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- W2617492999 abstract "En Inde, les donnees de recensement sont de suffisamment bonne qualite pour que l'on puisse se permettre une approche geographique fine des phenomenes socio-economiques, au niveau communal. Cependant, l'ampleur de la variabilite des donnees a cette echelle, ainsi que le nombre important d'unites a prendre en compte, entrainent des difficultes pour presenter des resultats synthetiques qui mettraient en evidence les grandes structures de l'espace etudie. Notre objectif est de presenter une solution qui, pour reprendre l'expression de Gould, « laisse les donnees parler d'ellesmemes ». Il s'agit de devoiler les tendances regionales tout en conservant le detail des donnees communales. Pour cela, nous avons recours a des indices locaux d'autocorrelation spatiale qui permettent de mesurer les similarites (et les dissimilarites) entre voisins. Les indicateurs locaux d'association spatiale (LISA), developpes par Luc Anselin (1995) permettent en effet de mesurer le degre de ressemblance d'une unite spatiale avec ses voisines. On peut ainsi reveler les tendances regionales tout en conservant les valeurs locales, c'est-a-dire preserver l'information relative a l'heterogeneite interne de ces zones. Notre expose presentera d'abord les LISA dans leur dimension statistique, etape necessaire pour comprendre le fonctionnement de ces indicateurs et les limites inherentes a leur construction. Nous proposerons ensuite une application ou nous nous servons de ces indicateurs pour proposer un decoupage spatial original du Tamil Nadu. Cet etat, situe au sud-est de l'Inde, compte aujourd'hui plus de 62 millions d'habitants repartis sur plus de 16 000 communes, ce qui constitue un cadre remarquable pour tester l'efficacite de cette methode." @default.
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