    2010 - 2021
    Area covered
    Monde
    Description

    Cette statistique représente les pays présentant les plus grandes inégalités dans la distribution du revenu sur la base de l'indice de Gini en 2021. L'Afrique du Sud a obtenu un score de 63 points pendant la période de l'enquête, hissant le pays en tête de ce classement.

    Le coefficient de revenu de Gini mesure l'écart de distribution du revenu (ou de la consommation) entre les individus ou les ménages d'un pays par rapport à une distribution parfaitement égale. Une valeur de 0 représente une égalité absolue, une valeur de 100 une inégalité absolue.

  11. b

    Observatoire Métropolitain des inégalités numériques

    • datahub.bordeaux-metropole.fr
    • opendata.bordeaux-metropole.fr
    • +2more
    csv, excel, json
    Updated Oct 18, 2023
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    Cite
    (2023). Observatoire Métropolitain des inégalités numériques [Dataset]. https://datahub.bordeaux-metropole.fr/explore/dataset/de_observatoire_inclusion_numerique_a/
    Explore at:
    excel, json, csvAvailable download formats
    Dataset updated
    Oct 18, 2023
    License

    Licence Ouverte / Open Licence 1.0https://www.etalab.gouv.fr/wp-content/uploads/2014/05/Open_Licence.pdf
    License information was derived automatically

    Description

    Dictionnaire Public Le jeu de données est le résultat d’une grande enquête menée auprès de la population métropolitaine. L’objectif de cette enquête est de mieux comprendre les inégalités numériques des habitants, leur rapport au numérique, la place du numérique dans leurs quotidiens, et leurs possibles difficultés rencontrées dans l'usage d'internet et du numérique. Ces résultats pourront être analysés à plat, ou par croisements (par typologie de répondants, territoires, questions thématiques…).Cette enquête et les analyses en découlant pourront permettre mieux identifier les inégalités numériques de habitants de Bordeaux Métropole, et mieux cibler les actions et politiques publiques d’inclusion numérique du territoire. Ce jeu de données expose des données thématiques (réponses à des questions sur le thème du numérique, souvent à choix multiples) et des données sur les profils des répondants (variables sociodémographiques et domiciliation). Les données ont été collectées par la société Tryom en tant que prestataire de Bordeaux Métropole ; l’enquête a été réalisée par téléphone entre Mai et Juin 2023, par des équipes professionnelles de télé-enquêteurs formés à cette enquête. Cette enquête a été réalisée auprès d’un échantillon de 5008 habitants, représentatif de chacune des 28 communes de Bordeaux Métropole. La méthodologie et l’échantillonnage ont été réalisés selon la méthode des quotas (quotas sur chacune des variables sociologiques d’âge, de genre et de catégorie socioprofessionnelle par territoire). Un redressement complémentaire à celui des communes a ensuite été appliqué sur l’ensemble de ces variables afin que l’analyse globale corresponde aux caractéristiques sociologiques du territoire métropolitain. Ainsi, pour analyser les résultats de manière représentative, il est nécessaire d’appliquer un coefficient de redressement pour chaque répondant (poids des répondants selon la méthode des quotas). La colonne «nb_reponses_redressees » expose ce coefficient de redressement. Avec cette méthode, et sur un échantillon de plus de 5000 individus, nous obtenons ainsi un indice de confiance de +/- 1,1 points. Cela signifie par exemple, que pour un résultat au global de 80% sur une question, il y a 95% de chance que le résultat sur la population totale de Bordeaux Métropole soit réellement compris entre 78,9% et 81,1%. La maintenance du jeu de données est portée par les équipes de la Direction Générale du Numérique et des Systèmes d’Information de Bordeaux Métropole, et son Centre Inclusion numérique. Le jeu de données pourra être mis à jour suite à une autre enquête similaire dans les années suivantes (périodicité supérieure à une périodicité annuelle pour raison d’équilibre entre les coûts d’une telle enquête et les apports de nouveaux résultats et nouveaux enseignements dans le temps). La conformité au RGPD de ces données d’enquête est assurée par des protocoles de recueil et de traitement de données. Aucun élément d’identification personnelle directe des répondants n’a par ailleurs été collecté auprès des répondants.

