Représentation spatiale d'un élément récréatif. Il peut s'agir d'une réserve récréative, d'un site de loisirs ou d'une forêt d'interprétation** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Les contours du terrain (TRNCNT) sont une délimitation vectorielle de zones d'altitude équivalente, classées en classes de 5 m, sous forme de courbes de niveau.Télécharger : ici La Direction des services forestiers du ministère de l'Environnement de la Saskatchewan a élaboré un inventaire des ressources forestières (FRI) qui répond à divers besoins d'information en matière de planification stratégique et opérationnelle pour les plaines boréales. Ces besoins comprennent des informations sur la couverture terrestre générale, le terrain et le stock en croissance (hauteur, diamètre, surface terrière, volume de bois et densité des tiges) dans la forêt provinciale et la frange forestière adjacente. Cet inventaire fournit des informations spatialement explicites sous forme de grilles matricielles de 10 m ou 20 m et de polygones vectoriels pour des peuplements forestiers relativement homogènes ou des zones naturellement non boisées avec une superficie minimale de 0,5 ha et une superficie médiane de 2,0 ha. Les contours du terrain (TRNCNT) sont une délimitation vectorielle de zones d'altitude équivalente, classées en classes de 5 m, sous forme de courbes de niveau. Pour plus d'informations, consultez la norme d'inventaire forestier du Code environnemental de la Saskatchewan, chapitre sur l'inventaire forestier.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Tous les polygones des îles. Les îles peuvent se chevaucher car il y a des îles dans les îles (par exemple, un lac sur une île contient une île). GNIS_NAME_1 contient le nom le plus atomique de l'île. Par exemple, il existe 3 797 îles « Haida Gwaii ». Si l'île n'a pas été nommée dans le cadre d'un groupe plus spécifique ou avec un nom individuel, « Haida Gwaii » est la valeur GNIS_NAME_1. Les valeurs GNIS_NAME_2 et GNIS_NAME_3 sont nulles. Si l'île a un nom plus spécifique, « Haida Gwaii » est déplacé vers GNIS_NAME_2, et le nom plus atomique, tel que « île Moresby », est le nom GNIS_NAME_1. Si l'île a un nom individuel, appartient à un groupe et fait partie de Haida Gwaii, la même logique de dénomination du plus spécifique au moins spécifique s'applique. Par exemple, GNIS_NAME_1 = « George Island », GNIS_NAME_2 = « Copper Islands », GNIS_NAME_3 = « Haida Gwaii ».** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Projets soumis au Programme de protection de la navigation de Transports Canada. Veuillez noter que, où c'est possible, le contenu est affiché dans la langue de la soumission originale et n'a pas été modifié.

Affiche les niveaux d'application croissants appliqués par les agents de santé pour appliquer le Règlement sur les établissements de manutention des aliments du Manitoba lorsque les infractions en matière de salubrité des aliments ne sont pas corrigées dans les délais prescritsCe tableau indique la fréquence à laquelle les agents de santé ont appliqué des niveaux d'application de plus en plus stricts aux transformateurs d'aliments qui n'ont pas corrigé les infractions en matière de salubrité des aliments dans le délai prescrit indiqué lors de l'inspection. Les transformateurs de produits alimentaires disposent d'un délai pour corriger les violations en matière de salubrité des aliments en fonction du risque associé à la salubrité des aliments. L'intensification de l'application n'est appliquée que si la violation n'est pas corrigée dans le délai prescrit. Ce tableau a été créé par la Direction de la salubrité et de l'inspection des aliments du ministère de l'Agriculture et du Développement des ressources. Noms des champs (alias de champ) : Description des champs. Période (Période) : période pendant laquelle les données ont été collectées. Trimestriel ou annuel. Année (Année) : L'année spécifique de la période de collecte de données mentionnée précédemment. Date (Date) : dates de l'année civile au cours de laquelle les données ont été collectées au cours d'une période. Enforcement_Type (Type d'application) : niveaux individuels d'application croissante appliqués par les agents de santé. Les valeurs de ce champ sont « Lettre d'avertissement », « Avertissement verbal », « Avis d'infraction émis », « Ordonnances de fermeture émises », « Suspensions », « Produits saisis et détruits », « Produits saisis et détenus ». Total (total) : le nombre de cas où un niveau d'application de plus en plus strict a été appliqué au cours d'une période donnée.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les entités transport sont dérivées du Réseau routier national (RRN) et du Réseau ferroviaire national (RFN) du Canada. Ces données décrivent notamment les routes, les sentiers, les ponts, les voies ferrés ainsi que leurs informations accessoires. Plus précisément, les entités transport regroupent les installations nautiques, les segments ferroviaires, les jonctions ferroviaires, les gares, les croisements ferroviaires, les panneaux de point milliaire, les structures ferroviaires, les traverses ferroviaires, les segments routiers, les traverses routières, les jonctions routières, les passages obstrués, les postes de péage, les téléphériques, les passerelles, les sentiers, les repères de navigation, les marinas et les pistes d’envol.La série multiéchelle CanVec est disponible en fichiers téléchargeables prédécoupés et selon un découpage personnalisable par l'utilisateur à l'aide d'un outil d'extraction de données géospatiales.Ressources connexes (Liens Cartes Ouvertes):[Données topographiques du Canada - Série CanVec](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8ba2aa2a-7bb9-4448-b4d7-f164409fe056)