  12. c

    International Social Survey Programme - Enquête France - Inégalités sociales...

    • datacatalogue.cessda.eu
    Updated Mar 23, 2025
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    Cite
    International Social Survey Programme - France (ISSP-France) (2025). International Social Survey Programme - Enquête France - Inégalités sociales V - 2019 [Dataset]. http://doi.org/10.13144/lil-1522
    Explore at:
    Dataset updated
    Mar 23, 2025
    Authors
    International Social Survey Programme - France (ISSP-France)
    Time period covered
    Mar 2019 - Apr 2019
    Area covered
    France
    Variables measured
    Individu
    Measurement technique
    CAWI, questionnaire en ligne, auto-administré
    Description

    L'enquête ISSP de 2019 est la 5ème d'une série explorant le sujet des "inégalités sociales", les précédentes ont eu lieu en 1987, 1992, 1999 et 2009. Les 2 premières vagues n'ont pas été réalisées en France. En raison de la pandémie de Covid-19, l'enquête 2019 s'est déroulée en mars et avril 2021 auprès de 1598 personnes. Le questionnaire aborde successivement : - les facteurs qui semblent les plus importants pour réussir dans la vie, - l'évaluation des salaires de certaines professions, l'évaluation de ce qu'elles devraient gagner, - les inégalités de revenus et la politique du gouvernement face aux inégalités, - l'importance de différents critères dans la rémunération, - les inégalités face à la santé et à l'éducation, - l'importance des conflits entre différents types de groupes sociaux, - comment chacun se situe entre le haut et le bas de la société, - une description de la forme actuelle de la société, et le modèle souhaité (pyramide, sablier, toupie), - la capacité à joindre les 2 bouts, à se nourrir - et 2 sujets d'actualité en 2019 - 2020 : le mouvement des Gilets Jaunes et le coronavirus...

  13. d

    Inégalités sociales face aux maladies chroniques (ER 1243)

    • data.gouv.fr
    • data.drees.solidarites-sante.gouv.fr
    • +1more
    bin, csv, json, xlsx
    Updated Oct 18, 2022
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    Cite
    Ministère des Solidarités et de la Santé (2022). Inégalités sociales face aux maladies chroniques (ER 1243) [Dataset]. https://www.data.gouv.fr/en/datasets/inegalites-sociales-face-aux-maladies-chroniques-er-1243/
    Explore at:
    csv, xlsx, json, binAvailable download formats
    Dataset updated
    Oct 18, 2022
    Dataset authored and provided by
    Ministère des Solidarités et de la Santé
    License

    https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licencehttps://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence

    Description

    Taux d'incidence et de prévalence des maladies chroniques selon différentes variables socio-démographiques (sexe, âge, région, dixième de niveau de vie, groupe socioprofessionnel, diplôme). Ces statistiques ont été réalisées pour la publication « Les maladies chroniques touchent plus souvent les personnes modestes et réduisent davantage leur espérance de vie » (Études et Résultats N°1243) où sont expliqués les choix méthodologiques. Les programmes R sont disponibles à cette adresse. On retrouvera les différentes ventilations dans la colonne varGroupage et les valeurs correspondantes dans la colonne valGroupage : Sexe ( SEXE ) Classe d'âge de 10 ans ( classeAge10 ) Région ( _FISC_REGS ) Dixième de niveau de vie ( _FISC_NIVVIEM_E2015_S_moy10 ) Groupe socioprofessionnel ( _EAR_GSS ) Diplôme ( _EAR_DIPLRS ) Ces ventilations sont aussi proposées par région et par sexe (colonne varPartition ). Par exemple on trouvera les taux par dixième de niveau de vie pour la région Grand Est (code officiel géographique 44) avec le filtre varPartition == "FISC_REG_S" & valPartition == "44" & varGroupage == "FISC_NIVVIEM_E2015_S_moy_10". Pour ne garder que les prévalences, il faudra ajouter le filtre type == "prevalence" et pour le dixième le plus modeste valGroupage == "1". Les données contiennent les effectifs pondérés ( poids1 et poidsTot ), les taux non standardisés ( txNonStand ), les taux standardisés via la méthode directe ( txStandDir ) et indirecte ( txStandIndir ) [explications sur la standardisation] ainsi que des intervalles de confiance à 95% de tous ces taux (colonnes suffixées par BB pour borne basse et BH pour borne haute). Les standardisations sont faites sur la classe d'âge et le sexe et la population de référence est celle obtenue sans groupage. Lorsqu'une partition est définie (région ou sexe), la population de référence est celle de la valeur de partition (par exemple la population de la région Grand Est, ou la population des femmes). Les maladies en question (colonne varTauxLib ) sont celles de la cartographie des pathologies de la CNAM. Voir la publication pour plus de détails. Les catégories (par exemple "maladies cardioneurovasculaires") ainsi que le détail (par exemple "syndrome coronaire aigu") est fourni, à l'exception des types de cancers qui n'ont pas pu être reconstitués avec une qualité suffisante. Pour comprendre le contenu des colonnes, dérouler le "Modèle de données" ci-dessous ou survoler les noms de colonnes dans l'onglet "Tableau". Pour obtenir les libellés des modalités de valGroupage ou valPartition , voir le fichier joint ci-dessous _libelleser1243.xlsx. Un exemple de programme R utilisant ces données est proposé dans le fichier joint ci-dessous _ex_analyse_maladieschroniques.R.

  14. Inégalités de l'accès à une alimentation suffisante par pays 2021

    • fr.statista.com
    Updated Aug 31, 2022
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    Cite
    Statista (2022). Inégalités de l'accès à une alimentation suffisante par pays 2021 [Dataset]. https://fr.statista.com/statistiques/1341112/inegalite-apport-calorique-par-habitant-monde-par-pays/
    Explore at:
    Dataset updated
    Aug 31, 2022
    Dataset authored and provided by
    Statistahttp://statista.com/
    Time period covered
    2021
    Area covered
    Monde
    Description

    Cette statistique présente les inégalités à l'intérieur de chaque pays quant à l'accès à une alimentation suffisante pour les habitants. Sept pays présentent un coefficient de variation de la distribution de l'apport calorique de 0,41 en 2021, dont l'Afghanistan, le Yémen, le Tchad ou encore Haïti. Dans ces pays, les inégalités d'accès à un apport calorique suffisant sont donc très marquées. En effet, l'inégalité des apports caloriques alimentaires journaliers est mesurée par le coefficient de variation (CV) de la consommation calorique habituelle. Il représente la dispersion des apports caloriques autour de la moyenne. Des valeurs de CV plus élevées correspondent à des niveaux d'inégalité plus importants. En d'autres termes, des coefficients plus élevés indiquent une plus grande différence de consommation calorique au sein d'une population. Par conséquent, le coefficient de la distribution de la consommation calorique habituelle est un outil pour accéder à l'état de l'insécurité alimentaire d'un pays.

    En France, le coefficient est de 0,2, pas loin derrière les États-Unis qui ont le coefficient le moins élevé (0,17) et donc les inégalités les moins fortes en termes d'accès à une quantité suffisante de nourriture. Parmi les pays les plus égalitaires en termes d'accès à une alimentation suffisante, on trouve aussi le Japon, la Chine et Chypre.

  15. B

    Enquête sur les inégalités entre francophones et anglophones au Québec...

    • borealisdata.ca
    Updated Mar 31, 2021
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    Cite
    Jean Renaud (2021). Enquête sur les inégalités entre francophones et anglophones au Québec (IFAQ) en 1978 [Dataset]. http://doi.org/10.5683/SP/VFFVLN
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Mar 31, 2021
    Dataset provided by
    Borealis
    Authors
    Jean Renaud
    License

    https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP/VFFVLNhttps://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP/VFFVLN

    Area covered
    Quebec
    Dataset funded by
    Quebec Board of the French Languagehttps://www.oqlf.gouv.qc.ca/
    Description

    L’enquête porte sur les inégalités d’emploi et de revenu entre les francophones et anglophones au Québec, sur l’usage des langues au travail et sur la mobilité sociale intra et intergénérationnelle. Elle a été réalisée par Jean Renaud et Paul Bernard, professeurs au département de sociologie de l’Université de Montréal, grâce à une subvention de l’Office de la langue française du Québec.