Les entités de gestion des ressources regroupent les lignes de transport d’énergie, les lignes de communication, les pipelines, les valves, les puits de pétrole, les éoliennes, les postes de transformateurs, les sites d’extraction de minerai, les sites d’extraction d’agrégats, les sites d’extraction de tourbe et les sites gaziers et pétroliers.La série multiéchelle CanVec est disponible en fichiers téléchargeables prédécoupés et selon un découpage personnalisable par l'utilisateur à l'aide d'un outil d'extraction de données géospatiales.Ressources connexes (Liens Cartes Ouvertes):[Données topographiques du Canada - Série CanVec](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8ba2aa2a-7bb9-4448-b4d7-f164409fe056)

Les données type des changements forestiers décrites ici sont une mise à jour des données ouvertes publiées précédemment. La plage de dates pour ces données est de 2012 à 2015. Les données avec changement et sans changement pour la période antérieure de 1985 à 2011 se trouvent ici : https://opendata.nfis.org/mapserver/nfis-change_fra.html ou https://gcgeo.gc.ca/geonetwork/search/fre. Rechercher « changements forestiers », mais vous devez ouvrir une session pour voir les données. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada.Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : Hermosilla, T.,Wulder, M. A.,White, J. C.,Coops, N. C.,Hobart, G. W., (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63: 104-111. DOI: 10.1016/j.jag.2017.07.013White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360