  16. e

    Indice général Inégalités sociales (Statut/Dynamik Index) 2019

    • data.europa.eu
    wms
    Updated Jan 30, 2024
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    Cite
    (2024). Indice général Inégalités sociales (Statut/Dynamik Index) 2019 [Dataset]. https://data.europa.eu/data/datasets/a6000d6b-dce6-3922-9c29-1bfb5081c59b?locale=fr
    Explore at:
    wmsAvailable download formats
    Dataset updated
    Jan 30, 2024
    Description

    Indice général de l’inégalité sociale 2019: Superposition territoriale de l’indice de statut (4 classes) avec l’indice dynamique (3 classes) vers l’indice de statut/dynamique (12 groupes) au niveau des espaces de planification (MSS 2019, indice global des inégalités sociales)

  17. n

    Inégalités homme-femme

    • wikidata.fr-fr.nina.az
    Updated Jul 10, 2024
    + more versions
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    Cite
    (2024). Inégalités homme-femme [Dataset]. https://www.wikidata.fr-fr.nina.az/In%C3%A9galit%C3%A9s_homme-femme.html
    Explore at:
    Dataset updated
    Jul 10, 2024
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Ne doit pas être confondu avec Discrimination envers les femmes Inégalités de genre Illustration possible des inégalités

  18. Benin Sustainable Development Report 2023 (with indicators)

    • sdg-transformation-center-sdsn.hub.arcgis.com
    Updated Aug 4, 2023
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    Cite
    Sustainable Development Solutions Network (2023). Benin Sustainable Development Report 2023 (with indicators) [Dataset]. https://sdg-transformation-center-sdsn.hub.arcgis.com/items/02c3f5de28874336b1aae1072468ecc3
    Explore at:
    Dataset updated
    Aug 4, 2023
    Dataset authored and provided by
    Sustainable Development Solutions Networkhttps://www.unsdsn.org/
    Area covered
    Description