Description:Des données sur la navigation de plaisance sont nécessaires pour les initiatives de planification spatiale marine en Colombie-Britannique (C.-B.). Les données sur le trafic maritime sont généralement obtenues en analysant les données de suivi des navires du système d'identification automatique (SIA), mais les bâtiments de plaisance sont souvent omis ou sous-représentés dans les données du SIA parce qu'ils ne sont pas tenus de porter des dispositifs de repérage SIA. Le Programme national de surveillance aérienne (PNSA) de Transports Canada a effectué des relevés aériens afin de recueillir des renseignements sur les bateaux de plaisance le long de plusieurs sections de la côte de la Colombie-Britannique entre 2018 et 2022. Les observations de bateaux de plaisance ont été modélisées en fonction de variables prédictives (p. ex. distance jusqu'au rivage, profondeur de l'eau, distance et densité des marinas) pour prédire le nombre de bateaux de plaisance le long des eaux côtières de la Colombie-Britannique.Les dossiers inclus ici sont les suivants :Une géobase de données « Recreational_Boating_Data_Model », qui comprend : (1) les données sur les observations de bateaux de plaisance recueillies par le PNSA en Colombie-Britannique et utilisées dans le modèle de trafic des bateaux de plaisance (« Recreational_Vessels_PointData_BC ») ; (2) un ensemble de données de levé aérien (ou nombre de relevés aériens) (« surveyeffort ») ; et (3) un ensemble de données vectorielles (résolution de 2,5 km) contenant le nombre prévu de bateaux de plaisance par cellule et les variables prédictives (« Recreational_Boating_Model_Results_BC).Dossier de scripts comprenant le fichier R Markdown avec le code R pour exécuter l'analyse de modélisation ('Recreationa_Boating_Model_R_Script') et les données utilisées pour exécuter le code.Méthodes :Les données sur les navires de plaisance ont été recueillies par le PNSA au cours de relevés aériens planifiés le long de trajets prédéterminés sur la côte de la Colombie-Britannique de 2018 à 2022. Les données sur les navires de plaisance non pourvus du SIA ont été recueillies à l’aide de caméras vidéo à bord de l’avion, et les données sur les navires de plaisance pourvus du SIA, à l’aide d’un récepteur du SIA également à bord de l’avion. Les facteurs prédictifs de la navigation de plaisance étudiés étaient la profondeur de l’eau, la distance jusqu’au rivage, la distance et la densité des marinas, la latitude et la longitude. Les modèles de trafic des navires de plaisance ont été adaptés à l’aide de modèles linéaires généralisés (MLG). Les progiciels et bibliothèques R utilisés ici comprennent les suivants : AED (Roman Lustrik 2021) et MASS (Venables et Ripley 2002), progiciel pscl (Zeileis, Kleiber et Jackman 2008) pour les fonctions « zeroinfl() » et « hurdle() ». Le modèle définitif a été choisi en fonction du critère d’information d’Akaike (AIC) et du critère d’information bayésien (BIC). Un fichier R Mardown avec le code utilisé pour l’exécution de cette analyse est inclus dans le jeu de documents dans un dossier appelé Script. Modèle de prévision spatiale : On a choisi le modèle binomial négatif à inflation nulle, qui est composé de deux parties : une première comptant un processus binomial qui prévoit la probabilité de rencontre d’un navire de plaisance et une deuxième prévoyant le nombre de navires de plaisance au moyen d’un modèle de dénombrement. Plus on s’approche du rivage et des marinas, plus la densité des marinas est élevée et plus le nombre prévu de navires de plaisance est élevé. La probabilité de rencontre de navires de plaisance est dictée par la profondeur de l’eau et la distance jusqu’au rivage. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références :Serra-Sogas, N. et al. 2021. Using aerial surveys to fill gaps in AIS vessel traffic data to inform threat assessments, vessel management and planning. Marine Policy 133: 104765. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104765Sources des données :Observations et efforts déployés pour réaliser des relevés de navires de plaisance : Données recueillies par le PNSA et analysées par Norma Serra aux fins d’obtention d’information sur les navires et de déploiement d’efforts pour l’exécution de relevés (pour plus de renseignements sur la façon dont ces données ont été analysées, consulter SerraSogas et al. 2021). Les données du système de bathymétrie pour toute la côte de la Colombie-Britannique et uniquement les eaux de la ZEE canadienne ont été fournies par le MPO – Sciences (Selina Agbayani). La couche de données a été présentée sous forme de fichier de données ligne par ligne d’une résolution de 100 mètres. Le jeu de données sur le littoral utilisé pour l’estimation de la distance jusqu’au rivage et la découpe d’une grille a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par David Williams et Yuriko Hashimoto (MPO – Océans). Le jeu de données sur les marinas a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par Josie Iacarella (MPO – Sciences). Ce jeu de données comprend des marinas de grande et moyenne taille ainsi que des camps de pêche. Les données peuvent être téléchargées ici : Structures flottantes dans les eaux du nord-ouest de l’Amérique du Nord – Portail du gouvernement ouvert (https://open.canada.ca/data/fr/dataset/049770ef-6cb3-44ee-afc8-5d77d6200a12).IncertitudesLes résultats du modèle sont basés sur les navires de plaisance observés dans le cadre du PNSA et des variables connexes servant de facteurs prédictifs, et ne reflètent pas toujours la répartition réelle des navires. Tous les biais découlant de la nature opportuniste des relevés effectués dans le cadre du PNSA ont été réduits au minimum en utilisant les efforts visant à réaliser des relevés comme variable de décalage.

Le Réseau ferroviaire national (RFN) est une description géométrique et attributive du réseau ferroviaire Canadien.Le produit RFN comprend les classes : segment de voie ferroviaire, croisement ferroviaire, gare, panneau de point milliaire, jonction et structure ferroviaire.Les attributs descriptifs comprennent entre autres : classification de la voie, nom de la voie, exploitant de la voie, utilisateur de la voie, propriétaire de la voie, nom de la subdivision, type de jonction, type de croisement, niveau du croisement, système d'avertissement du croisement, identifiant de Transport Canada, nom de gare, type de gare, utilisateur de la gare, type de structure.