    Le « Rapport sur le Développement Durable pour le Bénin 2023 » est la deuxième édition d’une série de rapports réalisés dans le cadre du partenariat entre le Gouvernement du Bénin et le Réseau des solutions pour le développement durable des Nations Unies (SDSN). Cette édition a été préparée par le tout nouveau Centre de Transformation ODD du SDSN.Le présent rapport a pour objectif de présenter les performances et les tendances des ODD au Bénin, ainsi qu’une analyse des politiques pour les atteindre à travers le cadre des « Six Transformations » (Sachs et al. 2019). Dans un contexte poly-crise (conséquences de la COVID-19, instabilités géopolitiques et changements climatiques) où le monde ne fait plus de progrès dans l’atteinte des Objectifs de Développement Durable (ODD) (Sachs et al. 2023), le Bénin fait face au défi de poursuivre son développement économique et social tout en s’assurant de « ne laisser personne de côté ».Dans sa poursuite de la réalisation des ODD, le Bénin privilégie les questions liées au développement du capital humain et à la réduction des inégalités, avec notamment 45,6% de son budget national et 49,8% des dépenses de l’Eurobond ODD qui sont dédiées aux dépenses à dimension sociale (partie 2.2).Ainsi, cette édition concentre son analyse des « Six Transformations » sur la transformation 1 (éducation, genre et inégalités) et la transformation 2 (santé, bien-être et démographie) qui visent l’amélioration du capital humain et la réduction des inégalités socio-économiques et de genre.Il ressort de ce rapport les performances et tendances suivantes pour les ODD :• Le Bénin est à mi-chemin de la réalisation des ODD avec un score de 54,4 sur 100, au-dessus de la moyenne pondérée par la population de la Communauté Economique des Etats de l’Afrique de l’Ouest (CEDEAO), pour l’ensemble des 17 ODD.• Les ODD 12 (Consommation et production responsables) et 13 (Lutte contre le changement climatique) sont en passe d’être atteints au Bénin.• Bien que des défis majeurs subsistent pour la réalisation de la plupart des ODD dans la sous-région, le Bénin connaît des progrès modérés pour les ODD 8 (Travail décent et croissance économique), 9 (Industrie, Innovation et Infrastructure) et 12 (Consommation et production responsables).• Au rythme actuel des progrès, et bien que des défis subsistent, le Bénin est en bonne voie de la réalisation de l’ODD 10 (Inégalités réduites), à l’horizon 2030.• Les tendances décroissantes des ODD 7 (Energie propre et d’un coût abordable) et 11 (Villes et communautés durables) au Bénin, sont à surveiller.À l’échelle infranationale, les indices[1] « ne laisser personne de côté » font ressortir les observations suivantes :La performance la plus élevée du Bénin est sur la dimension des inégalités de revenus et de richesse, avec un score de 67,8 sur 100 à l’échelle du Bénin. Pour autant, c’est la dimension ayant les disparités les plus prononcées entre les départements, telles que mesurées par l’écart-moyen des scores de l’indice. L’écart entre le département le plus avancé et le moins performant, qui est de 52,1 points d’indice, est également le plus élevé des quatre indices.La dimension pour laquelle le Bénin montre la performance la moins élevée est celle de l’accessibilité et de la qualité des services, avec un score de 44,2 sur 100. C’est également la dimension pour laquelle les disparités telles que mesurées par l’écart-moyen des scores de l’indice, sont les moins élevées entre les départements. Quant à l’écart entre le département le plus avancé et le moins performant, il est de 41,3 points d’indice.La dimension d’égalité des sexes affiche un score de 60,4 sur 100 à l’échelle nationale. Par ailleurs, c’est la dimension pour laquelle il y a le moins d’écarts entre le département le plus avancé et celui au score le moins élevé (33,9 points d’indice).Le score du Bénin sur l’indice de pauvreté et de privation matérielle est de 52,0 sur 100, et l’écart entre le département le plus avancé et le département le moins performant est de 48,3 points d’indice.Les données utilisées proviennent de sources internationales en vue de faciliter les comparaisons avec les autres pays de la CEDEAO, ainsi que de sources nationales pour l’analyse infranationale. Comme pour d’autres pays en voie de développement, les données manquantes et les délais dans la production des statistiques ne permettent pas d’avoir la pleine mesure des progrès et efforts réalisés par le Bénin. L’analyse des efforts du Gouvernement, en matière de politiques publiques et d’investissement, permet donc d’apporter des informations complémentaires pour évaluer la performance du Bénin.Le Rapport sur le Développement Durable 2023 place à nouveau le Bénin parmi les pays à « fort engagement » en faveur des ODD, classé 5e sur 74 pays à l’echelle mondiale, soulignant ainsi l’engagement et les efforts du Gouvernement dans sa mise en oeuvre de l’Agenda 2030. L’analyse des performances sur les « Six Transformations » met en exergue les progrès significatifs et les défis persistants pour atteindre les cibles d’éducation, de santé et de réduction des inégalités socioéconomiques et de genre. Parmi les progrès les plus importants, nous pouvons souligner la réduction de la pauvreté et des inégalités ; et parmi les défis qui subsistent nous pouvons évoquer – malgré un certain progrès – les taux de mortalité maternelle, néonatale et des enfants de moins de 5 ans.L’analyse du cadre institutionnel pour la mise en oeuvre de l’Agenda 2030 au Bénin a permis de constater les capacités institutionnelles dont le pays dispose pour la réalisation des ODD. Le Bénin a su s’approprier les ODD depuis 2016 afin de domestiquer les objectifs et adopter une stratégie de développement. Le pays dispose d’un appareil institutionnel transversal et d’une volonté politique forte qui pourraient lui permettre d’obtenir d’importants résultats dans les années à venir. L’analyse des politiques et législations en vigueur, à travers les tableaux de bord des transformations des ODD, montre également comment cet engagement gouvernemental se manifeste. Le Gouvernement continue de mettre en place des politiques de transformation de l’éducation, de la santé, et réduction des inégalités socio-économiques et de genre qui ciblent les défis auxquels le pays fait face et pourraient permettre d’accélérer les progrès du Bénin dans l’atteinte des ODD.Encadré 1. Coopération entre SDSN et le gouvernement de la République du BéninDans la continuité de ses efforts de mise en oeuvre de l’Agenda 2030, le Gouvernement du Bénin a réalisé sa première émission obligataire « Eurobond » ODD, en juillet 2021, exclusivement consacrée aux financements de projets à forts impacts pour l’atteinte des ODD. C’est dans ce cadre que le Gouvernement de la République du Bénin a fait appel au SDSN, reconnu pour son expertise indépendante, en vue d’accompagner le suivi et l’évaluation des progrès et des efforts accomplis par le pays. Ce partenariat technique intègre deux principaux canaux : i) l’expertise scientifique du SDSN, notamment avec les indices et tableau de bord des ODD et ii) l’expertise scientifique locale à travers le développement d’un réseau national SDSN. Les solutions mobilisées dans le cadre de ce partenariat ont trois objectifs :Suivre les performances et les progrès des pays en matière d’ODD, en utilisant les meilleurs indicateurs disponibles.Identifier les principales lacunes en matière de données, et les domaines dans lesquels il convient de mener des recherches.Promouvoir des solutions intégrées en suivant et en discutant des engagements, des stratégies et des mécanismes de mise en oeuvre pour atteindre les ODD.En plus de la publication du Rapport sur le Développement Durable pour le Bénin en 2023, cette seconde année de partenariat avec le Gouvernement du Bénin se conclura avec le lancement du réseau SDSN Bénin. Le réseau est co-hébergé par l’Université d’Abomey-Calavi et la Direction de la Recherche et des Études Stratégiques du Ministère de l’Économie et des Finances.

    Les indices « ne laisser personne de côté » couvrent quatre dimensions de disparités : l’accessibilité et la qualité des services publics, la pauvretéet la privation matérielle, l’inégalité entre les sexes, et les inégalités de revenu et de richesse.

  19. d

    Indicateurs EpiCov

    • data.gouv.fr
    • data.smartidf.services
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    csv, json +2
    Updated May 7, 2024
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    Ministère des Solidarités et de la Santé (2024). Indicateurs EpiCov [Dataset]. https://www.data.gouv.fr/en/datasets/indicateurs-epicov/
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    csv, vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document, json, vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheetAvailable download formats
    Dataset updated
    May 7, 2024
    Dataset authored and provided by
    Ministère des Solidarités et de la Santé
    Description

    Les jeux de données mis à disposition présentent des indicateurs calculés à partir de l’enquête EpiCov, menée par la DREES et l’INSERM entre mai 2020 et décembre 2022 en quatre volets d’interrogations. Pour obtenir des informations sur l'enquête et son protocole, il est possible de consulter la page dédiée sur le site de la DREES, ou bien les publications décrivant ce protocole de manière détaillée (lien) Les données sont organisées selon les volets d’enquête qui ont permis de calculer les indicateurs proposés : la volet 1 a été collecté au cours du mois de mai 2020, la volet 2 entre octobre et décembre 2020 et la volet 3 entre juin et août 2021. Le quatrième et dernier volet de la cohorte, collectée entre octobre et décembre 2022, ne fait pas pour l’instant l’objet de cette diffusion, même s’il a vocation à intégrer les jeux de données mis à disposition.

  20. n

    Inégalité de revenus

    • wikidata.fr-fr.nina.az
    Updated Mar 19, 2025
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    (2025). Inégalité de revenus [Dataset]. https://www.wikidata.fr-fr.nina.az/In%C3%A9galit%C3%A9_de_revenus.html
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    Dataset updated
    Mar 19, 2025
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Description

    Les inégalités de revenu pointent la disparité existante entre les revenus des individus riches et ceux des individus pa

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Indicateur d'inégalité de genre (Nations Unies) [Dataset]. https://data.wu.ac.at/schema/www_data_gouv_fr/NTM2OTk2N2FhM2E3MjkyMzlkMjA0YTRk

Indicateur d'inégalité de genre (Nations Unies)

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Dataset updated
Feb 3, 2016
Area covered
Organisation des Nations unies
Description

Indice composite mesurant le déficit de progrès dans trois dimensions du développement humain : santé reproductive, autonomisation et marché du travail, résultant d’inégalités de genre. L'indice d'inégalité de genre (IIG) est calculé par les Nations Unies. Il fait partie des indicateurs de développement humain (IDH).